F5全局负载均衡拓扑图解析
随着互联网技术的飞速发展,企业对网络服务的需求日益增长，尤其是对于高可用性和高性能的要求，F5作为全球领先的负载均衡解决方案提供商，其全局负载均衡技术能够帮助企业实现跨地域、跨网络的流量分发，提高系统的稳定性和性能，本文将详细介绍F5全局负载均衡拓扑图的设计与实现。
F5全局负载均衡拓扑图
F5全局负载均衡拓扑图是指通过F5负载均衡设备,将来自不同地域、不同网络的请求，智能地分发到后端服务器的一种网络架构，该拓扑图主要由以下几个部分组成：
F5全局负载均衡拓扑图设计
负载均衡器选择
在选择F5负载均衡器时,需要考虑以下因素：
（1）处理能力：根据业务需求，选择合适的处理能力，如CPU、内存、网络接口等。（2）支持的协议：根据业务需求，选择支持所需协议的负载均衡器。（3）安全性：选择具有高安全性能的负载均衡器，如SSL加密、防火墙等功能。
后端服务器配置
（1）服务器类型：根据业务需求，选择合适的后端服务器类型，如物理服务器、虚拟服务器等。（2）服务器数量：根据业务需求，合理配置服务器数量，确保高可用性。（3）服务器性能：选择性能优越的服务器，以提高系统整体性能。
地域路由器配置
（1）路由策略：根据业务需求，制定合理的路由策略，确保数据传输的稳定性。（2）负载均衡：在地域路由器上配置负载均衡，实现跨地域流量分发。
网络设备配置
（1）网络带宽：根据业务需求，配置合适的网络带宽，确保数据传输的流畅性。（2）网络设备性能：选择性能优越的网络设备，如交换机、路由器等。
安全设备配置
（1）防火墙：配置防火墙，确保网络安全。（2）入侵检测系统：部署入侵检测系统，及时发现并阻止恶意攻击。
F5全局负载均衡拓扑图实现
负载均衡器配置
（1）创建虚拟服务器：根据业务需求，创建虚拟服务器，配置相关参数。（2）创建池：将后端服务器添加到池中，实现负载均衡。（3）设置策略：根据业务需求，设置相应的策略，如健康检查、会话保持等。
地域路由器配置
（1）配置路由策略：根据业务需求，配置路由策略，实现跨地域流量分发。（2）配置负载均衡：在地域路由器上配置负载均衡，实现跨地域流量分发。
网络设备配置
（1）配置网络带宽：根据业务需求，配置合适的网络带宽。（2）配置网络设备性能：选择性能优越的网络设备。
安全设备配置
（1）配置防火墙：配置防火墙，确保网络安全。（2）部署入侵检测系统：部署入侵检测系统，及时发现并阻止恶意攻击。
F5全局负载均衡拓扑图优势
Q1：F5全局负载均衡拓扑图如何实现跨地域流量分发？A1：通过在地域路由器上配置负载均衡，实现跨地域流量分发。
Q2：F5全局负载均衡拓扑图如何保证系统的高可用性？A2：通过多地域、多网络负载均衡，以及后端服务器的高可用性配置，保证系统的高可用性。
什么是EPON网络?
