SANnav Management Portal 2.2.1 for ESXi - SAN 可视化管理软件

SANnav Management Portal 2.2.1 for ESXi - SAN 可视化管理软件

Next-generation SAN management application, architected from the ground up with a focus on streamlining common workflows, such as configuration, zoning, deployment, and troubleshooting.

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SANnav Management Portal 和 SANnav Global View

Brocade® SANnav™ Management Portal 和 SANnav Global View 通过简化流程并在正确的时间提供正确的信息来赋能 IT。这些工具通过消除繁琐的 CLI 任务来简化管理,从而管理、监控和警报影响 SAN 的问题。SANnav Management Portal 将有关 SAN 行为和性能的信息转化为可操作的洞察 (sysin),使管理员能够在问题影响业务之前快速识别、隔离和纠正问题。此外,SANnav Management Portal 和 SANnav Global View 通过简化工作流程和自动化冗余步骤来加速管理任务,使企业更轻松地实现其自治 SAN 的目标。

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SANnav Management Portal

下一代 SAN 管理应用程序,从头开始构建,重点是简化常见的工作流程,例如配置、分区、部署和故障排除。

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功能概述

SANnav Management Portal

可视化 SAN 的整体健康状况

Brocade SANnav Management Portal 是一款新一代 SAN 管理应用程序,它采用基于浏览器的简洁用户界面 (UI),并专注于简化配置、分区、部署、故障排除和报告等常见工作流程。借助 Brocade SANnav Management Portal ,管理员配置 SAN 交换机或将新设备配置到光纤网络的日常任务不再是向多台交换机发送数百条单独的 CLI 命令。相反,配置策略管理和分区管理功能使 SAN 管理员能够在几秒钟内快速一致地配置数百台交换机和设备 (sysin)。SANnav Management Portal 还通过现代化的图形用户界面 (GUI) 来提高运营效率,该界面支持增强的监控功能、更快的故障排除和高级分析。

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  • 健康摘要仪表板

    立即将数据与健康评分关联起来

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  • 拓扑视图

    主机、目标、结构、区域等上下文中的结构拓扑视图

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  • 库存视图

    按结构、交换机、端口、主机和目标查看详细库存

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  • 报告

    有关库存、事件、违规和绩效指标的每日报告。

通过自动化流程减少管理任务

Configuration Alert

通过配置策略管理加速新设备的部署。

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通过自动收集数据和生成报告来最大限度地减少手动任务。

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通过摘要视图自动识别分区数据库不一致。

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通过自动识别、检索和应用 FOS 认证来保障整个 SAN 的完整性和安全性。

自动化可操作情报

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通过 Kafka 北向流实现 SAN 遥测数据的共享。

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使用 REST 接口提取 Brocade SANnav 数据。

在影响发生之前识别问题

Brocade SANnav 调查模式提供直观的视图,用户可以立即深入了解关键细节,从而理解复杂的行为。SANnav Management Portal 会定期收集指标并将其存储在历史时间序列数据库中 (sysin),以供进一步分析。此外,对于选定的端口,它可以更频繁地以近乎实时的方式(间隔 10 秒)收集指标。

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适用的 VMware 软件下载

建议在以下版本的 VMware 软件中运行(Linux OVF 无需本站定制版可以正常运行,macOS 虚拟化如果不是 Mac 必须使用定制版才能运行,Windows OVF 需要定制版才能启用完整功能):

下载地址

SANnav Management Portal 2.2.1 for ESXi

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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