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    腾讯数据中心基础设备质量检测之温湿度传感器篇

    背景: 2015年伊始,腾讯数据中心出炉了企业内部适用的MDC南北向接口标准,并于同年3月以深圳某机房为试点整改北向接口完毕。然而类似“湿度0%”等匪夷所思的监控数据却层出不穷。失去真实可靠的原始数据根基,更深入的数据挖掘分析只是空中楼阁。 于是我们组织人员第一时间赶赴现场,以品牌、型号为分层标准,抽取样品至腾讯数据中心基础设施测试平台,检验仪表数据和监控数据的一致性(受气流等不稳定因素的影响,现场测量的数据跳变不定)。我们使用温箱等专业测试仪器进行了为期数月的数据可靠性实验。实验结果显示,部分温度计竟然约

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    光纤及光纤接入设备[通俗易懂]

    由于不同种类信息的需求也越来越多,伴随而来的不断增长的IP 数据、话音、多媒体图像等多种新业务需求,促使了各大网络运营商的传送网络环境发生了翻天俯地的变化,以前那些以承载模拟话音为主要目的的传统城域网和接入网在容量以及接口种类上都已经无法满足多种多样的新业务传输与处理的要求。于是迫于社会信息量的突飞猛进,那些专门为城域网和接入网上提供新业务传送的技术及设备迅速发展起来。其中以MSTP( 多业务传输平台) 和PON( 无源光网络) 发展是最具有代表性的,它们都是基于光纤传送技术、在城域网或接入网上提供多种新业务承载的最佳解决方案。   基于光缆的光纤接入技术是未来宽带网络的发展方向,它的发展也离不开光纤接入设备发展和支持,就像鱼与水一样。谈起光纤接入设备不得不提起它的三代发展经历:   第一代大量采用地PDH( 光纤光端机) 设备,包括点到点型和星型局端设备,不具备汇聚功能。全部采用PDH 传输协议,也没有光接口规范。用户业务如E1 和数据业务通过远端设备,利用私有PDH 协议进行复接,经光纤传输到局端设备。局端设备按照私有协议对PDH 光信号进行分接,又转换成为E1 等PDH 接口,再通过电缆经DDF 配线架与城域骨干/ 汇聚设备连接。由于PDH 协议的局限性致使各类光纤接入设备很快落伍。   第二代鉴于第一代设备的缺陷,一些PDH 设备厂商研发出第二代设备,即在局端设备中增加一个SDH( 密集型光波复用) 终端卡。在局端与远端设备之间仍然采用私有的PDH 协议,而在局端提供汇聚功能,将原来的E1 信号经SDH 终端卡复用,并给出标准SDH 接口。主要解决了局端设备与城域骨干设备的互连问题和统一接口标准。   第三代是SDH 直通设备,包括汇聚型和非汇聚型。由于新业务覆盖面广,新一代SDH 直通设备已经能够按照SDH 规范,自动适配到SDH 进行传送; 非汇聚型的远端设备可以通过SDH 光接口直接连接到城域网汇聚层节点上,适合从汇聚层网络上分支出较少的业务接口。汇聚型则在局端插入SDH 汇聚设备,将来自多个方向的VC12 业务汇聚到上行SDH 接口中,从而节省大容量骨干节点设备上的STM-1 接口卡数量。主要解决了各设备兼容问题,便于以后升级、维护。 光纤接入设备发展到今天,由于光纤接入技术的不断更新和越来越多的生产商×××,光纤接入设备的类别也越来越明显,主要分三大类为 : (1) 光纤通信接续文元件 ( 适用通信及计算机网络终端连接 ) ,如 : 光纤跳线、光纤接头 ( 盒 ) 等。 (2) 光纤收发器 ( 适用计算机网络数据传输 ) ,如 : 包括光纤盒、光纤耦合器和配线箱 ( 架 ) 等。 (3) 光缆工程设备、光缆测试仪表 ( 大型工程专用 ) ,如 : 光纤熔接机、光纤损耗测试仪器等。   对于前两大类是我们经常可以了解、接触的光纤接入设备产品,下面小编就以光纤通信接续文元件和光纤收发器两大类设备作个介绍: 光纤跳线

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    如何将数据中心10G/25G网络升级至40G/100G 2019-03-28 10:26

    随着云计算、大数据、物联网、人工智能、5G等新兴技术的迅速推广和应用普及,不断涌入的数据流量促使各大服务商不断地重新审视数据中心内数据传输速度的升级。数据中心传输设备需要将数据传输速度从原来的10Gbps、25Gbps提升至40Gbps、100Gbps甚至400Gbps。而由于更高速的光互联网必然带来成本、功耗、尺寸等各方面的挑战,作为数据中心的系统架构师必须谨慎考虑,以确保做出最佳组合选择,特别是减少故障率,减少耗能、提升兼容性等等,从而充分发挥硬件升级带来的各项性能的提升。晟科公司从物理连接方面提出10Gbps/25Gbps提升至40G/100Gps升级方案:

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    你不知道的开源分布式存储系统 Alluxio 源码完整解析(上篇)

    PART ONE 前言 目前数据湖已成为大数据领域的最新热门话题之一,而什么是数据湖,每家数据平台和云厂商都有自己的解读。整体来看,数据湖主要的能力优势是:集中式存储原始的、海量的、多来源的、多类型的数据,支持数据的快速加工及计算。相比于传统的数据仓库,数据湖对数据有更大的包容性,支持结构化/半结构化/非结构化数据,能快速进行数据的落地和数据价值发掘。数据湖的技术体系可以分为三个子领域:数据湖存储、数据湖计算、数据湖统一元数据。 数据湖存储提供海量异构数据的存储能力,支持多类型的底层存储系统,如分

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    领券