从专用服务转变到公共互联网,混合虚拟专用网络(hybrid VPN)会受到哪些影响?
随着企业努力解决不断增多的流量来源种类和不断增大的流量总量问题,IT团队也越来越积极研究将混合广域网(hybrid WAN)架构部署在专用服务和公共互联网上。这样的转变对于混合虚拟专用网络(hybrid VPN)来说意味着什么呢?
首先,让我们来讨论一个混合虚拟专用网络(hybrid VPN)所用到的一些服务:
因特网协议安全(IPsec) — 由于移动通信巨幅增长,因特网协议安全(IPsec) 成为了一个热点。在20世纪90年代末,大多数企业广域网都是建立在管理设备上,因特网协议安全(IPsec)隧道仅应用在跨国家性质的全球办公室。随着基于虚拟专用网络(VPNs)的多协议标签交换(MPLS)的出现,服务质量(QoS)使得IT团队不再将IP骨干网作为他们的广域网。然而,最近业界认为对于大多数应用程序和组织来说,因特网协议安全(IPsec)技术足够安全。唯一的例外可能是政府和金融机构。统一通信的火速发展,应用程序在任意位置都可以被访问的需求,都在推动混合虚拟专用网络(hybrid VPN)采用因特网协议安全(IPsec)技术。
加密流量的缺点包括从服务质量(QoS)角度的失去控制,以及加密带来的开销。如果您的通信流量分布在一个单一的骨干网上,那么基于一个因特网虚拟专用网络(VPN),您的通信性能应该具有很强的可预见性。当通信流量横穿多个运营商的IP骨干网时,情况就不一样了。而且,随着应用程序变得越来越复杂,如果没有确定连通性和吞吐量都足够,有些通信可能会被扣留或限制访问。
3层多协议标签交换虚拟专用网络(MPLS Layer 3 VPN) — 数年来,由于其安全性、“任意到任意”的拓扑结构,以及使用服务质量(QoS)技术来决定应用程序优先级的能力,3层 MPLS VPN一直都是企业广域网通信的主食。MPLS VPN可以支持多种路由协议,拥有在全球基础上保证流量吞吐量,正常运行时间,抖动和延迟时间的服务级别协议,综上很容易理解为什么MPLS VPN变得如此受欢迎。
2层虚拟专用局域网服务网络(VPLS Layer 2 VPN) — 由于取消了第3层,企业可以基于任意到任意的基础,在地理距离上扩展其局域网。2层 VPNs的使用案例一般是根据需求来延长数据链路层,或者提供一个自管理3层能力。例如一个基于云计算的全球数据中心部署,VPLS可以确保局域网到局域网的连通性,允许在任何由VPLS服务的位置添加诸如其它服务器的资源。随着客户端上将要运行越来越复杂的路由设置及非标要求,VPLS允许组织在他们各自的路由上来定义层级。
运营商以太网产品 — 在混合广域网(hybrid WAN)设计组合中,运营商以太网代表着关键构建模块之一。选项包括:
SDH/SONET — 利用运营商的SDH和SONET性能已经造成以太网大比例使用传统网络。SDH和SONET转化为服务,由于高可用性可提供良好的运行时间。
Ethernet over MPLS/Virtual leased lines (VLL) — 该技术模拟了跨供应商的多协议标签交换(MPLS)网络规模的点对点和多点以太网电路。俗称为伪,这些电路提供相同的虚拟专用局域网服务(VPLS)功能,不含任意到任意属性。
Carrier Ethernet transport — 以太网最纯粹的形式,因为通信起始和终止都在以太网,城域范围内的理想选择。
请记住一点,为了了解您自己的网络体系结构,需要一个诊断方法来调整您组织战略的细节、技术资源以及预算。如果未经诊断,在整个服务合同的周期中,对于企业来说,技术实施过程将可能变成一个瓶颈,而不会带来优势。
好文章,需要你的鼓励
在AI智能体的发展中,记忆能力成为区分不同类型的关键因素。专家将AI智能体分为七类:简单反射、基于模型反射、目标导向、效用导向、学习型、多智能体系统和层次化智能体。有状态的智能体具备数据记忆能力,能提供持续上下文,而无状态系统每次都重新开始。未来AI需要实现实时记忆访问,将存储与计算集成在同一位置,从而创造出具备人类般记忆能力的数字孪生系统。
香港理工大学联合多所高校开发的Mol-R1框架,首次实现了AI在分子发现中的透明推理。该系统通过PRID方法学习专家推理模式,配合MoIA迭代训练策略,不仅能准确生成分子结构,还能展示完整思考过程。相比现有模型,Mol-R1推理更简洁高效,为药物研发等领域的AI应用提供了重要的安全保障。
OpenAI首席执行官阿尔特曼表示,公司计划在不久的将来投入数万亿美元用于AI基础设施建设,包括数据中心建设等。他正在设计新型金融工具来筹集资金。阿尔特曼认为当前AI投资存在过度兴奋现象,类似于90年代互联网泡沫,但AI技术本身是真实且重要的。他承认GPT-5发布存在问题,并表示OpenAI未来可能会上市。
蚂蚁集团AWorld团队发表突破性研究,创建动态多智能体协作系统解决AI稳定性难题。研究灵感来源于船舶导航,通过执行智能体和守护智能体的协作机制,在GAIA测试中准确率达67.89%,稳定性提升17.3%,荣登开源项目排行榜第一名。该系统为构建可靠智能系统开辟新路径,具有广阔应用前景。