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最新数据中心网络架构技术纵览

网络是数据中心的最重要组成部分,主要由大量的二层接入设备和少量的三层设备组成的网络结构。以前,数据中心的网络规模普遍不大,网络通过数十台设备简单互连就可达到互联互通的目的。而现在,数据中心对网络的要求越来越高,为了满足各种应用,网络架构也需要及时调整,网络架构经历了多种多样的变化。在一个数据中心建设过程中,网络架构是重要部分,架构设计的好坏直接决定了数据中心数据转发效率和可靠性。同时,如果一个网络公司能够提出比较先进的网络架构,并得到数据中心认可,自然会使用网络公司提供的网络设备,从而从网络架构上屏蔽竞争对手,获得全网或者大部分网络设备份额。下面我们就来看看最近有哪些新的网络架构技术。 无尺度网络模型 无尺度网络理论是复杂网络权威巴拉巴西对互联网研究做出的一个重要贡献,无尺度网络在网络理论中指的是一类有特定特征的网络。在这个网络中,大部分节点只有极少的边连接,只有极小一部分节点有大量的边连接。这一小部分有着大量连接的节点在无尺度网络模型中被称为“关键节点”,关键节点承担整个网络的连通性,如果把整个网络的连通性作为评价标准,并且给每个节点都赋予一个权值用来衡量该节点为网络连通性所做的贡献...

2017谷歌火力全开:瞄准机器学习与数据分析

2016年,Google将赌注的筹码放在了机器学习和数据分析上,以此来区分它的云平台,从而在企业客户中产生重大影响力。 2016年,Google消除了其在云承诺上所有持续问题,因为其战略在未来几年将成为企业市场的主要参与者。 该公司花了数百亿美元,为Google Cloud Platform(GCP)建立基础设施、服务和人才库。因此,它不再强调价格是主要的区分因素,而是侧重于企业需求、数据分析和一套用于推动应用的技术。Google 表示未来主导将这一行业。 机器学习对于许多IT企业来说仍然太新,但Google已经把它作为云计算的未来。2016年,它增加的新服务包括用于服务和新版翻译的机器智能套件、文本分析,以及图像和语音识别。 TensorFlow 是2015年的一个开源机器学习框架,且获得了Tensor处理单元的大力支持。针对TensorFlow量身定制的专用集成电路已经在Google内部使用一年多了,并且承诺每瓦更好 的性能。2017年,Google计划为其机器学习和Google Compute Engine客户添加GPU。 Kubernetes是Google内部编排工具的开源版本...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。