XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System网络段
虚空中隐现的网络威胁 - 太空装甲
网络安全网格将传统的安全边界分散化，从单一防御点转变为针对每个节点（无论是设备、应用程序还是网络段）的独特安全措施。这种结构大大降低了未经授权的访问可能性。借助 SDP 架构，核心系统对潜在威胁不可见。同时，由私有区块链技术支持的定制代理为用户和设备引入了进化的数字身份和访问控制系统。通过集成零信任范式，任何实体（无论是内部还是外部）都不会获得默认信任。微分段进一步确保如果某个段受到损害，它将保持隔离，从而保护更广泛的卫星网络的完整性。
考试问题700-250
说明：千生提供了每个用户对任何应用程序的端到端可见性，这对于保持最佳网络性能和用户体验至关重要。它提供了对网络路径和应用程序交付的详细见解，使IT团队能够监视和解决整个网络的性能问题，包括Internet，Cloud和Enterprise Networks。* 1。端到端的可见性：千生在从用户到应用程序的整个网络路径（无论涉及的位置或网络段如何）提供了全面的可见性。* 2。网络和应用程序性能监控：它不断监视应用程序和基础网络的性能，确定影响用户体验的瓶颈和问题。* 3。故障排除和分析：千叶提供了强大的工具来诊断和解决绩效问题，提供详细的指标和分析以查明问题的来源。参考：•思科千分概述•千生数据表•思科网络性能监视解决方案
NVIDIA CUMULUS LINUX
在当今的网络时代，网络的简单性、灵活性和规模至关重要。过去，应用程序被设计为在同一个第 2 层 (L2) 域内运行。这会导致问题，因为像生成树 (STP) 这样的协议很脆弱且嘈杂。第 3 层 (L3) 协议越来越受欢迎，因为它们可以更轻松、更高效地扩展。以太网 VPN (EVPN) 是一种连接由 L3 网络分隔的 L2 网络段的技术。它是边界网关协议 (BGP) 的扩展，使网络能够承载端点可达性信息，例如 L2 MAC 地址和 L3 IP 地址。在数据中心，EVPN 可实现最佳的东西向和南北向流量转发。它支持集成路由和桥接，用于子网路由和多租户之间的路由。在虚拟化场景中，它还支持 MAC 移动性，因此虚拟机可以在机架内或跨机架移动。由于 EVPN 是多传输的，它可以在 VXLAN 上运行并支持可扩展的服务结构。
空间机器人如何受益于世界标准......
EtherCAT 支持任何拓扑，而不会影响性能，也不存在级联交换机或集线器所带来的复杂性：线型、树型和星型拓扑可以自由组合。每个网段最多可以有 65,535 个节点。一个主站可以托管多个网段。EtherCAT 主站可以使用拓扑识别功能自动检测网络变化，该功能将实际网络与主站预期的配置进行比较，并据此重新配置。因此，节点可以在运行期间连接和断开。动态适应网络识别允许在运行期间连接和断开网络段或单个节点，例如当机器人操纵器抓取并连接到特定的基于 EtherCAT 的传感器工具时。EtherCAT 从站控制器是此热连接功能的基础。EtherCAT 会自动为从站节点分配地址，因此无需手动寻址。这高度支持不断变化的机器人操纵器配置，其中机器人必须扩展其内部数据网络以包括外部抓取负载和/或传感器。地址可以保留，这样如果添加更多节点，就不需要新的寻址，因为在启动时地址会自动分配。
网络人工智能，快与慢
由于网络历来都是围绕连接性构建的，因此服务质量、移动性、安全性和隐私等架构特性都是事后才考虑的，因此，它们在后期集成时会出现众所周知的架构难题。尽管人工智能 (AI) 更像是一种达到目的的手段，而不是架构特性本身，但这与其集成问题并没有完全不同：特别是，虽然云计算和边缘计算范式使得使用 AI 技术来减轻部分网络操作成为可能，但目前 AI 只不过是一个附加工具。本文描述了未来网络的愿景，其中 AI 将成为一流的商品：其基本原则围绕“快速和慢速”类型的 AI 推理概念展开，每种推理都提供不同类型的 AI 能力来处理网络数据。接下来，我们将概述这些构建块如何自然地映射到不同的网络段，并讨论随着我们转向更智能的网络，新兴的 AI 到 AI 通信模式。
基于虚拟网络架构的天空地一体化多域网络资源编排：一种DRL方法
摘要 传统地面无线通信网络由于部署、覆盖和容量问题无法为智能交通系统（ITS）等人工智能（AI）应用提供高质量服务，天空地一体化网络（SAGIN）成为业界的研究热点。与传统无线通信网络相比，SAGIN更加灵活可靠，覆盖范围更广，无缝连接质量更高。但由于其固有的异构、时变和自组织特性，SAGIN的部署和使用仍然面临巨大挑战，其中异构资源的编排是关键问题。基于虚拟网络架构和深度强化学习（DRL），将SAGIN的异构资源编排建模为多域虚拟网络嵌入（VNE）问题，提出一种SAGIN跨域VNE算法。对SAGIN的不同网络段进行建模，并根据SAGIN的实际情况和用户需求设置网络属性。在深度强化学习中，代理由一个五层策略网络充当。我们根据从SAGIN中提取的网络属性构建特征矩阵，并将其作为代理的训练环境。通过训练可以得出每个底层节点被嵌入的概率。在测试阶段，我们根据此概率依次完成虚拟节点和链接的嵌入过程。最后，我们从训练和测试两个方面验证了算法的有效性。
Apgate SDP用于Azure参考体系结构
•为混合云创建：AppGate旨在保护所有企业云资源，包括在Azure中运行的那些工作负载。AppGate具有灵活的分布式部署模型，可适应任何体系结构，自动检测服务器实例创建，并利用用户和服务器属性确定访问。AppGate还桥梁并集成了企业混合云基础架构的所有元素，以控制对身份验证的用户的访问权限，无论其何处，都可以使用适当的云资源。•无缝集成：AppGate可以降低成本，复杂性和配置第三方访问，特权用户访问和云基础架构管理的工作。它结合了一个系统中的授权，加密和访问控制，取代了许多传统的点产品。AppGate还将与大多数身份和SIEM解决方案集成在一起，从而使企业可以利用现有的安全基础结构。这可以实施强大的身份验证，并使组织可以将网络安全与其身份管理工具联系起来。•以用户为中心的网络安全性：AppGate提供应用程序和特定于服务的身份验证和授权，该验证和授权控制（网络）访问用户内部或外部连接是否。appgate动态创建一个基于用户属性为每个用户会话量身定制的安全，加密的网络段。网络访问规则并非曾经保存过一次，而是实时创建和执行。•合规性是关键：Appgate可以通过降低范围和审计复杂性来帮助企业降低监管合规成本。Azure组件有助于进行多种监管控制，Appgate可以进一步增强这些控制。AppGate还可以减少属于审计范围内的数字系统，从而消除了对某些监管控制本身的需求。强大的记录提供了满足审核员要求所需的所有可能证据。本文档提供了有关如何在Azure中部署Appgate的介绍，其次是四个详细的体系结构方案。如果您不熟悉AppGate实施的软件定义的周围（SDP）体系结构，请访问https://www.appgate.com/Resources/ebooks/zero-trust-network-work-work-work-access-access-ackess-一切