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CDN网络加速

在这个服务器上,还是会设置一个 CNAME,指向另外一个域名,也即 CDN 网络的全局负载均衡器。

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CDN网络加速原理

其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构,将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”,使用户可以就近取得所需的内容,提高用户访问网站的响应速度。 因而,CDN可以明显提高Internet网络中信息流动的效率。从技术上全面解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题,提高用户访问网站的响应速度。 下面是一个简单的CND示意图 ? visit.png 如图可以看出,传统的网络访问的流程如下: 1:用户输入访问的域名,操作系统向 LocalDns 查询域名的ip地址; 2:LocalDns向 ROOT DNS 查询域名的授权服务器 cdn.png 如上图,是使用CDN缓存后的网络访问流程: 1:用户输入访问的域名,操作系统向 LocalDns 查询域名的ip地址; 2:LocalDns向 ROOT DNS 查询域名的授权服务器( 宗上,CDN网络是在用户和服务器之间增加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,从而降低网络的访问的速度。

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    利用1.1.1.1进行DNS网络加速,仅需2分钟让网络更快

    NEWS 近日,Cloudflare 和 APNIC联合推出了1.1.1.1DNS网络加速。 Cloudflare 运行全球规模最大、速度最快的网络之一。 Cloudflare 有网络,APNIC 有 IP 地址(1.1.1.1)。所以,Cloudflare 和 APNIC联合起来,旨在打造一个更快的网络环境。 我们知道,几乎互联网上的一切活动均由一个DNS请求开始,DNS可以说是网络的目录。点击链接、打开应用、发送电子邮件时,设备所要做的第一件事就是询问目录:我要在哪里找到这些内容? 而根据1.1.1.1的官网数据,其宣称自己的DNS比其他的网络要快28%,是不是真的快28%不清楚,反正,据我切身使用后,感觉网络速度确实有所提升,如果大家网络速度没有明显变化,勿喷,可能与网络环境还是有关系的 以下是官网上,利用1.1.1.1进行dns加速的教程: Windos10: 点击开始菜单,然后点击控制面板。 点击网络和互联网。 点击更改适配器设置。 右键点击您连接的Wi-Fi网络,然后点击属性。

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    加速你的网络应用

    本篇着眼于如何结合Codeigniter的使用,来加速前端的性能。 1、第一条是使用Gzip。 这首先需要我们的服务器支持 gzip 压缩,这里我只是考虑 apache 2.x 的情况,apache 1.3 和 IIS 的情况,可以 Google 之。 2、减少Http的请求次数 用户的带宽是非常有限的,如果你的网站上有众多的小文件,则每个文件请求建立连接、下载这个三次握手的过程是非常消耗用户的带宽资源的,所以可以使用一些技术来将多个文件合并为一个文件一次下载 因为每个图标的大小一般都很小,大概都不超过 2-3 kb ,整合成一个文件仍能够将文件大小控制在合理的范围之内。 3、减少JS和CSS文件的尺寸 随着网络应用的丰富,现在网页中的引用的JS和CSS文件越来越多,也越来越大。

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    漫谈业务切片与网络加速

    网络按照传输阶段大体上可分:接入段,骨干传输段,出口段三段,网络加速涉及每个阶段,每阶段实施的加速技术各有不同,每种加速方案更需要多个阶段联动协作,这里从传统网络入手窥探目前主流加速技术之一二。 ? 2.对延迟敏感、丢包率不敏感的业务——流类业务(Streaming Class): 在线视频 偶尔有点失真可以忍受,不卡顿就行。 4.对丢包率敏感、延迟特别不敏感的业务——背景类(Background Class): P2P 下载 FTP 传输 挂在那下载,干别的去,谁知道什么时候下完。 图2.QCI量化定义表 在4G EPS架构中,为确保不同的业务模型的网络传输质量,在缺省承载基础上,根据用户套餐及操作,会分别建立不同的承载,如VoLTE语音通话,CMNET上网等。 ? 加速网络构建 扯了这么多,加速网络是整个网络加速效果内功核心,却一直没谈如何构建,图中也是一朵云带过,先埋个雷,下回分解。

