H3C VXLAN配置

本文档通过H3C模拟器展示了如何配置VXLAN,以实现不同数据中心的同网段PC互通。配置步骤包括设备基础设置、VXLAN接口与隧道配置,并通过OSPF确保网络连通性。最后,通过VXLAN隧道实现了Pc6与Pc7之间的通信。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、需求

使用华三模拟器,模拟不同数据中心的同网段的PC需要互通。

在这里插入图片描述

三、思路

1、基础配置(设备名、ip地址、路由协议)。2、VXLAN配置。
3、验证、抓包分析。

四基础配置
Pc6
在这里插入图片描述

Pc7配置

在这里插入图片描述

Sw1:
sys

[H3C]sysn SW1

[SW1]vlan 10

[SW1-vlan10]qu

[SW1]int g1/0/1

[SW1-GigabitEthernet1/0/1]port link-type trunk

[SW1-GigabitEthernet1/0/1]port trunk permit vlan all

[SW1-GigabitEthernet1/0/1]qu

[SW1]

[SW1]int g1/0/2

[SW1-GigabitEthernet1/0/2]port link-type access

[SW1-GigabitEthernet1/0/2]port access vlan 10

Sw2:
sys

[H3C]sysn SW2

[SW2]vlan 10

[SW2-vlan10]qu

[SW2]int g1/0/1

[SW2-GigabitEthernet1/0/1]port link-type trunk

[SW2-GigabitEthernet1/0/1]port trunk permit vlan all

[SW2-GigabitEthernet1/0/1]qu

[SW2]

[SW2]int g1/0/2

[SW2-GigabitEthernet1/0/2]port link-type access

[SW2-GigabitEthernet1/0/2]port access vlan 10

三台路由器的相关基础配置如下:

SYS

[H3C]SYSN

[H3C]sysname CE1

[CE1]

[CE1]int lo 0

[CE1-LoopBack0]ip add 10.10.10.10 32

[CE1-LoopBack0]qu

[CE1]int g0/0

[CE1-GigabitEthernet0/0]ip add 12.1.1.1 24

[CE1-GigabitEthernet0/0]undo shut

[CE1-GigabitEthernet0/0]quit

[CE1]ospf

[CE1-ospf-1]area 0

[CE1-ospf-1-area-0.0.0.0]net 10.10.10.10 0.0.0.0

[CE1-ospf-1-area-0.0.0.0]net 12.1.1.0 0.0.0.255

[CE1-ospf-1-area-0.0.0.0]qu

[CE1-ospf-1]

CE2:
sys

[H3C]sysn CE2

[CE2]int lo 0

[CE2-LoopBack0]ip add 20.20.20.20 32

[CE2-LoopBack0]quit

[CE2]int g0/0

[CE2-GigabitEthernet0/0]ip add 12.1.1.2 24

[CE2-GigabitEthernet0/0]undo shut

[CE2-GigabitEthernet0/0]quit

[CE2]int g0/1

[CE2-GigabitEthernet0/1]ip add 23.1.1.2 24

[CE2-GigabitEthernet0/1]undo shut

[CE2-GigabitEthernet0/1]quit

[CE2]ospf

[CE2-ospf-1]area 0

[CE2-ospf-1-area-0.0.0.0]net 20.20.20.20 0.0.0.0

[CE2-ospf-1-area-0.0.0.0]net 12.1.1.0 0.0.0.255

[CE2-ospf-1-area-0.0.0.0]net 23.1.1.0 0.0.0.255

[CE2-ospf-1-area-0.0.0.0]quit

sys

[H3C]sysn CE3

[CE3]int lo 0

[CE3-LoopBack0]ip add 30.30.30.30 32

[CE3-LoopBack0]quit

[CE3]int g0/0

[CE3-GigabitEthernet0/0]ip add 23.1.1.3 24

[CE3-GigabitEthernet0/0]undo shut

[CE3-GigabitEthernet0/0]quit

[CE3]ospf

[CE3-ospf-1]area 0

[CE3-ospf-1-area-0.0.0.0]net 30.30.30.30 0.0.0.0

[CE3-ospf-1-area-0.0.0.0]net 23.1.1.0 0.0.0.255

[CE3-ospf-1-area-0.0.0.0]quit

[CE3-ospf-1]quit

[CE3]

