2 尼日利亚河流州哈科特港河流州立大学计算机工程系 摘要 - 带宽分配和管理在满足应用程序的服务质量 (QoS) 要求方面发挥着至关重要的作用,并促进了以用户为中心的网络模型的转变。由于带宽是一种稀缺资源,传统的带宽分配方法逐渐被人工智能方法所取代,以提高带宽利用率。在本研究中,研究了鲸鱼优化算法 (WOA) 如何在无线网络中提供最佳带宽分配。WOA 是一种最近的群体智能方法,它模仿了座头鲸的觅食模式。在本研究中,带宽被分配给实时用户 (RTU) 和非实时用户,同时为未来用户保留带宽。模拟是在 MATLAB 中实现的,并从连接概率的角度讨论了结果,重点关注可用带宽和网络上的 RTU 数量。从结果来看,提出的 WOA 技术有效地优化了分配给用户的带宽,并展示了少量带宽的带宽管理。索引术语-鲸鱼优化算法、带宽分配、服务质量、无线网络、连接概率
● 随着区块链交易数量的增长,所需的存储空间和网络带宽也随之增长。● 迄今为止,DAG 项目包含一些中心化特性,例如中央协调器、预选验证器或“见证”节点,或完全私有的网络系统。迄今为止,它们还无法维持“纯粹的去中心化”。
攻击者可以执行网络拒绝服务 (DoS) 攻击来降低或阻止服务的可用性。然后可以通过耗尽服务所依赖的网络带宽来执行给定类型的攻击。这些可以是网站、电子邮件服务、DNS 或基于 Web 的应用程序。当攻击者用恶意流量“淹没”网络连接的带宽时,就会发生这种类型的攻击。流量可以由一个系统(拒绝服务,DoS)或多个系统(分布式拒绝服务,DDoS)生成。这种类型的攻击会导致数据可用性受限,并且通常不会产生长期影响。
随着数据中心网络量表的持续扩展,网络需求的改变以及增加网络带宽的压力,传统的网络体系结构无法再满足人们的需求。软件定义的网络的发展为未来的网络带来了新的机会和挑战。SDN的数据和控制分离特性提高了整个网络的性能。研究人员已将SDN体系结构置于数据中心,以改善网络资源效果和性能。本文首先介绍了SDN和数据中心网络的基本概念。然后,它从不同的角度讨论了基于SDN的数据中心的负载平衡机制。最后,它概括了,并期待研究基于SDN的负载平衡机械及其开发趋势。
校园 WIFI 和防火墙升级 校园无线和防火墙升级项目将为蒙特克莱尔州立大学和布卢姆菲尔德学院的无线网络、数据安全、数据通信基础设施和业务运营提供必要的改进。这项全面的技术基础设施升级包括更高的网络带宽和更大的容量,以适应每个校园中越来越多的 Wi-Fi 设备,改进实时通信,实现远程、在线和混合学习;利用技术进行教育、研究和社区服务;改善机构协作;共享高速互联网连接和下一代安全功能,以保护两个校园的关键任务数据和计算资源。
随着人工智能在医疗领域的不断渗透,边缘计算也得到了快速发展。借助部署在数据源附近的集网络、计算、存储、应用为一体的边缘终端,边缘人工智能可以将人工智能工作流的推理部分从云端或数据中心转移到就近的边缘进行计算,从而降低时延、节省网络带宽、保护隐私。因此,近年来边缘人工智能应用在医疗各个领域得到了广泛部署。边缘人工智能应用为医生提供参考,增加医生可处理的病例数量,提高影像分析的准确率,缩短诊断报告时间,对于基层医疗机构提升诊疗能力、促进疾病预防和治疗具有重要意义。
1.引言云计算通过提供分区空间来满足业务需求随着时间而变化,从而改变了对可访问和功能计算的访问。这种动力已经对自动化资源管理方法产生了前所未有的需求,这些方法可以动态地调整为各种各样的工作负载轨迹。我们专注于云计算,因为在云计算中,资源的成本相对较高,资源分配通过将CPU,内存,存储和网络带宽等计算资源分配给不同的应用程序和用户来有效地使用资源,从而起着关键作用。不幸的是,传统的资源分配机制可能不足以使具有较高可变性,异质性和可扩展性要求的现代云环境的日益复杂和动态性质不足。
云计算通过Internet提供可扩展的资源,使企业可以灵活地管理其需求。云环境中有效的资源分配对于性能优化和降低成本至关重要。传统方法通常基于固定的启发式方法和基于规则的系统,与云工作负载的动态性质斗争。机器学习技术及其预测分析和自适应学习能力,为优化资源分配提供了有希望的替代方案。资源分配是各种系统的关键方面,从网络带宽管理到项目调度和劳动力部署。传统的资源分配方法通常依赖于静态规则或手动干预,这可能无法很好地适应动态和不确定的环境。机器学习技术通过使系统能够从数据中学习并做出自适应决策提供了强大的替代方法。
带宽增长及其对网络架构的影响网络运营商在扩展其光传输网络以满足最终用户不断增长的带宽需求同时管理整体网络经济性时面临着巨大的挑战。XGS-PON、25G/100G PON 和 5G 移动网络等新接入技术为用户提供了越来越高的带宽,而带宽需求毫无减弱的迹象。对越来越高的网络带宽和最低每比特传输成本的追求正推动 DWDM 城域聚合和城域核心网络走向相干 DWDM 技术,通常以每波长 100G、200G 甚至 400G 的速率运行。业内共识是,400G 收发器将开始主导城域聚合和城域核心网络,要么直接安装在第三方主机设备(如路由器或交换机)中,要么托管在转发器等 DWDM 硬件中。
增强 CBII 环境中的性能 CBII 可针对用户浏览恶意网站时引入的恶意软件提供绝对保护。但实际上,用户访问的绝大多数网站已被网站分类智能服务归类为“已知安全”——而其余许多网站则为“已知恶意”。通过执行选择性隔离并将所有“已知安全”和“已知恶意”流量远离 CBII,安全 Web 网关可减少需要在云中启动的隔离环境数量,节省网络带宽并大幅减少延迟。SWG 还可以通过仅发送 CBII 应处理的内容请求并缓存其他更频繁的请求来降低 CBII 数据成本。当 SWG 将其工作负载限制在可增加价值的网站上时,CBII 可以变得更加高效、有效和用户友好。