从一幅图说起 Step 1：从设备主导到软件定义分离网络数据平面和控制平面，实现软件定义网络（SDN），带来的是物理网络之上逻辑网络构建和控制的极大灵活性。 Step 2：从软件定义到应用为王抽象应用，构建支撑不同应用的网络服务平面，实现网络对应用的个性化满足和灵活性。 这是什么？应用驱动网络（ADN）！ SDN正步入主流，表现为SDN交换机的部署、云中VPC的实现、虚拟网络“所画即所得”等等。有了开放、可编程、易扩展的基础网络之后，网络使用者更应该关注什么？ 从关注网络本身，到关注应用 关于应用（Ap
摘要: 本文为Rest论文的第二章节基于网络应用的架构学习总结，该章同第一章软件架构一样继续讨论论文的背景，主要是对论文要讨论的范围进行一个定义 正文: 基于网络应用的架构 范围 本文讨论的范围限制在基于网络应用的架构风格 基于网络 VS 分布式 基于网络的架构组件之间的通信仅限于消息传递或者消息传递的等价物 Tanenbaum和van Renesse是这样区分两者：基于网络的系统有能力跨越网络运行，分布式好像是普通的集中式系统，但是运行在多个独立的CPU上 应用软件 VS 网络软件 应用软件的架构是对于
在现代分布式系统和网络应用开发中，高性能、低延迟的网络通信是至关重要的。Netty作为一个强大的网络框架，广泛应用于构建各种高性能的网络应用。而NIO（New I/O）则是Java提供的一种非阻塞I/O模型，它为高效的网络通信提供了基础支持。本文将深入探讨Netty和NIO的原理，以及它们的关键组件，帮助你更好地理解和应用这些技术。
随着网络技术的发展，融合了日益复杂的业务应用，并转向SDN(软件定义的网络)以实现快速、可重新配置的基础设施，管理和维护网络的任务相应变得困难。
在java界，netty无疑是开发网络应用的拿手菜。你不需要太多关注复杂的nio模型和底层网络的细节，使用其丰富的接口，可以很容易的实现复杂的通讯功能。
现如今，人们的生活处处离不开网络。企业办公信息化对网络的依赖则更大。为了提升安全管理和信息化水平，很多企业不仅建设了完善的办公信息系统，还部署了视频监控。但由于缺乏整体规划，或选择网络产品时考虑欠周，导致网络建设没有达到预期效果，后续出现很多应用问题。
在Java世界中，Netty作为一款高性能、异步事件驱动的网络应用程序框架，以其卓越的吞吐量和低延迟特性，成为构建高性能网络应用和微服务不可或缺的工具。本文旨在快速概览Netty的核心优势、揭示开发者常遇的问题与易错点，并提供实用的规避策略，辅以简洁的代码示例，助你一分钟内把握Netty的精髓。
文件下载是网络应用程序中的一个常见任务，允许用户从远程服务器获取文件。Java提供了丰富的网络编程库，使文件下载变得相对简单。本文将详细介绍如何使用Java进行文件下载，并提供一些相关内容的解释。
看了《程序员》杂志中一篇关于DevOps的文章，结合现在的工作，谈谈自己的一些想法。
我们一些常见的网络应用基本上都是基于 TCP 和 UDP 的，这两个协议又会使用网络层的 IP 协议。但是我们完全可以绕过传输层的 TCP 和 UDP，直接使用 IP，比如
如果企业正在考虑向广域网中引入SD-WAN技术，那么首先应该掌握不同的SD-WAN架构优缺点。近年来，随着SD-WAN的热潮不断兴起，目前市场上先后有数十种产品可供企业选择，SD-WAN已经逐渐在市场
在阅读过《将 Zeek 与 ELK 栈集成》的这篇文章后 https://linux.cn/article-14770-1.html
平安校园网络监控系统是一种革命性的技术，它采用计算机网络和互联网通信中标准的TCP/IP协议形成视频流，在有线或者无线的网络中传送，并且可与其他网络应用集成为一个整体系统。网络视频监控系统使用标准的局域网/城域网/广域网/互联网作为传送图像、声音和数据信息的核心线路。网络监控是以网络为基础的，因此校园网络的建设与安防监控的网络化，具有直接性的关系。
Spring Cloud 是基于 Spring Boot 提供的一系列框架，用于快速构建分布式系统的工具包。它涵盖了微服务架构中的常见问题，包括配置管理、服务发现、负载均衡、断路器、智能路由、微代理、控制总线、全局锁、领导选举、分布式会话和集群状态等。
监控网络流量虽然不足为奇，但监视大型企业级组织中的网络流量与家庭或家庭办公室的方式大不相同。大多数大型公司都有各种域，例如WAN，SD-WAN，数据中心，AWS，Azure等。随着大型企业网络环境的扩展，监视网络流量变得越来越困难。知道如何监视网络流量对于确保网络以最佳状态运行至关重要。以下是监控网络流量的五个基本步骤。
