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想判定從網路傳輸流量中擷取的資料究竟是惡意或善意,必須經過演算。資料演算數據模型的正確性,則仰ョ訓練時餵入的網路領域經驗及客服累積的知識庫。蒐集資料的方式,不僅只是透過軟體介接,執行的硬體平台同樣不可忽視。進一步說明,資料中心骨幹網路頻ェ主流已達100GbE,甚至有400GbE的最新發展核心交換器,唯有把蒐集資料的演算邏輯內建在一個高速的ASIC晶片中,才可快速地運行解析與過濾需掌握的關鍵資料,這是硬體廠商才有學習能力達成的任務。


現代IT設備使用了大量的商用x86處理器,數據收集經常被用作ApI接口,但在實踐中可能會錯過很多物理設備中的關鍵數據,這是近年來開始了解硬件設計的重要性。


通過進行數據采集軟件可以一次固定時間之前進行的,在兩起事件流程脫節的情況下,往往難以確定從收集到的信息的問題的根源。在傳統標准的SNMp網絡管理點視圖,主輪詢的方式,經常問題內部開關處理器因此變得相當忙。認為還有另一種硬件設計是積極地向外推壓,即,當流進入裝置,解析濾出所需要的業務數據,並被推到指定的地址。他還指出,這種模式是較為少見的硬件設計,必須消耗大量的計算資源的主要原因,特別是在使用商用處理器的大多數物理設備,性能問題被捕。


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目前沒有人認為可以證明,僅仰ョ商用標準x86處理器即可涵蓋所有執行任務,至少在網路領域中仍舊有專屬晶片的強勁需求。不可否認確實有許多案例可遷移到x86平台來執行,但畢竟有一種限制,唯有進行搭配學生自主研發晶片的技術平台,才可順利地擴展。特別是現在討論相當多的第五代行動通訊(5G)應用場景,最大的特點並非頻ェ變大,而是連網裝置數量相當多,此時勢必須藉由ASIC處理網路封包,才可避免管理效能瓶頸。


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