面向垂直行业的5g本地sla需求及保障能力白皮书

时间: 2023-05-15 12:03:10 浏览: 92
随着5G技术的不断发展,各行各业对5G网络的需求也不断增加。面向垂直行业的5G本地SLA需求及保障能力白皮书,就是对垂直行业如何在5G网络中实现高质量服务提供的探索和研究。 垂直行业的服务需求多样化,需要针对其具体的业务特性进行定制化设计,提供最佳的网络服务体验。白皮书从5G网络SLA的定义、关键技术以及应用场景入手,探讨了垂直行业在进行5G网络部署时所需考虑的垂直化服务质量保障和可靠性问题,提出了提高垂直行业用户网络体验的解决方案。 特别是从5G本地SLA角度出发,提出了垂直行业的服务保障机制,包括预测性维护、网络自愈、网络可插拔、非水平扩展等多方面的保障手段,确保垂直行业的服务能够获得高质量的保障。 垂直行业对5G网络的需求提出了更高的要求,需要不断探索创新的网络服务解决方案。因此,5G本地SLA需求及保障能力白皮书旨在为垂直行业提供通用的技术方案和参考标准,打造5G“定制化”的高品质服务,助力行业数字化转型和发展。
相关问题

5g端到端切片sla行业需求研究

5G端到端切片(end-to-end slicing)是指5G网络中的资源分配和业务调度技术,能够根据不同的需求对网络进行切割,为不同的行业提供定制化的网络服务。SLA(Service Level Agreement)是指服务级别协议,用于约定服务提供商和客户之间的服务质量标准和保障措施。5G端到端切片SLA行业需求研究即研究不同行业对5G端到端切片技术的需求和对服务质量的要求。 在医疗行业中,5G端到端切片SLA可实现高速、低时延的远程手术和远程诊疗,确保数据传输的安全和实时性,以及对网络可靠性和稳定性的要求。 在工业制造领域,5G端到端切片SLA可实现对机器人和自动化设备的实时控制和监测,满足低时延和高可靠性的要求,并确保设备之间的协同工作和数据传输的安全性。 在交通运输领域,5G端到端切片SLA可实现车联网和智能交通系统的高速、低时延通信,确保实时的交通信息和车辆之间的协同工作,提升交通安全性和流量效率。 在媒体和娱乐行业中,5G端到端切片SLA可实现高清、无缝的多媒体内容传输和虚拟现实体验,满足高带宽和低延迟的要求,提供更加丰富、沉浸式的用户体验。 总之,不同行业对5G端到端切片SLA的需求各不相同,但都希望通过定制化的网络服务满足其独特的业务需求和服务质量要求。

cisco sla配置案例

在Cisco设备上,配置Service Level Agreement(SLA)可以帮助网络管理员监测网络性能并进行故障排除。例如,我们可以配置SLA以监测特定目标IP地址的可达性,并在出现故障时发送警报给管理员。下面是一个简单的Cisco SLA配置案例: 首先,我们需要创建一个IP SLA操作,以指定需要监测的目标IP地址和监测频率。我们可以使用以下命令进行配置: ``` ip sla 1 icmp-echo 10.10.10.1 source-interface GigabitEthernet0/1 frequency 60 timeout 500 ``` 在上述示例中,我们创建了一个IP SLA操作,编号为1,用来监测IP地址为10.10.10.1的设备的可达性。我们指定了监测的频率为60秒,并设置了超时时间为500毫秒。 接下来,我们需要配置一个触发器,当IP SLA操作的结果超出预设的阈值时,触发器将发出警报。例如,我们可以使用以下命令配置触发器: ``` ip sla schedule 1 life forever start-time now ``` 在上述示例中,我们将IP SLA操作1的结果持续监测,并立即开始监测。 最后,我们可以配置一个阈值,以便当IP SLA操作的结果超过阈值时触发警报。我们可以使用以下命令配置阈值: ``` ip sla reaction-configuration 1 react timeout threshold-type immediate action-type trapOnly ``` 在上述示例中,我们设置了当IP SLA操作1的结果超过阈值时立即触发警报。 通过以上配置,我们可以实现对特定目标IP地址可达性的监测,并在出现故障时及时通知管理员进行处理。这样可以有效提高网络性能管理的效率和及时性。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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