引用 @Rio 的看法：我觉得 Python 不会像 PHP 那样流行，根本原因在于部署的难易程度。 PHP 从语言层面上讲几乎是一无是处，具体实现的质量也乏善可陈，但它胜在最要命的部署上：没有任何其他语言有像 PHP 一样适合大规模部署的方式。基本上装好 Apache/mod_php 之后，PHP 应用的部署就简化为了复制文件。 即便是考虑到性能原因等采用 nginx/FastCGI 等替代方式，额外的工作也只是在于最初配置。一旦配置完成，之后的部署都是文件复制。服务器重启后通常会自动启动 apach
工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警通过python+yolo网络深度学习模型自动识别监控区域内的烟火，工厂明火烟雾视频监控识别系统 烟火自动识别预警发现火焰及烟雾系统可以实时发出预警信息并同步传给后台监控相关人员，有效的协助后台人员降低误报和漏报现象及时处理火灾危机，将火灾危险消灭在萌芽当中。
容器是对IT和网络应用程序开发有重大影响的新技术，容器采用的增加改变了基于软件的网络要求，并为服务提供商提供了通过网络功能虚拟化（NFV）实现其虚拟网络的新选择。 容器是一个轻量级的独立软件包，可在操
“2020 SONiC产业生态研讨会”于9月19日圆满落幕，腾讯网络平台部汤桢乾带来了主题演讲《腾讯自研交换机成长之路》。
《容器的优势渗透进基于软件的网络》文章摘要：本文主要介绍了容器技术对基于软件的网络产生的影响，以及容器如何渗透到软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）领域。容器技术通过提高应用程序性能、提高服务器效率和改善可移植性，为基于软件的网络带来了诸多优势。然而，容器网络也面临着挑战，如容器化带来的安全问题和网络可扩展性等。尽管如此，容器技术仍被看好，服务提供商和企业正评估容器给基于软件的应用程序带来的优势，并计划从容器化中受益。
智能矿山电子封条监控系统通过yolo深度学习技术，智能矿山电子封条监控系统在矿山或者非煤矿山的进出口以及主要的井口等重要地方装有摄像头，对矿井人员变化、生产作业执勤状态及出入井人员等状况实时监控分析，发现处理非煤矿山现场画面中异常动态或者人员异常行为信息，立即抓拍告警及时推送报警信息到监控后台，实现24小时全天候不间断远程监测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
跑冒滴漏监测系统应用OpenCv+yolo计算机视觉深度学习技术对危化品生产区域实时检测，当跑冒滴漏监测系统检测到液体泄露时，立即抓拍存档告警并回传给后台监控平台方便人员及时处理，提高图像数据的实时监控效率,，避免意外事故发生，同时降低人力巡检的劳动强度，保证人员安全降低运营成本。
Netty 是由JBOSS 提供的一个Java 开源框架。Netty 提供异步的、基于事件驱动的网络应用程序框架，用以快速开发高性能、高可靠性的网络IO 程序。
占道摆摊经营监控报警系统通过Python基于yolov5深度学习网络模型，占道摆摊经营监控报警系统对城市道路区域实时检测，当yolov5模型检测到有流动摊点摆摊违规经营时，立即抓拍告警。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
在计算机网络领域，无线接入点（Access Point，简称AP）是无线局域网（WLAN）的核心组成部分。AP在WLAN中的作用类似于有线网络中的交换机，它们提供无线设备和有线设备之间的桥梁，使得无线设备可以连接到有线网络。根据AP的体积和功能的不同，可以将AP分为瘦AP和胖AP两种类型。本文将详细介绍瘦AP和胖AP的定义、特点、优缺点以及应用场景。
近日，知名咨询机构Gartner发布2022云Web应用程序和API保护魔力象限。当前，云Web应用程序和API保护市场迅速增长。
本文将介绍RYU中的网络感知服务，与基于网络服务的最短路径应用，主要内容包括网络资源感知模块，网络监控模块和基于网络信息的最短路由模块介绍。在一个真实的网络环境下，需掌握网络的实时动态，包括网络的资源以及网络流量状况，其中网络的信息包括交换机，端口，主机的信息，以及基于流的流量统计信息和基于端口的流量统计信息。在掌握这些关键的网络信息后，控制器就可以根据这些信息作出当下最正确的路由决策，完成网络的通信。 网络资源感知 网络资源感知模块用于感知网络资源的实时变化，包括拓扑信息以及主机信息的变化。任何网络应用，
