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

原创 于 2025-07-28 08:15:00 发布 · 911 阅读 · 15 ·
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F5 BIG-IQ Centralized Management 下载汇总 - 集中管理 BIG-IP 设备和服务

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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基于C++与ROS的双机械臂协同控制系统：Gazebo仿真与UR10实体机器人集成开发实践
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本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统，实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟，并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩，所有程序代码均通过系统性调试验证，保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块：基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段，开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块，通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面，建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路，解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践，可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念，控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展，具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发，例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据，特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明，便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
掌握系统变化的艺术
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本书聚焦于现代软件系统中变化的常态性，提出以模型驱动和知识管理为核心的应对框架。通过元建模、可变性设计与协同追踪技术，支持系统全生命周期的持续演化。内容涵盖从需求到运维的多层级变革管理，强调跨领域协作与形式化方法的融合，为构建高适应性系统提供理论与实践指南。
基于混合规划求解机组组合（yalmip+Cplex实现）
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Comfyui文本转语音工作流以及素材和插件资源
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Comfyui文本转语音工作流以及素材和插件资源 适用人群：自媒体创作者、视频剪辑师、内容运营者（需高效生成配音素材）；开发工程师、产品经理；教育 / 办公场景从业者；对 AI 音视频创作感兴趣的用户。 使用场景及目标 核心场景：短视频平台运营； 其他说明 提供可直接套用的 工作流 文件，无需复杂编程基础；
BYD BF7612CM系列MCU资源包（整理版）
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本资源包是为使用BYD BF7612CM系列MCU的开发者整理的资料集合。由于初次接触该系列MCU时遇到了不少问题，因此将搜集到的优质资源进行了整理和上传，希望能为大家提供帮助，减少开发过程中的困扰。 资源内容 本资源包主要包含以下内容： 官方固件库：提供BYD官方发布的BF7612CM系列MCU的固件库，方便开发者进行底层驱动开发。 Keil编译与仿真工具：包含在Keil开发环境中编译和仿真BF7612CM系列MCU所需的芯片包和JTAG驱动，确保开发环境的顺利搭建。 官方MCU产品应用注意事项：提供BYD官方发布的MCU产品应用注意事项，帮助开发者避免常见问题，提高开发效率。 第三方例程：搜集了一些第三方开发者分享的BF7612CM系列MCU的例程，涵盖了多种应用场景，供开发者参考和学习。 触摸按键应用标准：提供BYD官方发布的触摸按键应用标准，帮助开发者快速上手触摸按键的开发。
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
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【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO）在微电网多目标优化调度中的应用展开研究，提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制，NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索，提升解的多样性和收敛性，并结合Matlab代码实现仿真验证，展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理，实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员；熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标：①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真，如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡；②为新型智能优化算法（如蜣螂优化算法及其改进版本）的设计与验证提供实践案例，推动其在能源系统中的推广应用；③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 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NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑，同时可对比其他多目标算法（如NSGA-II、MOPSO）以深入理解其优势与局限，进一步开展算法改进或应用场景拓展。
学习优快云博主「Vigo*GIS-RS」的原创文章的反馈：SARscape做DInSAR全流程2-操作与原理
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43页-中国信通院：数字信任发展报告（2025年）.pdf
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基于51单片机的RFID智能门禁系统（源码+原理图）
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此项目旨在实现一个简易而实用的RFID智能门禁控制系统。采用经典的51系列单片机——STC89C52作为核心控制器，集成MFRC522射频识别模块来读取RFID卡片信息。用户界面通过128x64像素的LCD显示屏展示相关信息，同时配备了键盘用于密码的输入、验证及修改。此设计结合了RFID技术的高效率识别与单片机的强大控制能力，适用于学习、教学或小型安防项目。 资源包含 源代码：完整C语言编写的源程序，涵盖了RFID识别、密码验证逻辑、显示控制以及用户交互等功能模块。 原理图：详细展示了整个系统的电路连接，包括单片机、MFRC522模块、LCD12864屏幕、按键等组件的电气连接方式，便于理解和自制。 技术特点 RFID技术应用：通过MFRC522模块实现非接触式身份认证，提升门禁安全性与便捷性。 人机交互界面：利用LCD12864显示屏直观展示状态信息，并通过物理按键进行操作，增加了系统的易用性。 密码安全机制：支持用户密码的设定和更改，增强系统安全性。 51单片机编程：适合初学者和专业人士学习51单片机应用开发，尤其是嵌入式系统与物联网领域的实践。 使用指南 环境搭建：确保你有合适的IDE（如Keil uVision）安装以编译51单片机的C代码。 原理图分析：详细阅读原理图，了解各部件间的连接，这对于正确搭建硬件平台至关重要。 编译与上传：将提供的源代码编译无误后，通过编程器或ISP接口烧录到STC89C52单片机中。 硬件组装：根据原理图搭建电路，确保所有组件正确连接。 测试与调试：完成后进行功能测试，可能需要对代码或硬件做适当调整以达到最佳工作状态。
基于QT5.7的STM32F103串口升级上位机源码
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本项目提供了一个基于QT5.7开发的上位机源码，用于通过串口对STM32F103单片机进行IAP（In-Application Programming）固件升级。该上位机的设计原理可以移植到其他控制器，实现STM32单片机的远程固件升级。经过实际测试，该上位机稳定可靠，适用于需要远程升级固件的场景。 功能特点 串口IAP升级：通过串口实现STM32F103的固件升级。 可移植性：升级原理可移植到其他控制器，实现远程固件升级。 稳定性：经过实际测试，确保升级过程稳定可靠。
【硕士论文完美复现】【价格型需求响应】基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估（Python代码实现）
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【硕士论文完美复现】【价格型需求响应】基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估（Python代码实现）内容概要：本文档围绕“基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估”展开，重点研究价格型需求响应对配电网供电能力的影响，结合硕士论文复现，利用Python代码实现相关模型与算法。内容涵盖需求响应机制建模、用户用电行为响应分析、配电网供电能力量化评估方法，并通过仿真验证策略的有效性。研究旨在提升配电网运行效率与韧性，促进可再生能源消纳，具有较强的工程应用背景。文档同时附带大量电力系统、优化调度、机器学习等领域Matlab/Python代码资源，服务于科研复现与教学实践。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源优化领域的技术人员，尤其适合开展需求响应、配电网优化相关课题研究的人员。; 使用场景及目标：①复现硕士论文中关于价格型需求响应与配电网供电能力评估的研究成果；②学习需求响应建模方法及其在配电网中的应用场景；③掌握Python在电力系统仿真与优化中的实际编程技巧；④获取丰富的科研代码资源以支持学术研究与项目开发。; 阅读建议：建议结合文档提及的代码资源进行实践操作，重点关注需求响应模型构建与供电能力评估指标设计部分，同时可参考文中列举的其他研究案例拓展研究思路。
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