IS-IS路由协议原理与配置详解

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"度量值metric-IPUA_401_C1 IS-IS路由协议原理及配置(53)" 本文将深入探讨IS-IS路由协议的基本原理和配置,特别关注度量值metric在IS-IS中的作用。IS-IS(Intermediate System to Intermediate System),作为一种链路状态路由协议,广泛应用于现代网络中,尤其是在IP网络中。它被设计为ISO的CLNP(Connectionless Network Protocol)的动态路由协议,但如今也支持IP网络。 IS-IS协议由中间系统(IS)和终端系统(ES)组成,其中IS用于IS-IS协议的交互,而ES则是网络边缘的主机或路由器。IS-IS通过发送Hello报文和链路状态数据包(LSP)来建立邻居关系并维护网络拓扑信息。LSP包含TLV(Type-Length-Value)结构,用于携带各种信息,如系统ID、链路状态等。此外,SNP(Sequence Number PDU)用于确保LSP的正确排序和更新。 在度量值方面,IS-IS默认的Link metric是6位,最大值为63,而Path metric的最大值为1023。然而,随着网络规模的扩大,现有的度量值可能不足以满足需求。因此,IS-IS引入了wide metric模式,其中link metric使用24位表示,Path metric的最大值提升到了32位,显著增加了可表示的度量范围,从而能够更精细地控制路由选择。 在CLNP编址方面,NSAP(Network Service Access Point)地址是CLNP网络中的关键标识。NSAP由AREA、ID和Selector组成,其中AREA标识区域,ID是网络中节点的唯一标识,Selector通常为00,用于特定网络服务。例如,47.0001.aaaa.bbbb.cccc.00是一个NSAP地址,其中47.0001代表区域,aaaa.bbbb.cccc是系统ID,Nsel为00。 在实际网络配置中,IS-IS的度量值设置对路由选择至关重要,因为它决定了数据包如何在路由器之间转发。合理的度量值配置可以优化流量分布,避免路径环路,并确保网络的高效运行。IS-IS的配置涉及启用IS-IS进程,指定区域类型,配置接口级别的Hello间隔和Hello时间,以及设置Level 1和Level 2的度量值等参数。 IS-IS协议是网络中实现高效路由的关键技术,理解其原理和配置对于网络工程师来说至关重要。通过熟悉IS-IS的基础知识,包括其术语、地址结构和度量值机制,网络管理员能够更好地管理和优化他们的网络基础设施。

def hpo_pipeline( *, # 1. Dataset dataset: Union[None, str, Type[DataSet]], dataset_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, training_triples_factory: Optional[TriplesFactory] = None, testing_triples_factory: Optional[TriplesFactory] = None, validation_triples_factory: Optional[TriplesFactory] = None, # 2. Model model: Union[str, Type[Model]], model_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, model_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 3. Loss loss: Union[None, str, Type[Loss]] = None, loss_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, loss_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 4. Regularizer regularizer: Union[None, str, Type[Regularizer]] = None, regularizer_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, regularizer_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 5. Optimizer optimizer: Union[None, str, Type[Optimizer]] = None, optimizer_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, optimizer_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 6. Training Loop training_loop: Union[None, str, Type[TrainingLoop]] = None, negative_sampler: Union[None, str, Type[NegativeSampler]] = None, negative_sampler_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, negative_sampler_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 7. Training training_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, training_kwargs_ranges: Optional[Mapping[str, Any]] = None, stopper: Union[None, str, Type[Stopper]] = None, stopper_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, # 8. Evaluation evaluator: Union[None, str, Type[Evaluator]] = None, evaluator_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, evaluation_kwargs: Optional[Mapping[str, Any]] = None, metric: Optional[str] = None,解释

2023-06-07 上传