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    智能网卡的网络加速技术

    2:NVIDIA DPU功能框架 智能网卡/DPU通过集成多个面向不同应用的加速引擎,进行数据平面卸载,通过内嵌的ARM处理器或者其他协处理器进行控制平面的卸载。 网络加速技术 智能网卡实现的网络加速有多种,除基本的网络功能外,还包括RoCEv2、VXLAN、OVS ct功能、TF-vRouter虚拟路由、kTLS/IPSec加速等技术。 智能网卡的网络加速技术可以进一步细分为网络功能的加速以及网络能力的虚拟化。这里仅列举常见的几种技术及其应用。 图3:电信智能网卡协议栈 天翼云高级工程师、硬件加速组负责人孙晓宁在《天翼云智能网卡产品的前世、今生和未来》中介绍了电信ASIC架构的智能网卡中采用的网络加速技术,包括RDMA的代表性技术,以及RoCEv2 迈普SNC5000-2S-NPDH1智能网卡,采用国产CPU飞腾+FPGA架构,在网络加速方面实现了VXLAN、GENEVE卸载、VIRTIO-NET模式卸载、SR-IOV卸载。

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    网络加速,未来将由谁颠覆?

    如果发生网络攻击,则是更加复杂的安全问题。 速度和质量成为了网络加速方案的鱼和熊掌,期待更多的变局。一个朴素的跨洋连接案例,不做任何加速处理,依靠现有的基础设施很难满足现有我们的体验要求。 在工程师与网络加速的斗争中,速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,网络加速走上了真正的快车道。 协议升级与简化,减少RTT次数消耗 网络协议的变化则是通过软件的思维对加速进行优化。 2) 缺乏端侧QoS保障,最后一公里难保障 GA是通过分配静态IP定位客户端,对于针对性应用的加速依靠的是各个节点的应用识别实现被动加速,应用无法在客户端侧就实现主动选路的加速。 04 未来往哪走 在全球化加速的视角下,我们看到了背后技术发展的共性问题: 1) 单厂商基础设施覆盖能力有限; 2) 端侧优化能力有限,最后一公里的质量无法保证; 3) 没有端到端的网络质量保障能力

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    UDPSpeeder+Udp2raw使用教程,并配合SSTap加速优化网络游戏

    说明:UDPSpeeder很早前博客就介绍过,是一个双边网络加速工具,本身是加速UDP流量,但也可以加速TCP/UDP/ICMP,而网络游戏也是走的UDP,我们可以用来配合SSTap来最大改善我们的游戏体验 简介 UDPspeeder作用是给udp流量加冗余和纠错(RS code),牺牲一定的流量(通常可小于0.5倍),让网络达到接近零丢包。 可以单独加速udp,或配合V皮N加速全流量(tcp/udp/icmp)。 最佳的适用场景是加速游戏,也可加速在线视频和网页浏览。 可以配合kcptun加速tcp,或配合UDPspeeder加速udp,防止各种限速断流。 说明 这里分别说下Udp2raw配置和UDPSpeeder配置,及其串联使用方法。 UDPSpeeder+Udp2raw串联 本文所讲的方法就是使用UDPSpeeder+Udp2raw串联配合SSTap加速优化网游,这里就大概的讲下方法。

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    OpenStack网络服务数据平面加速

    今天和大家分享下面一些内容: 1.关于openstack中VNF网络性能的一些思考和思路 2.相关的开源项目 3.OVS 2.4 DPDK with IVSHMEM/vHost-user(w/DPDK) 和vHost (w/oDPDK)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openstack中VNF网络性能的一些思考和思路 先来介绍一下背景,目前openstack社区版本的一些网络服务如 关于用户态网络堆栈的介绍就到这。 研究用户态网络堆栈与dpdk的集成,比如Libuinet, mTCP, libusnet 3.在openstack环境下用新的neutron L2 driver来使用ovs+dpdk 其中第3个主要是去试用刚才说的两个开源项目 网络网络,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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    用tsunami-udp加速网络传输

