44、网络功能虚拟化与流量工程深度解析

网络功能虚拟化与流量工程深度解析

1. 网络功能虚拟化(NFV)数据包生命周期详解

为简化分析,我们回到仅包含两个服务实例的场景,且将这两个服务实例置于不同的计算节点。下面详细阐述数据包在服务功能链(SFC)内的生命周期:
1. 数据包以带有标签 35 的 MPLS-over-GRE 形式到达 vRouter_1。该标签对应 PE - CE 接口 tapX,vRouter_1 移除标签后将数据包发送至 VM SI_A 的左接口,此步骤无需进行 IP 查找。
2. VM SI_A 执行按接口转发,处理完数据包后从其右接口发出。该内部链路的远程端点为接口 tapY。
3. 尽管 tapY 属于 VRF Internet:Internet,但 OpenContrail 会动态为该接口应用 VRF 映射表。此表规定:若传入数据包的源 IP 地址是 VM SI_A 的右接口(10.3.3.111),则将数据包映射到 VRF Internet:Internet;否则,将其视为 VM SI_A 的中转数据包,映射到 Internet:service - _SI_A。 字段是控制节点动态生成的服务链标识符,从路由角度看,这属于 FBF(或 PBR)。
4. vRouter_1 上的 VRF Internet:service - _SI_A 有一条 0/0 路由,其下一跳为 vRouter_2,采用 MPLS - over - UDP 方式,标签为 37。
5. 数据包携带 MPLS 标签 37 到达 vRouter_2。该标签对应 PE - CE 接口 tapZ,vRouter_2 移除标签后将数据包发送至 VM SI_B 的左接口,此步骤同样无需进行 IP 查找。
6. V

【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改进中。
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