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Ryu:网络探测应用

本文将介绍笔者开发的网络探测应用。该应用通过LLDP数据包的和Echo数据包的计算得出链路的数据,从而实现网络链路的感知。详细原理和实现步骤将在文章中详细介绍。...同理反向的T2由绿色的箭头组成。此外,控制器到交换机的往返由一个蓝色箭头和一个绿色箭头组成,此部分时由echo报文测试,分别为Ta,Tb。...最后链路的前向后向平均T=(T1+T2-Ta-Tb)/2。 ? 图1. 测量链路原理图 获取LLDP 获取T1和T2的逻辑一样,均需要使用到Switches模块的数据。...计算链路 完成数据获取之后,还需要基于这些数据,计算出链路的,公式就是T=(T1+T2-Ta-Tb)/2。所以编写计算方法,示例代码如下。...探测应用运行结果截图如图2所示。 ? 图2.监控应用运行结果 总结 网络数据是网络重要数据,是许多网络决策的重要依据,所以网络数据测量非常重要。

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    ovs vxlan 和吞吐

    ,水管壁粗糙弯曲不直,水流就慢,就大,水在水管里流得越快单位时间从水管口流出来的水就越多,影响吞吐。...netperf测试结果,单位是us。 ?...小报文pps大配置ethtool -N eth4 rx-flow-hash udp4 sdfn后ping没有改善,相比于vxlan处理引入的,更应当关注kvm对中断处理以及vcpu调度引入的...大报文bps大,因为有MTU限制,pps其实也不小,ovs vxlan处理和kvm处理会引入相等的,但这个只是大ppskvm引入时的10%,一条流处理有上限,不同流占用不同的物理cpu能提高...vxlan和namespace vxlan相比成20%增长,但加上kvm后,翻了二三倍,如果硬要知道vxlan encap/decap引入的比一下vm vxlan和vm vlan就知道了,

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    恢复带宽与的平衡

    随着带宽产品的增长,越来越少的算法能够在请求足够数据的同时来满足要求。然而在无法支持的情况下,则会影响系统带宽和性能。从最简单的层面来说,这就是为什么拥有一个平衡的带宽/比很重要。...回顾图1,基于NAND的固态盘的引入在一段时间内提供了一个平衡的带宽/解决方案,它们的比硬盘低得多。...在这种形式下,空闲平均大约为10微秒,而NAND 固态盘则超过80微秒4 。图3显示了系统硬件和软件。...英特尔®傲腾™数据中心级固态盘的硬件与系统堆栈软件大致相同,为系统带来了另一种平衡。即使在高负载下,始终如一的低以及高耐用性使这些固态盘成为快速缓存或分层热数据的理想选择。...对于持久内存,空闲平均读取下降到100到340纳秒。5相较之前提到的带宽产品的低,由于较低,因此可以使用较小的单元尺寸、一条高速缓存线访问该内存,同时仍然提供其全部带宽。

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    星融元:浅谈RDMA与低网络

    网络的发展好像在各方面都是滞后于计算和存储,方面也不例外,网络传输高,逐渐成为了数据中心高性能的瓶颈。...基于对“HPC高性能计算的网络需求”和“RDMA技术”的分析和理解,星融元Asterfusion推出了CX-N系列超低云交换机使用RoCEv2,降低传输协议目前RDMA的网络层协议有三种选择,分别是...星融元Asterfusion CX-N系列云交换机搭建的超低无损以太网能够很好地承载RoCEv2,并基于RoCEv2打造一张低、零丢包、高性能的HPC高性能计算网络。...图片超低交换芯片,降低网络转发星融元Asterfusion CX-N系列云交换机,具备业界领先的超低能力,可满足高性能计算三大典型场景的低网络的需求以及对紧耦合场景中“对于各计算节点间彼此工作的协调...、计算的同步以及信息的高速传输有很强的依赖性”提出的超低需求。

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    【计算机网络】计算机网络 标性能指标 ( 速率 | 带宽 | 吞吐量 | | 带宽积 | 往返 RTT | 利用率 )

    文章目录 一、速率 二、带宽 三、吞吐量 四、 五、带宽积 六、往返 RTT 七、利用率 一、速率 ---- 1 ....; ④ 处理 : 主机 , 路由器上 , 处理接收到的分组信息 , 如提取分组的首部信息 , 检错 , 查找出口 等操作 ; 上述操作花费的时间成为处理 ; 五、带宽积 ---- “带宽积...” 是 描述数据量的属性 , 表示在链路上的数据量 ; 计算公式 : 带宽积 (bit) = 传播 ( s ) \times 带宽 ( bit / s) 六、往返 RTT ---- 往返...RTT ( Round-Trip Time ) : 从 发送方 发送数据开始 , 到 发送方 接收到 接收方 的 确认数据 , 总共经历的 ; 往返 RTT 包含的时间 : 2 倍的传播...接收方处理 路由器转发处理 RTT 不包括从 发送方 的发送 , 和发送方的处理 ; 七、利用率 ---- "利用率" 概念 : 信道利用率 : \cfrac{数据通过的时间}{总时间

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    简单的 HTTP 调用,为什么这么大?