    概述 tsunami-udp 是一款专为网络加速诞生的小工具。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,然后中间加一些文件校验和重传机制,达到加速传输的目的。 传统的tcp传统,基于长连接,很容易受网络波动的影响。 特别是网络拥塞的情况下,只能通过多进程/线程来进行有序传输。 更爽快点,直接用命令行执行下载,这样就不需要人工交互啦: tsunami connect demo.tsunami-udp.cmcm set udpport 51031 get mnt/d2/file4download

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    如何加速我们的神经网络

    让我们一起来想一下怎么样来加速我们的神经网络的训练过程。 通常我们知道,越复杂的神经网络,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。 在每一次的过程中,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加速了NN的训练过程,并且在这个过程中也不会减少NN的准确率。 与之相对的,我们还有很多的途径来加速训练。其余的大多数方法都是在更新神经网络参数的时候动手脚。 ? 对于公式W+=-Learning rate*dx。 现在的数学公式如下 V =b1*v +(1-b1)*dx^2 W+= -Learning rate*dx/v 不过这个时候有细心地同学一定可以发现RMSProp并不是AdaGrad和Momentu两组公式的相加 rate*dx中的这一个部分,所以我们就引出了这个算法Adam,并且在Adam中引出这个公式: Momentu:m =b1*m+(1-b1)*dx AdaGrad:V =b1*v +(1-b1)*dx^2

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    DPDK加速FPGA支持,强强联手助力数据中心网络加速

    本文首先分析FPGA在网络加速中的优势,阐述了FPGA部署的软件基础架构的支撑,然后介绍英特尔FPGA加速开发栈,最后详细说明DPDK 18.05版本中发布的新特性,这是第一款支持FPGA加速的通用网络软件框架 FPGA为网络业务提供卓越的性能加速 毋庸置疑,FPGA(Field Programmable Gate Array)已经是数据中心计算和网络加速的宠儿,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 图1英特尔FPGA加速堆栈 从应用模式上来看,如图2所示,整个FPGA分为固化的蓝色部分(FPGA Interface Manager),和灵活可变的绿色部分(Accelerated Function 图2 FPGA Interface Manager 开放可编程加速引擎 (OPAE) 技术是一个软件编程层,提供了一个适用于各代 FPGA 产品和平台的 API。 开放可编程加速引擎技术的特性: 轻量级的用户空间库 (libfpga) 许可:FPGA API (BSD)、FPGA 驱动程序 (GPLv2) FPGA 驱动程序向上游移动到 Linux* 内核 支持容器

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    网络江湖内功篇之网络加速系统建设

    设备底层转发加速技术历经ASIC、NPU芯片到智能网卡到FPGA,Linux内核到用户态DPDK转发,软转到P4硬件流量卸载;业务上层加速技术更是百花齐放,从TCP单边加速到双边加速,拥塞控制算法从BIC 接着上篇《漫谈业务切片与网络加速》埋下的引子,谈谈网络江湖的内功——加速网络的建设,窥探加速网络应具备的几个功能属性。 图2 HCPE发起L3隧道方式实现多网融合 如果将L3隧道继续向上收缩,融合CPE基于L3网络,不感知隧道存在,运营商网络侧发起隧道建立,亦可采用如下方式实现融合。 ? 伴随着网络虚拟化和公有云云计算的加速发展以及4G/5G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扩展加上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网加速产品加 当加速网络具备确定性转发能力时,一切将收放自如。 刚刚过去的一年里,华为提出了NewIP数据网络协议架构创新,发布了论文《NewIP:开拓未来数据网络的新连接和新能力》。将确定性IP技术列为重中之重。

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    S2DNAS:北大提出动态推理网络搜索,加速推理,可转换任意网络 | ECCV 2020 Oral

