3、网络行业关键技术趋势解读

网络行业关键技术趋势解读

1. 可编程ASIC与数据平面编程

数据平面编程能让我们更精细地定义流量在网络中的传输方式,但这种灵活性也带来了额外的复杂性。对于拥有开发团队的大型企业(如谷歌或亚马逊),或者将数据平面编程作为核心业务的网络供应商和集成商来说,这是非常有价值的。然而,对于大多数组织而言,使用OpenFlow、P4或其他协议的重要性,可能不如整体解决方案为所支持的业务带来的价值。

2. 网络功能虚拟化(NFV)

2.1 NFV概念

网络功能虚拟化(NFV)指的是将传统以硬件形式部署的功能,转变为以软件形式部署。常见的例子包括作为路由器、防火墙、负载均衡器、入侵检测系统和入侵防御系统(IDS/IPS)、虚拟专用网络(VPN)、应用防火墙等运行的虚拟机(VM)。

2.2 NFV的优势

  • 成本与管理优势 :可以将原本昂贵且配置复杂的大型硬件设备分解为多个软件形式的虚拟设备,从单个设备的角度来看,这些小型设备更易于管理。
  • 扩展性与灵活性 :采用按使用付费的模式,更便于扩展网络或特定应用的规模,并减少故障影响范围。例如,可以逐步部署Cisco ASAv设备,而不是购买单个大型Cisco ASA。
  • 快速部署与测试 :消除了硬件部署的时间,部署新服务的速度如同部署新VM一样快,还能方便地克隆和备份虚拟设备,用于灾难恢复或虚拟实验室模拟。
  • 网络架构灵活性 :无需将流量路由通过特定物理设
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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