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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MapReduce2

    案例1:对Map的输出进行排序时的CPU缓存本地性加速 此案例中,我们发现WordCount上性能的降低:某个作业在MR1上只需运行375秒,在MR2集群上需要运行475秒,这比MR1上多运行了25%...更小的块可能更加适合CPU缓存,也就是说,当排序的时候,所有的内存加速都非常快,因此排序过程也非常快。更大的块可能不适合CPU缓存加速,这意味内存加速会在更高级别的缓存中进行,或者直接在内存中进行。...以前的版本中,为了加速map输出记录,我发现首先会存储第n个记录在meta数组中的索引,接着存放记录key的位置,接着存放value在原始数据的位置。...而缓存外内存加速的代价大于缓存内额外的内存移动的代价,因此这种方法值得一试。        为什么会加速呢?这是因为排序时,我们将可以操作一段连续的内存空间,而操作其中一块时,可以进行CPU缓存加速。...以前方法在进行寻址或者移动时,因为缓存区的元数据区段比较大,可能没法利用CPU缓存加速。 这个小的改变就像魔术一样。

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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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    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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    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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    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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    官方推荐 | 《2分钟带你认识腾讯云全站加速网络 ECDN》

    关注腾讯云大学,了解最新行业技术动态  戳【阅读原文】查看55个腾讯云产品全集 课程概述 全站加速网络(Enterprise Content Delivery Network,ECDN)提供全协议网络加速...,适用于动静混合、纯动态、跨国、上传、协同办公等多种加速场景。...不同于专线网络或其他三层加速,ECDN 资源更为丰富,同时融合静态缓存、智能路由、协议优化、多路传输、抗抖动等自研技术,加速效果更加显著;接入便捷,功能配置灵活多样,可满足您个性化的业务需求。...【课程目标】 了解腾讯云全站加速网络 ECDN 了解腾讯云 ECDN 的特性 【课程大纲】 知识模块 简介 腾讯云全站加速网络 ECDN 腾讯云全站加速网络 ECDN 产品概述

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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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    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

    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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    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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