概述 尽管控制平面在SDN领域吸引了大部分关注，但是网络管理平面的转变也同样重要。SDN提供了在广泛的案例中提高敏捷性同时降低成本的可能。然而，虚拟、物理和混合网络，各式各样的应用，和来自多个供应商的硬件全部一起管理起来是非常有挑战的。 通过自动化，前所未有的智能化，和域范围的可视化。SDN有可能为网络管理带来变革，其变革的程度不亚于服务交付。这些特性也强化了网络的安全管理，后者已经受益于SDN架构。与以往不大相同的是，网络和安全管理可以在中立厂商和多厂商环境中有效实现。 挑战 传统FCAPS（故障、配置、
口罩佩戴监测系统通过yolo网络对现场监控画面进行实时监测，比如工厂车间、商场或者食堂后厨人员口罩佩戴情况等。当口罩佩戴监测系统监测到工作人员进入监控画面却没有按照规定戴口罩时，不需要人工干预，系统立即抓拍告警及时提醒后台人员处理违规情况，避免更大损失的发生。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率，这些边界框是由预测的概率加权的。
工业互联网是第四次工业革命的重要基石，5G的高速率、低时延和大连接三大新特性与工业互联网无线网络需求十分契合，是工业互联网的关键使能技术。5G作为新一代信息通信技术的重要演进方向，在各领域的应用落地成为商用发展的关键环节，工业互联网的垂直行业为5G提供了广阔的市场空间。5G与工业互联网融合创新有利于我国5G技术优势与工业需求的融合发展，目前已成为产业界探索的重要方向。
学校食堂明厨亮灶监控系统通过Python基于YOLOv7卷积神经网络学习与图像识别技术，学校食堂明厨亮灶监控系统对现场画面进行24小时实时分析，如：厨房出现老鼠狗猫、厨师未戴口罩、厨师未戴厨师帽、厨师服穿戴识别、抽烟识别、玩手机识别，同时实时抓拍相关情况，全程记录留痕。YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。
即使是瑟曦.兰尼斯特的阴谋诡计或者乔拉.莫尔蒙爵士父亲般的保护(译注：两者都是HBO剧集《权力的游戏》中的人物)也无法阻止攻击者攻破HBO的网络并窃取了1.5TB的数据(包括未播出的《权力的游戏
裸露土堆识别系统基于于yolov7深度学习架构模型技术，利用建筑工地现场已有监控摄像头实时识别路面/建筑工的土堆裸露情况，若裸露土堆识别系统识别到监控画面中的土堆有超过40%部分没被绿色防尘网覆盖，系统则判定是裸露土堆会立即自动标注抓拍存档并反馈后台人员提醒及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
曾几何时，每个人的朋友圈里都充斥着各种各样的打卡。打开朋友圈你会发现，这个好友在学英语，那个好友在背古诗词，还有一些好友今天又跑步了几公里，好不热闹。
在现代计算环境中，虚拟网络设备在实现灵活的网络配置和隔离方面发挥了至关重要的作用🔧，特别是在容器化和虚拟化技术广泛应用的今天🌐。而Linux网络协议栈则是操作系统处理网络通信的核心💻，它支持广泛的协议和网络服务🌍，确保数据正确地在网络中传输。本文将深入分析虚拟网络设备与Linux网络协议栈的关联，揭示它们如何共同工作以支持复杂的网络需求。
在我们依赖文件服务器、邮件服务器、互联网网关以及其它无数网络设备的背后，存在一个基本的信任就是：网络里的计算机都有精确的时间。伴随着企业计算的引人注目的增长以及真正类似UNIX的多任务机制在PC上实现，相应地，企业内产生了同步所有计算机/工作站的需求。
物联网，云，大数据，实时分析。对于那些不是很明白这些短语意思的人（而且说实话，这部分人占了世界的很大比例）来说，像“物联网（IoT）”和“大数据”只是流行词汇。而事实是，物联网涵盖的不仅是连接设备的行话和预测。据Aria系统的内容和通信高级总监Parker Trewin说，“物联网是新闻关注的焦点，因为它提出了更多的要求：伸手与他人接触逐渐变成伸出手与每个事物接触。”在我先前的博客中，我们讨论了从汽车和房屋到你的家庭成员, 几乎所有事物将会连接到互联网上。这些应用中涉及到的收入预测仍然掌握在消费者手中，如果你想跟上企业水平的物联网，你需要在比赛中加速。我们不是在谈论你的烤面包机发推特说你的面包已经烤好了；我们是在谈论桌上的几十亿美元，如果你不拿，别人也会拿。
