4、软件定义网络与网络自动化趋势解析

软件定义网络与网络自动化趋势解析

1. 网络操作系统与裸金属交换

如今,大多数网络操作系统(NOS)都以 Linux 为基础操作系统,这推动了该领域的创新,出现了许多新的解决方案。但并非所有 NOS 的实现方式都相同。

1.1 NOS 的不同实现方式

  • 基于独立网络栈 :一些 NOS 仅在 Linux 用户空间实现,拥有独立的网络栈,如基于数据平面开发套件(DPDK)的解决方案,包括 FD.io 或思科 NX - OS。不过,使用完全独立的网络栈意味着必须重新实现所有 Linux 内核网络功能。
  • 利用 Linux 内核栈 :大多数基于 Linux 的 NOS 部分或完全利用 Linux 内核栈,除了 Cumulus,还有供应商解决方案(如 Arista 可扩展操作系统(EOS)和戴尔 OS10)以及开源解决方案(如 SONiC、VyOS 和 OpenWrt)。其中,SONiC 等解决方案因能在不同硬件(裸金属或传统供应商)和虚拟平台上运行而得到广泛应用,适用于云规模环境。这些解决方案还允许插入其他网络应用,例如通过添加像 Quagga 项目中的 FRRouting 这样的路由守护进程来扩展路由功能。

1.2 裸金属交换的优势

裸金属交换的核心是解耦,管理员可以从一个供应商购买网络硬件,再从另一个供应商加载软件,无需更换硬件,只需更改底层操作系统,就能灵活改变设计、架构和软件。

2. 数据中心网络织物

在传统网络中,即使设备运行标准协议(如生成树协议或 OSPF),也

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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