多重应用SD-WAN如何实现业务连续性—Vecloud

本文指出Internet连接对现代企业至关重要,业务连续性成首要需求。介绍了业务连续性的定义,阐述如何通过SD - WAN解决方案实现业务连续性,包括其运作方式、连接类型等,还提到可将SD - WAN与MPLS结合使用,最后介绍了VeCloud微云网络的相关服务。

Internet连接已成为现代企业的基础。如今,几乎每个操作都需要某种形式的连接,如果没有可靠,可靠的解决方案,公司将面临严重的风险。实际上,大多数企业在没有连接的情况下只能持续几分钟。
因此,“业务连续性”已成为公司的首要需求。在本文中,我们将定义业务连续性,并展示运用SD-WAN如何实现它。
首先,什么是业务连续性?
业务连续性是指公司即使在受到天气,人为错误和运营故障的干扰时,也能够始终保持其运行的能力。可靠的业务连续性策略将包括保护公司免受严重网络中断的影响的策略,以确保最大的正常运行时间。
应该注意的是,业务连续性通常与“灾难恢复”一词搭配使用,尽管它们之间略有不同。灾难恢复是指在网络中断的情况下使用备份和托管服务防止数据丢失的过程。
通过制定完善的业务连续性计划,公司可以减少必须启动灾难恢复协议的可能性。
多重应用如何实现业务连续性
通过功能强大的软件定义广域网(SD-WAN)解决方案提供业务连续性,该解决方案专为服务提供商而设计。有了SD-WAN解决方案,服务提供商可以为其客户提供网络和Internet业务连续性。
SD-WAN运作方式如下:
提供一个位于服务提供商的数据中心中的软件平台。与多个聚合服务器协同工作的管理服务器充当一个单一的平台,合作伙伴可以使用该平台来管理其所有客户的SD-WAN部署。
因此,客户(例如一家拥有50至100个分支机构的全球企业)可能会联系需要业务连续性的服务提供商。服务提供商向客户提供边缘或客户前提设备(通用x86盒形式的CPE),并在客户的每个分支机构位置安装一个。CPE上的一个端口连接到客户的本地访问网络(LAN)和设备,而其他端口连接到来自多个运营商的多个Internet电路。
SD-WAN方案几乎可以与任何类型的电路配合使用,包括DSL,电缆,LTE,光纤,T1,P2P无线等等。进入客户站点的电路越多,客户连接的弹性或故障预防能力就越高,他们的网络完全瘫痪的可能性就越小。通过这种设置,可以建立无缝的故障转移和真正的业务连续性。
通常,客户将使用两种不同类型的电路以及无线连接。例如,可能有电缆和DSL或电缆,DSL加LTE。通过这些类型的连接,实现接近99.999%的可靠性和正常运行时间是现实的。
SD-WAN可以在所有这些分支之间创建专用WAN,在所有站点之间启用QoS和加密。此设置非常类似于MPLS。但是,它提供了更多功能,提供了与传统MPLS
Internet部署相同的服务。
想要保留MPLS配置的客户呢?
毫无疑问,客户将想知道SD-WAN如何与他们当前的MPLS部署保持一致。有一个普遍的误解,认为它必须取代另一个。而事实证明,可以将SD-WAN与MPLS结合使用。MPLS保障客户网络关键应用的稳定性,SD-WAN提供低成本的连接方案。
VeCloud微云网络的总部位于香港,并在中国北京和深圳设有分支机构,是一家面向企业提供云交换网络服务为核心业务的技术创新企业。基于创新的云网技术,以及优质的全球网络与IDC数据中心资源,推出了全球直连,快速可达的VeConnect平台,实现网络服务商、IDC数据中心、云服务商以及企业应用服务商的直连互通,为企业提供高效、安全、稳定、可靠的网络连接服务。http://www.vecloud.com/products/sdwan.html

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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