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CDN原理

其目的是通过在现有的Internet一层新的架构,将站的内容发布到最接近用户的“边缘”,使用户可以就近取得所需的内容,提高用户访问站的响应度。 因而,CDN可以明显提高Internet信息流动的效率。从技术上全面解决由于带宽小、用户访问量大、点分布不均等问题,提高用户访问站的响应度。 下面是一个简单的CND示意图? 具体流程为: 用户在自己的浏览器输入要访问的站的域名,浏览器向本地DNS请求对该域名的解析,本地DNS将请求发到站的主DNS,主DNS根据一系列的策略确定当时最适当的CDN节点,并将解析的结果(IP 地址)发给用户,用户向给定的CDN节点请求相应站的内容工作原理CDN是在用户和服务器之间增Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据,从而降低的访问时间 宗上,CDN是在用户和服务器之间增Cache层,主要是通过接管DNS实现,将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据,从而降低的访问的度。

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专访华为任旭:ONAP标准和自动化

任旭:ONAP可以帮助所有运营商建立一个通用架构作为资源模板,或者帮助运营商设计和部署服务、管理控制,从收集数据并管理策略。 以建模为例,建模旨在为整个行业建立资源和服务的通用信息模型,这将为业界带来简单快的资源配置和OSSBSS集成。 Linux.com:您认为参与到ONAP社区能带来什么好处任旭:我们从社区学到了很多。ONAP为自动化引入了非常好的架构,华为的相关产品将从受益。 任旭:建立一个开放的生态系统并运营转型是华为的行业战略。基础设施运营商需要运营转型才能更好地与数字化智能社会相关联,而开源是这方面的工具。我在ONS的演讲将会解释这一观点。 任旭:我期待LFN开源生态系统的建设和电信运营商的转型。我希望看到LFN制定出清晰地技术愿景、灵活的全栈体系架构、跨领域的通用模型、统一的SDO合作以及更快的生产和现试验。

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    平时我们希望提高应用的响应度时,常用的有以下一些方法: 使用Gzip 减少Http Request次数 增过期头信息 Expire Header 压缩CSS和Javascript文件更多的方法,我们可以参考 本篇着眼于如何结合Codeigniter的使用,来前端的性能。 1、第一条是使用Gzip。 扩展:打开这个选项后,实际上我们只能压缩PHP脚本输出的部分,而现在的CSS和JS文件也不小,所以对这一部分进行压缩也是比较必要的。 c、在项目的 .htaccess 文件入下面的语句,apache 服务器就会自动帮你压缩你希望进行压缩的文件 AddOutputFilterByType DEFLATE textplain AddOutputFilterByType 3、减少JS和CSS文件的尺寸随着应用的丰富,现在的引用的JS和CSS文件越来越多,也越来越大。

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    微软Azure:公共云的SmartNIC

    来源:内容由「交换FPGA」编译自「nsdi18」,谢谢。 Azure是数据心的行业标杆,其应用规模和技术都是非常值得借鉴的,文总结了来自产业界宝贵的经验和教训,探讨为何FPGA是最适合数据心架构的原因。故翻译此文。 现代云架构依赖于每个运行其自己的协议栈的服务器来实现策略,例如虚拟的隧道,安全性和负载平衡。但是,随着功能的增度的提高,这些协议栈变得越来越复杂。 在CPU内核上运行这些协议栈会浪费VM(虚拟机)的处理能力,从而增运行云服务的成本,并增性能的延迟和可变性。 ? 本文介绍了Azure(AccelNet),这是使用基于FPGA的自定义Azure SmartNIC将主机卸载到硬件的解决方案。

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    DPDKFPGA支持,强强联手助力数据

    近年来,数据心异构化的趋势出现,基于云的数据心如何使用器来进行存储,以及人工智能的,成为炙手可热的话题,在刚结束的APNET’18研讨会上,华为与腾讯都分享了技术方向与实践演进过程,基于 本文首先分析FPGA在的优势,阐述了FPGA部署的软件基础架构的支撑,然后介绍英特尔FPGA开发栈,最后详细说明DPDK 18.05版本发布的新特性,这是第一款支持FPGA的通用软件框架 FPGA为业务提供卓越的性能毋庸置疑,FPGA(Field Programmable Gate Array)已经是数据心计算和的宠儿,可以灵活地通过软件更改、配置器件内部连接结构和逻辑单元 FPGA在的优势概括起来有三点:灵活性、并行性和低延迟。相对于研发成本高,研发周期长的ASIC,可配置的FPGA无疑是非常灵活的。 在报文处理领域,如果把DPDK比作“倚天剑”的话,那么FPGA就是“屠龙刀”,这两者强强联手威力无穷,持有这两个武器的开发者,在数据可以说是无人能敌。