作为网络工程师，对Cat6电缆肯定不陌生。当Cat6首次推出时，其实它引发了一系列讨论和争议，因为与之前的Cat5e电缆相比，它的成本高出约50%。这一成本差距让许多安装人员望而却步，但随着时间的推移，Cat6电缆的价格逐渐下降，增加的成本也变得更加容易接受。更重要的是，Cat6电缆提供了比Cat5e更大的带宽和更高的数据传输速率，因此已经成为新安装的基本要求，以支持千兆位网络应用并支持高达250MHz的带宽。本文将深入探讨Cat6电缆及其网络应用的神秘面纱，以帮助您了解为什么它如此重要以及何时选择使用它。
云计算架构的出现使企业重新思考应用程序的扩展方式，从而推动了企业摆脱通过虚拟机等基础设施部署全栈应用程序，而是通过创建由多个互操作服务组成的 API，采用微服务方法。 根据Gartner的预测，到2023年，超过50% 的B2B交易将摆脱传统方式，转而通过实时API进行。 值得警惕的是，虽然 API 的市场规模增长迅速，但是安全威胁也在增长。目前，虽然API 网关为 API 安全提供了各种核心功能，在 API 管理和 API 交付中发挥了重要作用，但是解决 API 的新兴风险需要传统 API 网关范围之外
在网络应用开发和系统监控中，监控上传和下载速度是非常重要的一项任务。通过实时监控网速，我们可以及时了解网络性能，并进行相应的优化和调整。本文将介绍如何使用Python来实现简单的网速监控功能。
# 什么是DaemonSet？ 在K8s集群中的每一个Node中都会运行一个Pod的控制器。 使用场景是？ 日志收集，每个节点运行一个Pod用于收集容器产生的日志 监控管理，每个节点运行一个pod用于监控节点的状态 网络应用，每个节点运行一个Pod用于将节点加入k8s网络 # 使用DaemonSet 使用yaml描述DaemonSet对象 apiVersion: apps/v1 kind: DaemonSet metadata: name: nginx-ds labels: k8s-app:
本文提出了一种混合方法来为基于云的网络应用分配云资源。结合了按需分配和预付费资源的有点，实现了混合的解决方案来最小化总部署费用的同时，满足流量变化下的QoS。
5.5.1 CEP是什么 CEP是流式处理的核心技术。 不管是单独的应用系统，还是数据仓库，都是先将数据存储到数据库/数据仓库，然后再处理或查询。而CEP与常见的Message Queue系统类似，都将数据看作数据流，在连续数据的快速移动过程中进行分析处理。这样的方式不需要很大的数据加载，完全可以在内存中进行，从而能够快速产生结果，如图5.29所示。 业务事件可能很复杂，在各种不同的数据流中源源不断地产生各种类型的事件。不仅需要对这些业务事件进行复杂的计算，如过滤、关联、聚合等，同时还需要考虑这些业务事件
@property (nonatomic, strong) Reachability *conn;
在这篇博客中，我们将探讨Linux底层的几种IO（输入/输出）方式，为鸿蒙开发者提供一个清晰的理解。本文将详细介绍阻塞IO、非阻塞IO、I/O多路复用、信号驱动IO及异步IO等概念，旨在帮助开发者优化鸿蒙应用性能。关键词：鸿蒙OS、Linux、IO模型、阻塞非阻塞、IO多路复用、性能优化。
人员工装未穿戴识别预警系统基于OpenCv+yolo计算机视觉深度学习技术代替后台监控人员，人员工装未穿戴识别预警系统不需要人工干预自动识别不按要求穿工作服行为，发现违规行为立即抓拍存档同步后台人员及时处理违规行为，避免后续发生更大的危险事件。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。
化工厂跑冒滴漏识别检测系统基于Python基于YOLOv7机器视觉深度学习算法，自动识别现场画面中机械管道是否存在液体泄漏情况发生，当检测到液体泄漏时，可以立即抓拍存档告警同步反馈到监控后台人员，及时处理。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
随着边缘计算技术和工业互联网应用的快速发展，边缘智能设备需要支持的功能不断增加，并且，不同类型的功能依赖不同的硬件实现性能加速，比如：网络传输需要独立CPU的高级网卡支持或与新的安全协议快速对接，视频监控需要GPU资源来进行视频分析加速。此外，随着功能需求的不断增加，原有边缘智能设备方案也要升级不同的硬件，而对于在现场已经部署完成的边缘智能设备，单独升级其中的某部分硬件模块，从可行性和成本上均面临很大挑战。
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