查看一下OSPF邻居状态:

在这里插入图片描述

CE1上面ping 一下CE3的loopback口,检查一下连通性:

在这里插入图片描述

02

VXLAN配置

[CE1]l2vpn enable
[CE1]vsi 10

[CE1-vsi-10]vxlan 10

[CE1-vsi-10-vxlan-10]quit

[CE1-vsi-10]quit

[CE1]int Tunnel 1 mode vxlan

[CE1-Tunnel1]source 10.10.10.10

[CE1-Tunnel1]destination 30.30.30.30

[CE1-Tunnel1]quit

[CE1]int g0/1.10

[CE1-GigabitEthernet0/1.10]vlan-type dot1q vid 10

[CE1-GigabitEthernet0/1.10]xconnect vsi 10

[CE1]vsi 10

[CE1-vsi-10]vxlan 10

[CE1-vsi-10-vxlan-10]tunnel 1

[CE1-vsi-10-vxlan-10]qu

[CE1-vsi-10]

[CE1]int g0/1

[CE1-GigabitEthernet0/1]undo shut

[CE1-GigabitEthernet0/1]qu

[CE3]l2vpn enable

[CE3]vsi

[CE3]vsi 10

[CE3-vsi-10]vxlan 10

[CE3-vsi-10-vxlan-10]quit

[CE3-vsi-10]qu

[CE3]int Tunnel 1 mode vxlan

[CE3-Tunnel1]source 30.30.30.30

[CE3-Tunnel1]destination 10.10.10.10

[CE3-Tunnel1]quit

[CE3]int g0/1.10

[CE3-GigabitEthernet0/1.10]vlan-type dot1q vid 10

[CE3-GigabitEthernet0/1.10]xconnect vsi 10

[CE3]vsi 10

[CE3-vsi-10]vxlan 10

[CE3-vsi-10-vxlan-10]tunnel 1

[CE3-vsi-10-vxlan-10]qu

[CE3-vsi-10]

[CE3]int g0/1

[CE3-GigabitEthernet0/1]undo shut

[CE3-GigabitEthernet0/1]qu

配置完后,查看一下相关接口状态:
在这里插入图片描述

查看vxlan隧道状态:
在这里插入图片描述

Pc6 ping pc7

在这里插入图片描述

在Python中,我们可以使用NumPy库和PyTorch库来处理图像滤波操作。以下是各自库中如何实现这些基本滤波方法: **使用NumPy库:** NumPy主要用于数值计算,对于简单的图像滤波操作,你可以创建一个合适的大小的数组来表示过滤核,然后利用其卷积函数`np.convolve()`来应用滤波。 ```python import numpy as np # 假设我们有图片array img def mean_filter(img, kernel_size=3): kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size)) / (kernel_size ** 2) filtered_img = np.convolve(img, kernel, mode='same') return filtered_img # 同理,其他滤波中值最大值最小值)可以用类似的方式实现,只是核不同: # 中值滤波:使用大小为kernel_size的二分查找核 def median_filter(img, kernel_size): pass # 最大值/最小值滤波:使用全为1或-1的核 def max_filter(img, kernel_size): kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size)) * -np.inf if min_value else np.ones((kernel_size, kernel_size)) ... ``` **使用PyTorch库:** PyTorch在处理图像时通常用于深度学习,但它也可以用于基本的图像处理。你可以使用`F`模块的卷积函数,并配合自定义的过滤核: ```python import torch import torch.nn.functional as F # 假设img是一个PyTorch张量 def mean_filter_torch(img, kernel_size=3): kernel = torch.ones((kernel_size, kernel_size), dtype=torch.float32) / (kernel_size ** 2) filtered_img = F.conv2d(img, kernel, padding=kernel_size // 2) return filtered_img # 使用F.max_pool2d()等函数替换mean_filter_torch()来进行最大值/最小值滤波 ```
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