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    智能卡的技术

    2021年9月25日,由“科创国”未来专业科技服务团指导,江苏省未来创新研究院、通信与安全紫金山实验室联合主办、SDNLAB社区承办的2021国智能卡研讨会,多家机构谈到了智能卡的实现 的起源传统数据心基于冯诺依曼架构,所有的数据都需要送到CPU进行处理。 智能卡的技术可以进一步细分为功能的以及能力的虚拟化。这里仅列举常见的几种技术及其应用。 的技术实现智能卡的本质能力是实现,在2021国智能卡研讨会,包括国移动、电信等企业的智能卡产品,采用了多种智能卡技术架构,实现了不同的功能。 图3:电信智能卡协议栈天翼云高级工程师、硬件组负责人孙晓宁在《天翼云智能卡产品的前世、今生和未来》介绍了电信ASIC架构的智能采用的技术,包括RDMA的代表性技术,以及RoCEv2

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    用tsunami-udp传输

    概述tsunami-udp 是一款专为诞生的小工具。思路很简单,使用TCP进行传输控制、用UDP进行数据传输。 这样可以无状态的进行数据传输,然后一些文件校验和重传机制,达到传输的目的。传统的tcp传统,基于长连接,很容易受波动的影响。特别是拥塞的情况下,只能通过多进程线程来进行有序传输。 上图即,在国济南的一个联通机房下载AWS新坡机器上‘2.2G autodatas.tar’的文件,跨国传输度接近 50Mbps (无专线)。 图还显示了详细的过程数据,比如丢了多少包、总传输量、有效的传输量 等等…… 使用超简单吧!对比使用wget下载的测试结果:?另外,客户端虽然不支持子目录的遍历功能,但若知道全路径,是可以直接下载:? 需要人肉转义一下监控使用AWS新坡的服务器作为数据库,传输过程CloudWatch监控的流量:?客户端在济南联通,对应的资源使用情况如下图:? 制作rpm包另外,简单记录RPM打包过程。

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    神经器的兴起

    神经引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门的深度学习器, 或者组合。 这就是为什么许多器不断增越来越大的乘数累器阵列, 因为神经的大部分计算都是 MAC。 在Imagination Technologies的 PowerVR Series2NX 也有类似的功能, 这是一个神经器(NNA) , 其本地支持深度为4位。 等框架开发的。 NVIDIA Tegra 和 Xavier SoCs 将 CPU、 GPU 和自主驾驶系统的自定义深度学习器结合在一起, 而高通公司则继续在 Hexagon DSP 构建机器学习功能。

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    windows下的BBR、锐,主动

    线路及掉包严重的线路效果更佳,暴力小包主动重传实现,适当占用流出带宽,都是小包所以占用流量很少,你值得拥有! ----测试以下测试都在没有掉包的下进行的,客户端装上本神器,服务端没装,如果2端都装上效果更好,所以效果不明显,而且极端启动主动式占用90%流出带宽暴力重传所有包效果对比就明显了。 使用此器效果:Ping statistics for 104.26.3.41:80 54 probes sent. 54 successful, 0 failed. (0.00% fail)Approximate trip times in milli-seconds: Minimum = 155.284ms, Maximum = 1185.982ms, Average = 266.561ms没用此器效果: 就是说如果绝对是非常优质不掉包的话,第二个发送就是多余的。所以对于流出带宽用不完的所有windows 64位系统都装上有好处。大包不敢多次在还未确定掉包的情况下就发送多个copy。。。