    主要是本地与测试环境的后端的 HTTP 服务机器跨地区了,ping 在 26ms 左右,所以延时增大了。...不过本地确实也是存在问题的,因为ping 是 26ms,后端 HTTP 服务逻辑简单,几乎不耗时,因此本地调用平均耗时应该在 26ms 左右,为什么是 55ms?...为什么加了 TCP_NODELAY ,就从 39.2ms 降低到 2.8ms? 为什么本地测试的平均是 55ms,而不是 ping 的 26ms? TCP 协议究竟是怎么发送数据包的?...但是本地复现时,为什么本地测试的平均是 55ms,而不是 ping 的 26ms?我们也来抓个包吧。...总结 本文是从一个简单的 HTTP 调用,比较大而引发的一次问题排查过程。过程中,首先由外而内的分析了相关问题,然后定位问题并验证解决方案。

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    如何把Kafka消息秒降10倍

    DMS的Kafka队列比原生自建的Kafka队列表现差的问题怎么解决?Mr. Peng分析如下: 分析 回归问题的本质,DMS Kafka队列的延到底是怎么产生的?...可控的端到端具体分为哪些?Mr.Peng给出了如下的计算公式: 总 = 入队 + 发送 + 写入时 + 复制+ 拉取 让我们来依次了解一下,公式中的每一项都是指什么。...拉取:消费者采用pull模式拉取数据,拉取过程所用的时间。 (1) 入队 现网是哪一部分的最大呢?...我们再看其他分析,因为无法在现网测试,我们分别在类生产测试了相同压力的,测试其他各种如下: (2) 复制 以下是类生产环境测试的1并发下的 image.png 从日志上看,复制包括在...发送与拉取都是跟网络传输有关系,这个优化主要是通过调TCP的参数来决定的。轻轻松松把Kafka消息秒降10倍,就用腾讯云DMS

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    SDN融合5G和敏感网络(TSN)

    本文首先描述这三种技术融合的场景与需求,然后介绍敏感的软件定义网络(Time-Sensitive Software-Defined Network, TSSDN)的思想,最后总结TSSDN的两种实现方式和三大实现步骤...一.场景与需求 超可靠低(URLLC)是5G的三大应用场景之一,比如在工业4.0中,工业企业应用上云,工厂车间的物理网络系统(CPS)传出的敏感流量(比如报警信息、控制命令)需要经过5G接入、5G...在组网设备上,5G前传网主要由TSN交换机组成,而核心网内既有TSN交换机又有SDN交换机,如何通过统一的控制平面对全网进行管控,并保证超可靠低的特性,就成了现在亟需解决的问题,从而也产生了SDN融合...首先,SDN域并不支持TSN相关的抖动保障技术,以使用OpenFlow为南向接口为例,则只能用OpenFLow现有的Queuing队列进行简单的流量调度,以及使用Meter计量表进行速率限制来尽量保障...简单的说,有了这四个协议:①先进行全网设备时钟同步,②然后对流进行端到端的带宽分配和资源预留,③再对入端口流量进行过滤,④对出端口流量进行门控队列调度整形,就基本能保证敏感流的确定性和抖动需求。

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    TWS蓝牙耳机游戏测试方法介绍与评测【上篇】

    《绿标3.0》提出:蓝牙游戏的端到端延迟通路来源包括游戏APP侧、手机侧、耳机侧以及芯片处理。...如果单独仅说耳机侧的大小、相对于扬声器外放都不准确,不能完全代表蓝牙游戏体验。...这里使用了Latency Test APP,只不过是先测试手机+耳机整个通路的,再测试手机扬声器的,然后两者相减,从而得到耳机侧。...优点:可以测试端到端蓝牙游戏。 缺点: 1.不同的录制相机录制视频会天然引入不同程度,最终导致端到端游戏不准确,测试前需要对录制相机进行校准; 2.录制视频的精度决定了该方法的测试误差。...以上是关于TWS蓝牙耳机游戏的评测方法和当前热门TWS蓝牙耳机游戏评测的解读,接下来还有TWS蓝牙耳机游戏标准与游戏应用侧优化建议的内容,小伙伴们记得持续关注。

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    原理&图解vLLM Automatic Prefix Cache(RadixAttention)首Token优化

    算法中的Prefix Caching是包括Prefix和Generated KV Cache,并且如果Generated KV Cache如果也能被缓存,那么在多轮对话的场景中,显然具有更大的首Token优势...当block的ref_count次数>=1,block将会被保存到cached_blocks中;而当ref_count=0,block就会从cached_blocks中移除,并调用evictor.add...这些Generated KV Cache可能会在后续被命中复用,也可能在显存不足被真正逐出。...因此,如果模型服务具备prefix caching功能,将能极大地降低首Token的,提升用户体验。...如下图所示,只有Prefix Caching,每个新的轮次对话中,总是会有2个片段的prompt需要在prefill阶段进行计算。

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