EPON 是以太无源光网络 主要用于主干线路的假设能够节约光纤现在广电改造项目中 基本全使用EPON技术 唯一缺点传输距离不能超过20KM
大型局域网组建方案
核心交换机使用华为的S85系列,1台，使用12口千兆模块，核心转发能力一定要快。 汇聚层使用华为的S5624P，6台，数据汇聚，每台接10台接入层交换机，用千兆口互连。 接入层使用华为的S3948,70台，每台接40个终端，1000M口上连。 网段划分方式，使用192.168.1.0/24----192.168.35.0/24。 分为35个网段，每个网络100台主机，可有效隔离广播域。 在S85上建立35个VLAN，每个VLAN一个网关，所有主机经过核心转发。 S85的处理能力绝对够用。 需要上广域网的话，还需要一台路由器及防火墙。 路由器连接S85，如果3000台都要上网的话，推荐用NE40级别的路由器，需要一块NAT板卡（价格有点高，不过相对于CISCO的便宜不少，相对与其他国产设备稳定性够高）。 防火墙选用最新科技入侵抵御系统IPS200E，绝对划算。 需要注意：1、如果不选CISCO，就一定要选华为，如果你选用其他厂商的话，你就会见识到支持国产设备的代价。 2、需要高稳定性，核心就需要两台S85做热备。 3、防火墙最好要选用IPS，这样即使你不打WINDOWS的补丁，也不用担心电脑被黑，哪怕你用windows95，也不用担心被黑。 （价格有点精彩）。 如果认为不详细，请联系800－810－0504，华为3COM技术服务热线售前。 这里不能放拓扑图，否则我这里多得是。
matlab神经网络工具箱训练出来的函数，怎么输出得到函数代码段
这样：clear;%输入数据矩阵p1=zeros(1,1000);p2=zeros(1,1000);%填充数据for i=1:1000p1(i)=rand;p2(i)=rand;end%输入层有两个，样本数为1000p=[p1;p2];%目标（输出）数据矩阵，待拟合的关系为简单的三角函数t = cos(pi*p1)+sin(pi*p2);%对训练集中的输入数据矩阵和目标数据矩阵进行归一化处理[pn, inputStr] = mapminmax(p);[tn, outputStr] = mapminmax(t);%建立BP神经网络net = newff(pn, tn, [200,10]);%每10轮回显示一次结果 = 10;%最大训练次数 = 5000;%网络的学习速率 = 0.05;%训练网络所要达到的目标误差 = 10^(-8);%网络误差如果连续6次迭代都没变化，则matlab会默认终止训练。 为了让程序继续运行，用以下命令取消这条设置 = ;%开始训练网络net = train(net, pn, tn);%训练完网络后要求网络的权值w和阈值b%获取网络权值、阈值netiw = ;netlw = ;netb = net.b;w1 = {1,1}; %输入层到隐层1的权值b1 = net.b{1} ; %输入层到隐层1的阈值w2 = {2,1}; %隐层1到隐层2的权值b2 = net.b{2} ; %隐层1到隐层2的阈值w3 = {3,2}; %隐层2到输出层的权值b3 = net.b{3} ;%隐层2到输出层的阈值%在默认的训练函数下，拟合公式为，y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;%用公式计算测试数据[x1;x2]的输出，输入要归一化，输出反归一化in = mapminmax(apply,[x1;x2],inputStr);y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;y1=mapminmax(reverse,y,outputStr);%用bp神经网络验证计算结果out = sim(net,in);out1=mapminmax(reverse,out,outputStr);扩展资料：注意事项一、训练函数1、traingdName：Gradient descent backpropagation （梯度下降反向传播算法 ） Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent. 2、traingdaName：Gradient descentwith adaptive learning rate backpropagation(自适应学习率的t梯度下降反向传播算法)Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent with adaptive learning will return a trained net (net) and the trianing Record (tr).3、traingdx (newelm函数默认的训练函数)name:Gradient descent with momentum and adaptive learning rate backpropagation(带动量的梯度下降的自适应学习率的反向传播算法) Description：triangdx is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent momentumand an adaptive learning will return a trained net (net) and the trianing record (tr). 4、trainlmName：Levenberg-Marquardtbackpropagation（L-M反向传播算法）Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according toLevenberg-Marquardt will return a trained net (net) and the trianing record (tr).注：更多的训练算法请用matlab的help命令查看。 二、学习函数1、learngdName：Gradient descent weight and bias learning function（梯度下降的权值和阈值学习函数） Description：learngd is the gradient descentweight and bias learning function, it willreturn theweight change dWand a new learning state.2、learngdmName：Gradient descentwith momentumweight and bias learning function（带动量的梯度下降的权值和阈值学习函数） Description：learngd is the gradient descentwith momentumweight and bias learning function, it willreturn the weight change dW and a new learning state.注：更多的学习函数用matlab的help命令查看。 三、训练函数与学习函数的区别函数的输出是权值和阈值的增量，训练函数的输出是训练好的网络和训练记录，在训练过程中训练函数不断调用学习函数修正权值和阈值，通过检测设定的训练步数或性能函数计算出的误差小于设定误差，来结束训练。 或者这么说：训练函数是全局调整权值和阈值，考虑的是整体误差的最小。 学习函数是局部调整权值和阈值，考虑的是单个神经元误差的最小。 它的基本思想是学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。 正向传播时，输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层。 若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段。 反向传播时，将输出以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层单元的误差信号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据。
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