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    江湖内功篇之系统建设

    设备底层转发技术历经ASIC、NPU芯片到智能卡到FPGA,Linux内核到用户态DPDK转发,软转到P4硬件流量卸载;业务上层技术更是百花齐放,从TCP单边到双边,拥塞控制算法从BIC 接着上篇《漫谈业务切片与》埋下的引子,谈谈江湖的内功——的建设,窥探应具备的几个功能属性。 伴随着虚拟化和公有云云计算的发展以及4G5G的蓬勃发展,大量的厂商涌入SD-WAN领域,传统的路由器厂商把MPLS扩展上TE流量工程叫SD-WAN,流控和应用交付厂商把流控设备和广域产品 VPN控制器成为SD-WAN,安全厂商把防火墙VPN管称为SD-WAN,互联和云计算厂商随便找代工厂生产OpenWRT盒子能够连接入云也叫SD-WAN。 确定性转发“小李神刀,冠绝天下,出手一刀,例不虚发”,飞刀普普通通,在李寻欢的手便是“小李飞刀”,百发百,技冠群雄,我想这是对确定性的最好描述。当具备确定性转发能力时,一切将收放自如。

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    将神经器NVDLA移植部署到FPGA

    ❝本文由知乎用户LeiWang1999授权转载,文章地址为https:zhuanlan.zhihu.comp378202360❞NVDLA 是英伟达于2017年开源出来的深度学习器框架。 需要修改device tree,覆盖NVDLA的compatible属性以适配器的驱动程序,并为器保留一段内存。 在这里,笔者已经提供了三个测试与已经量化好的Loadable文件,详见这个Repo:https:github.comLeiWang1999nvdla_loadables在实际上板测试之前,可以先在vp 但如果运行一个针对Imagenet的Resnet,会发现:root@arm:~OpenDLAumdoutappsruntimenvdla_runtime# .nvdla_runtime --loadable NVDLA,仅剩700MB的空间,再想象一下ImageNet的确实很大,理所应当。

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    如何在胶囊胶囊卷积(cs AI)

    如何提高胶囊路由程序的效率已经进行了大量研究。然而,胶囊卷积的效率在很大程度上被忽视了。胶囊卷积,它使用胶囊,而不是神经元作为基本的计算单元,使它不符合目前的深度学习框架的优化解决方案。 我们观察到,胶囊卷积可以被认为是多个小矩阵的倍增上基于张量的组合的操作。基于这一观察,我们用CUDA APIs开发了两个方案,并在自定义胶囊上测试它们。 结果表明,我们的解决方案实现了 4 倍。 如何在胶囊胶囊卷积.pdf

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    OpenStack服务数据平面

    今天和大家分享下面一些内容:1.关于openstackVNF性能的一些思考和思路2.相关的开源项目3.OVS 2.4 DPDK with IVSHMEMvHost-user(wDPDK) 和vHost (woDPDK)性能测试数据4.后续可以一起来做的一些工作第一部分 关于openstackVNF性能的一些思考和思路先来介绍一下背景,目前openstack社区版本的一些服务如routing 如果ovs dpdk最终被采纳的话,那么openstack的一些vnf将成为瓶颈。 E,F可以不用考虑了,因为直接使用物理卡,间没有使用虚拟交换机,像vxlan封装这样的事情需要vnf或物理交换机来做,这样会增实现的复杂度。再来看看,整体的picture如下:? ,理论上没必要跟openstack紧耦合啊A1:是的,但目前在OpenStack的应用更迫切一些。

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    如何我们的神经

    让我们一起来想一下怎么样来我们的神经的训练过程。 通常我们知道,越复杂的神经,越多的训练数据。我们所花费在训练这些实验数据上所消费的时间也就越多。 原因很简单,因为你在计算的过程需要计算的数据量太大了。但是往往在实际的过程,复杂的数据和海量的数据往往是不可避免的。这个时候,我们就需要找到一些方法,让神经变得聪明起来,变得快起来。 现在想想红色方块是我们所要训练的data,如果要按照以前整套的流程和写法,就需要把整套的数据一次一次的放入到神经进行学习,放入到NN进行训练。在这个过程所消耗的资源会很大。 在每一次的过程,每次使用分量数据,虽然不能反映整体的情况,但是却在很大的程度上大大了NN的训练过程,并且在这个过程也不会减少NN的准确率。 与之相对的,我们还有很多的途径来训练。其余的大多数方法都是在更新神经参数的时候动手脚。?对于公式W+=-Learning rate*dx。

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    Linux优化一键脚本

    对于出口带宽,我们常常采用BBR,锐等TCP软件来争夺带宽提高自己的度。但是原版的BBR并没有太多侵略性,在这个人人都用TCP的大环境下,BBR的功效就略显不足了。 同时也入了锐一键换内核,锐一键安装,自动根据vps情况优化锐参数,一键优化内核参数。也可以在锐,BBR,BBR魔改版自由切换。一键脚本?

