企业网络策略:基于策略的连接与思科SONA架构

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本文主要探讨了企业网络的需求和设计,特别是基于策略的连接以及思科的层次型网络模型。在企业网络中,无论是本地还是远程接入,都需要考虑到性能、安全和流量管理等多个方面的需求。文章介绍了思科企业基础架构中的核心层、汇聚层和接入层,强调了高速交换在核心层的重要性,以及各层在网络中的作用。 首先,基于策略的连接是指根据企业的特定需求和规则来控制网络的接入和流量,确保数据的安全传输和高效运行。这种连接方式对于本地和远程用户来说都至关重要,因为它可以提供定制化的网络服务并保障数据的安全性。 其次,思科的层次型网络模型是一个分层结构,旨在优化网络性能、可扩展性和管理。核心层负责高速的数据交换,确保关键业务流量的快速传递;汇聚层是接入层和核心层之间的桥梁,它执行策略控制和聚合流量;接入层则直接与终端设备相连,处理用户和设备的接入请求,同时实施安全策略。 企业网络的需求多样化,包括规划路由网络以适应不断变化的业务需求。例如,企业园区网络和广域网(WAN)的设计都需要考虑服务提供商边缘和企业边缘的功能,确保网络覆盖的全面性和连通性。同时,企业还需要关注性能指标,如带宽、延迟和抖动,以及网络安全,包括接入控制和传输安全。 融合网络中的流量混合,如语音、视频、关键应用程序和事务型流量,要求网络具备处理各种类型数据的能力,并能有效区分和服务质量(QoS)。此外,网络管理也变得复杂,需要处理路由更新的流量和网络管理的流量,确保网络的稳定运行。 思科的服务导向网络架构(SONA)提供了一种设计框架,帮助企业在智能信息网络(IIN)上构建综合系统。通过传输整合、服务整合和应用整合的三个阶段,SONA提高了网络的灵活性、效率,优化了应用、业务流程和资源的使用。IIN不仅整合了网络资源和信息资产,还将其智能扩展到多个产品和基础架构层次,积极参与服务和应用的交付。 本文深入阐述了企业网络设计的关键要素,包括策略连接、层次模型、性能需求、安全需求以及思科的SONA架构,为企业构建高效、安全且灵活的网络提供了理论指导。

The human visual cortex is biased towards shape components while CNNs produce texture biased features. This fact may explain why the performance of CNN significantly degrades with low-labeled input data scenarios. In this paper, we propose a frequency re-calibration U-Net (FRCU-Net) for medical image segmentation. Representing an object in terms of frequency may reduce the effect of texture bias, resulting in better generalization for a low data regime. To do so, we apply the Laplacian pyramid in the bottleneck layer of the U-shaped structure. The Laplacian pyramid represents the object proposal in different frequency domains, where the high frequencies are responsible for the texture information and lower frequencies might be related to the shape. Adaptively re-calibrating these frequency representations can produce a more discriminative representation for describing the object of interest. To this end, we first propose to use a channel-wise attention mechanism to capture the relationship between the channels of a set of feature maps in one layer of the frequency pyramid. Second, the extracted features of each level of the pyramid are then combined through a non-linear function based on their impact on the final segmentation output. The proposed FRCU-Net is evaluated on five datasets ISIC 2017, ISIC 2018, the PH2, lung segmentation, and SegPC 2021 challenge datasets and compared to existing alternatives, achieving state-of-the-art results.请详细介绍这段话中的技术点和实现方式

2023-05-29 上传