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CDN网络加速原理

CDN CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络。 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 ? 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时间。 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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    微信 | PC 端使用 USB 共享网络备份

    微信如果想备份聊天记录到电脑,必须安装微信电脑端,而且要求在同一网络,但是很多网友都是台式电脑,就算用路由器发射的 wifi 信号连接属于同样的网络,但是备份或者恢复时会报错提示“请保持手机与电脑在同一网络后重试 要求准备: 电脑; 数据线; 可连接的网络; 微信电脑端(下载链接:https://pc.weixin.qq.com/)。 备份操作说明: 特别注意:步骤 2 和 3 就是解决备份提示手机电脑不是同一网络的方法! 打开电脑端微信登录; 使用数据线连接电脑和手机; 以华为手机 HarmonyOS-2.0.0.165 系统为例,进入手机设置 → 移动网络 → 个人热点 → 更多共享设置 → 点击启用 USB 共享网络

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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。 ? 类似5G网络切片方式在传统网络中实施几乎是不可能的,随着新业务的发展,传统网络仍然需要切片,典型如游戏加速、视频加速、出国加速等,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颠覆性的网络切片技术 业务识别是一把刀的话,那么加速网络就是砧板上的鱼肉,如何切片就一切那么顺其自然了。一旦能够进行业务筛选过滤,便可识别高价值业务并引流至加速网络,实现网络加速。 当然,末端继续极化,在用户如手机、PC等终端设备上实施网络加速,可撇开固网、移动通信网络的不同,实现无差异化网络加速加速网络构建 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

    网络加速的起源 传统数据中心基于冯诺依曼架构,所有的数据都需要送到CPU进行处理。 网络加速的技术架构 业界主流智能网卡有四种实现方案:SoC、NP、FPGA、ASIC。 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。 网络加速的技术实现 智能网卡的本质能力是实现网络加速,在2021中国智能网卡研讨会中,包括中国移动、电信等企业的智能网卡产品,采用了多种智能网卡技术架构,实现了不同的网络加速功能。

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    网络加速,未来将由谁颠覆?

    01 时延+质量,网络加速的鱼和熊掌 时间 = 距离 / 速度,这一简单的公式可以让我们通过更直观的视角感知速度。 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。 公有云厂商倡导的GA技术通过给接入用户分配静态IP,客户端流量通过加速IP就近从接入点进入公有云加速网络,用户可以通过公有云自建或租用的高速链路使流量快速到达。

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    Tensorflow搭建神经网络--加速神经网络训练

    今天我们会来聊聊在怎么样加速你的神经网络训练过程.包括以下几种模式:Stochastic Gradient Descent (SGD)MomentumAdaGradRMSPropAdam图片越复杂的神经网络 , 越多的数据 , 我们需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多. 每次使用批数据, 虽然不能反映整体数据的情况, 不过却很大程度上加速了 NN 的训练过程, 而且也不会丢失太多准确率.如果运用上了 SGD, 你还是嫌训练速度慢, 那怎么办? 我们还有很多其他的途径来加速训练.Momentum 更新方法¶图片大多数其他途径是在更新神经网络参数那一步上动动手脚. 所以说, 在加速神经网络训练的时候, 一个下坡, 一双破鞋子, 功不可没.【小结】如果觉得以上内容对你有帮助,欢迎点赞、收藏加关注。

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    OpenStack网络服务数据平面加速

    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 如果ovs dpdk最终被采纳的话,那么openstack网络中的一些vnf将成为瓶颈。 下面我们来看一下实现高性能网络服务需要考虑的一些因素(这几个图片其实是取自intel的一些文档): vnf虚拟网络接口的选择直接影响到性能和后续相关的工作,A和B的性能完全不能满足要求,这个通道的瓶颈在 关于用户态网络堆栈的介绍就到这。 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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    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。 这个时候,我们就需要找到一些方法,让神经网络变得聪明起来,变得快起来。 所以,人们找出了一个最基础的方法SGD(Stochastic Gradient Descent) ? 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网络中进行学习,放入到NN中进行训练。在这个过程中所消耗的资源会很大。 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。

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    DPDK加速FPGA支持,强强联手助力数据中心网络加速

    近年来,数据中心异构化的趋势出现,基于云的数据中心如何使用加速器来进行存储,网络以及人工智能的加速,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 ,虚拟机和裸机平台 包括指南、命令行实用程序和示例代码 DPDK的 FPGA加速框架 针对FPGA的网络加速应用,DPDK 18.05版本正式发布了第一款支持FPGA加速的通用软件框架。 FPGA作为一种灵活可配置的芯片,它可以通过下载不同的Bitstream实例化不同类型的加速设备,如网络加速设备和加解密加速设备,因此FPGA管理必须由一种业务不感知的类型结构来操作,rawdev正好切合了这一点

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    神经网络架构搜索——可微分搜索(PC-DARTS)

    神经网络架构搜索——可微分搜索(PC-DARTS) 华为发表在ICLR 2020上的NAS工作,针对现有DARTS模型训练时需要 Large memory and computing 问题,提出了 Partial Paper: PC-DARTS: Partial Channel Connections for Memory-Efficient Differentiable Architecture Search 副作用:由于网络架构在不同iterations优化是基于随机采样的channels,故最优的edge连通性将会不稳定。 后的node输入softmax权值叠加,类attention机制 由于edge 超参 在训练阶段是共享的,故学习到的网络更少依赖于不同iterations间的采样到的channels,使得网络搜索过程更稳定 当网络搜索完毕,node间的operation选择由operation-level和edge-level的参数相乘后共同决定。

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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。 固网宽带网络和移动通信网络,一个高铁,一个飞机,完全隔离。对用户来讲,体验割裂,离开家门或宽带网络不好,不得不切换为移动网络;反之,则需要切换为宽带网络。 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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    使用opencv在PC端部署深度神经网络模型

    Opencv在3.3版本之后就加入了深度神经网络模块的支持,可以导入caffe,tensorflow,pytorch等主流框架的模型。 我们以之前大头分割项目的模型为例,介绍下opencv_dnn模块的python和C++的使用,以及在PC端部署。 在PC端对摄像头数据实时分割,最终效果如下图所示: [a9kd39i445.jpg] [vfwnl6pgpi.jpg] Opencv_dnn应用 我们的模型是使用tensorflow框架训练的,Opencv 读取图像 2.cv2.dnn.readNetFromTensorflow读取pb模型 3.cv2.dnn.blobFromImage对图像进行resize,减均值等预处理并转为blob 4.blob作为网络输入 5.dnn的forward接口进行inference计算 6.得到网络输出进行后处理输出最终结果 上代码: # -\*- coding: utf-8 -\*- import cv2 import

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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。 ---- 腾讯云网络加速总体技术架构体 1.腾讯云云产品全景图 腾讯云实际上在整个的公有云市场当中,现在已经是头部的企业,有一个比较大的市场份额以及我们现在从整个公有云不同的方向。 ---- 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

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