Connecting Docker for Cloud Services using SDN and Network Virtualization

面对容器CPU规模爆炸式增长的需求,本文提出了一种基于SDN标准Openflow的创新改进方案:网络虚拟化基础设施(NVI)结合租户SDN控制器(TSC),有效解决了大规模容器网络虚拟化的挑战,适用于高度分布式的容器、虚拟机及硬件服务器,构建弹性可扩展的虚拟云。

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Abstract

The explosive scale of container CPUs needs highly efficient network virtualization

Challenge The number of container-based CPUs will be 10-100 multiples up over that of hypervisor-based virtual machines; cloud networking needs upgrade to fit the explosive scale of containers

Question Can SDN standards, e.g.,Openflow, support highly efficient network virtualization for containers’ networking?

DaoliCloud’s Positive Answer  Presented here is an innovative improvement toOpenflow: Network Virtualization Infrastructure(NVI) + Tenant SDN Controller (TSC) for efficient network virtualization, and showing why/how proposed technologies are fit for networking container-based clouds of unbound scale

Application Overlay network for highly distributed containers, virtual machines, and hardware servers, to patch independent clouds of such nodes into a virtual cloud of any scale and elasticity


自然语言和视觉连接是一种研究方法,旨在通过语言和图像的融合,改进车辆检索系统。这种方法利用了自然语言处理和计算机视觉的技术,以实现更准确和智能的车辆检索。 在过去的几年中,对于车辆拍摄的图像进行自动检索的研究得到了迅速的发展。传统的车辆检索方法主要基于图像中的颜色、纹理和形状等视觉特征。然而,这些方法往往存在局限性,无法捕捉到车辆的更细致特征,也无法解决语言和图像之间的关联问题。 自然语言和视觉连接的研究方法通过融合语言和图像的信息,使车辆检索系统具备了更强的智能化能力。该方法首先通过自然语言处理技术,将用户的描述或查询翻译成机器可理解的语义表示。然后,利用计算机视觉技术,对图像进行分析和处理,提取出视觉特征。最后,将语义表示和视觉特征进行匹配,以实现车辆检索。 这种连接语言和视觉的方法可以克服传统车辆检索方法的局限性,实现更准确和智能的车辆检索。通过语言的引导,系统能够更好地理解用户的查询意图,并从图像中精确地捕捉到车辆的特征。同时,通过与视觉信息的融合,系统能够提供更全面和准确的搜索结果,提高了检索的准确性和效率。 总而言之,连接语言和视觉的研究方法为自然语言驱动的车辆检索系统的发展带来了新的机遇。这种方法通过融合语言和图像信息,提高了车辆检索的准确性和智能化程度,为用户提供更好的检索体验。随着自然语言处理和计算机视觉技术的不断进步,我们相信连接语言和视觉的车辆检索方法将在未来取得更多的突破和应用。
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