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    漫谈业务切片与

    类似5G切片方式在传统实施几乎是不可能的,随着新业务的发展,传统仍然需要切片,典型如游戏、视频、出国等,它具备明显的业务特征,这里我们称为业务切片更为准确,它并未采用5G颠覆性的切片技术 集式部署,用户无感知,神不知鬼不觉大幅提升质量,但对分流设备处理能力要求极高,具备大元级可靠性。 ?图5.家宽集式分流再谈谈转型之下,家宽场景下的实施。 SPGW和BRAS在所处的位置和作用并无不同,只是业务不同。在4G核心侧采用集式分流方案显而易见。P-GW终结完GTP报文转变为IP流量引至分流设备实施。? 图7.4G EPS集式分流4G并不像固宽带那样,有一台路由器设备下沉到用户家里承接流量接入。4G末端分流实施,其载体相对来说较少,只能落地至终端手机等设备上。 构建扯了这么多,是整个效果内功核心,却一直没谈如何构建,图也是一朵云带过,先埋个雷,下回分解。

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    ,未来将由谁颠覆?

    01 时延+质量,的鱼和熊掌时间 = 距离 度,这一简单的公式可以让我们通过更直观的视角感知度。 这仅仅是理想的物理层面的计算,我们还没有计算传输大量的路由与交换设备节点带来的时延。数据在这些设备进行路由或交换操作也需要消耗时间。一般地,设备会对数据交换造成几十到上百毫秒不等的时延。 度和质量成为了方案的鱼和熊掌,期待更多的变局。一个朴素的跨洋连接案例,不做任何处理,依靠现有的基础设施很难满足现有我们的体验要求。 在工程师与的斗争度和质量成为了保障的刚需,也催生了自底向上的技术革新。02 自底向上的技术革新从上世纪90年代末CDN的诞生,走上了真正的快车道。 TCPIP协议簇规模在协议的逐渐优化不断壮大,多层的通信往返在保障了通信质量的同时,也进一步增了RTT次数的消耗。

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    linux优化一件脚本

    内核常用的软件BBR,BBR魔改,Lotserver,手动安装过程非常繁琐和复杂;如果用一件脚本安装的话过程相当快,脚本来源于GitHub社区安装过程?? 按照脚本一步一步执行,最后重启完了运行脚本后打开即可!

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    腾讯云CDN内容场景有哪些?

    您可以单击具体的应用场景,查看更详细的内容:应用场景场景概述针对门户站、电商、UGC 社区等业务场景,提供强大的静态内容(如各类型页样式、图片、小文件)分发处理能力,显著提升页用户的体验 适用于各类站的,如门户站、电商站、UGC 社区等。腾讯云 CDN 可对站点内容的静态内容进行缓存,对动态内容需使用 腾讯云全站 ECDN。 腾讯云 CDN 提供强大的站静态内容的分发处理能力,显著提升站资源度,分布在不同区域的终端用户均可享受到快流畅的页体验。 image.png音视频音视频适用于各种音视频点播站和应用的,如各类音视频 App、在线音视频站、电视等。 image.png安全安全适用于动静态内容和安全防护一体化的场景。尤其适用于那些既需要内容分发,又对安全防护有较高要求的行业,如游戏行业、互联金融、电子商务站、政务机构门户站等。

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    卷积神经的压缩和

    相关背景为什么要对进行压缩和呢?最实际的原因在于当前存储条件和硬件的计算度无法满足复杂的需求,当然也许十几年或更远的将来,这些都将不是问题,那么神经的压缩和是否仍有研究的必要呢? 答案是肯定的,我认为对压缩和的最根本原因在于对高效率模型的追求,当前很多复杂的很多参数是冗余的,对实际模型结果没什么贡献,我们怎么能容忍这些无意义的参数竟然和有意义的参数享受相同的“待遇” 接下来的模型和压缩,都是针对卷积神经模型的。 总结本文介绍了比较常见的4种卷积神经压缩和方法,其裁枝与低秩估计的方法从矩阵乘法角度,着眼于减少标量乘法和法个数来实现模型压缩和的;而模型量化则是着眼于参数本身,直接减少每个参数的存储空间 ,提升每次标量乘法和法的度,从而实现模型的压缩和;模型蒸馏方法却是从宏观结构入手,直接构造了结构简单,参数少的小,将难点转移成对小的训练上。

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