    基于图c的思想,论文提出通用结构S2DNAS,能够自动地将目标网络转换成图c架构的动态网络。 Overview of S2DNAS *** [1240]   给定目标网络,S2DNAS的转换流程如图2所示,主要包含两个模块: S2D(static-todynamic),生成目标网络特定的搜索空间 The Details of S2D *** [1240]   给定目标网络$\mathbb{M}$,S2D生成包含由$\mathbb{M}$转换的多个网络的搜索空间$\mathcal{Z}$,如图3所示 Experiments *** [1240]   与多种类型的加速方法对比不同目标网络的转化后性能。 [1240]   与MSDNet进行DenseNet转换性能对比。 此外,S2DNAS的核心是将静态网络转换成动态网络,如果转换时能够将静态网络的权值用上,可以更有意义,不然直接在目标数据集上搜索就好了,没必要转换。

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    出海业务网络加速方案技术能力详解

    点击观看大咖分享 随着出海业务的持续发展,各出海业务场景对于网络的要求越来越高。本课程针对出海业务的网络加速方案,进行腾讯云全球应用加速技术能力详解。 ---- 网络加速方案的优化技术解析 1.网络加速优化之资源篇 网络加速这块进行了一个优化的解析,从模拟一个业务的访问,从发起请求到服务端的响应那实际上经过了两个阶段,从时间上看分为T1接入阶段和T2 相对基于公网的加速方案,我们还有一种就是基于专线资源,也就是说要绕过公网,通过强大的骨干,规避掉公网抖动,那这基于专线的优化可能就涉及到我们腾讯云的产品AIA 2.网络加速优化之接入段 在整个接入的领域中 4.Anycast网络加速 基于网络这块,可以展开一下我们Anycast的网络加速方案,针对国内和国外的专用IP可以提供三层内网的高速通道,Anycast IP是提供三层,从TCP的层级去看,越底层就对业务越透明 整个通道其实就是上车点和下车点的两端,加速区的入口就是上车点,源站区域的出口实际上就是下车点。大部分的延迟出现在T1段Lastmail,以及T2段进行专线优化的部分。

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    linux网络优化加速一件脚本

    加速内核 常用的加速软件BBR,BBR魔改,Lotserver,手动安装加速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加速即可!

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    Linux网络优化加速一键脚本

    对于出口带宽,我们常常采用BBR,锐速等TCP加速软件来争夺带宽提高自己的速度。 但是原版的BBR并没有太多侵略性,在这个人人都用TCP加速的大环境下,BBR的加速功效就略显不足了。

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    神经网络加速器的兴起

    神经网络引擎可能使用 cpu, dsp, gpu, 或者专门的深度学习加速器, 或者组合。" 这就是为什么许多加速器不断增加越来越大的乘数累加器阵列, 因为神经网络中的大部分计算都是 MAC。" 在Imagination Technologies的 PowerVR Series2NX 中也有类似的功能, 这是一个神经网络加速器(NNA) , 其本地支持深度为4位。 Powervr Series2NX 采用动态缩放到极端, 但是, 支持4-, 5-, 6-, 7-, 8-, 10-, 12-, 和16位分辨率的相同核心的更高精度(图2)。 ? 图2 "人们可以把 NNA 架构看作是张量处理管道,"Imagination Technologies 公司 Vision 和 AI 副总裁罗素 · 詹姆斯说。

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    卷积神经网络的压缩和加速

    相关背景 为什么要对网络进行压缩和加速呢? 接下来的模型加速和压缩,都是针对卷积神经网络模型的。 Tucker分解是对张量直接进行分解,其分解效果如图5所示 原卷积经过分解成3个计算量更小的卷积,卷积核通道数如图中所示,那么分解前后计算量为 image.png 由表所示,若要求加速至少2倍,在卷积核大小为 模型蒸馏 前三个方法是在一个特定模型结构的基础上,对网络进行压缩和加速,而模型蒸馏则“剑走偏锋”直接设计了一个简单结构的小网络,那小网络的准确率怎么和大网络比呢? 总结 本文介绍了比较常见的4种卷积神经网络压缩和加速方法,其中网络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加法个数来实现模型压缩和加速的;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

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