F5 BIG-IQ Centralized Management 下载汇总 - 集中管理 BIG-IP 设备和服务

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BIG-IQ Centralized Management

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BIG-IQ Centralized Management

有效的管理(编排、可见性和合规性)依赖于跨内部部署和云部署的一致的应用服务和安全策略。通过单一、统一的管理平台轻松控制所有 BIG-IP 设备和服务。

集中管理 F5 应用、基础设施和系统

降低复杂性,获得一致性和控制力

降低复杂性,获得一致性和控制力

使用统一的工具获得核心 IT、网络、开发和部署环境的端到端可视性。在本地和云端的物理和虚拟设备上创建、配置和管理 F5 安全和应用交付服务。

  • 创建集中式应用目录- 创建应用程序的应用目录,以允许客户在云和本地环境中快速部署类似的应用。
  • 高级分析- 了解您的应用及其所依赖的 BIG-IP 设备的运行状况和性能。从您的 BIG-IP 设备(本地和云端)收集并汇总详细指标和数据。
  • 简化 BIG-IP 产品组合管理- 从单一控制点管理所有 BIG-IP 物理和虚拟设备,并在所有数据中心和云环境中推动一致的应用和安全策略。

基于角色、用户和任务的仪表板

基于角色、用户和任务的仪表板

通过自动化工作流程、智能设备管理、角色和用户特定的 GUI 和仪表板以及紧密的第三方集成,减轻 NetOps、DevOps 和 SecOps 用户的负担。

  • 整体控制- NetOps 和 IT Ops 集中策略开发、管理和控制网络、平台和应用的健康状况。
  • 应用所有权- AppDev、应用程序所有者和 DevOps 获得完整的应用生命周期管理和控制。
  • 一致的安全性- SecOps 在数据中心和云环境中的所有应用和平台上提供安全策略开发和一致的部署。

通过简化的自动化提高效率和一致性

通过简化的自动化提高效率和一致性

在不同的操作环境以及缺乏统一安全态势或控制点的环境中手动创建、配置和部署数百个应用程序和 BIG-IP 设备可能非常耗时,并且需要高水平的领域专业知识。

  • 集中式安全性——微调策略、重复最佳实践、从 L4-L7 获取安全洞察,并在威胁影响您的应用之前缓解威胁。
  • 策略一致性——消除容易出错的手动工作,并确保整个应用组合(本地或公共和私有云)的合规性。
  • 高效部署——利用声明性 API 进行全设备生命周期管理,减少部署时间、最大限度地减少错误并增强团队每个成员的能力。

声明式自动化和编排

声明式自动化和编排

F5 自动化工具链是一组统一的工具、服务和集成,可自动执行配置和调配过程。通过简单但功能强大的声明式界面部署 F5 应用服务,可以让您更快、更轻松地部署和配置 BIG-IP 应用服务。

  • 命令式 vs. 声明性 API - 声明性 API 可缩短产品上市时间并最大化应用程序部署效率。
  • 自动化工具链 (ATC) - 一组集中的自动化工具,通过简单但功能强大的声明性接口抽象出 BIG-IP 配置复杂性,以简化和加速可重复部署,同时最大限度地减少错误并提供有效的变更管理。

产品概览

产品概览

按照自己的方式部署和管理

就像它管理的应用程序一样,您的 BIG-IP 系统可以部署在任何环境中(作为软件或专用硬件),并通过 BIG-IQ 实现整体管理和可视性。

  • F5 VELOS

    现代架构的性能、规模和可靠性。了解 F5 强大的下一代底盘系统。

    查看 F5 VELOS ›

  • F5 rSeries

    完全自动化的架构,为您的关键应用提供最高的可靠性、安全性和访问控制。

    查看 F5 rSeries ›

  • F5 BIG-IP Virtual Edition

    使用专为任何云环境设计的软件提供企业所需的 BIG-IP 应用服务。

    查看 F5 BIG-IP Virtual Edition ›

核心功能

Core Capabilities

  • application 分析

    通过概览和特定于应用程序的仪表板简化故障排除并一目了然地评估健康状况和性能。

  • 高级应用模板

    强大的 AS3 模板使应用程序团队可以轻松启动具有适当安全性和网络服务的应用。

  • 中央政策管理

    通过集中管理设备和应用的配置确保合规性和安全性。

  • 整体安全仪表板

    通过鸟瞰您的安全态势来减少盲点并降低风险。

  • 端到端设备生命周期管理

    从智能集中式平台创建、配置、部署、升级、修补、认证和管理多达 1000 个 BIG-IP 设备。

  • 证书管理

    通过与流行的第三方证书管理平台的无缝集成,确保 BIG-IP 设备证书合规且最新。

  • 许可证管理

    当您添加或删除 BIG-IP 设备时自动应用和删除许可证。

  • 备份和恢复

    备份和恢复图像、软件和配置文件。

  • 基于角色的访问控制

    使用标准角色或创建自定义角色来为开发团队提供交付应用所需的工具。

平台支持与集成

技术联盟

F5 与领先的技术合作伙伴合作,帮助您确保跨云平台的一致性并支持任何地方的每个应用程序。

  • Amazon AWS
  • Microsoft Azure
  • VMware
  • Cisco
  • Equinix

下载地址

历史版本:

F5 BIG-IQ 4.6.0 Nov 23, 2015

F5 BIG-IQ 5.4.0 Dec 27, 2017

F5 BIG-IQ 6.1.0 Dec 07, 2018

F5 BIG-IQ 7.1.0 Apr 22, 2020

当前版本F5 BIG-IQ 8.4.0 - 集中管理 BIG-IP


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更多:HTTP 协议与安全

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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