如何構建網路架構

⑴ 如何深入了解網路架構

組建網路體系首先是拓撲圖，也要根據你所在個工作環境有關系比如說一個小公司不是涉及到網路盈利的 業務能力就根本不會重視網路體系的建設說白了一個貓加路由就滿足。如果公司迫切需要換句話說沒有業務系統軟體就不能開展工作，公司重心偏向信息話發展，可以深入開發。
1對公司網路點的評估（有多少台電腦，分別工作的重心在那個業務系統）
2等級劃分 高管 核心數據開發人員 財務 銷售 業務系統的優先行
3生產線信息交接高效性 怎麼完成。
4網路安全性，容災，備份
5經濟行
公司網路一般分2個網一個公司內網和Internet網 如果公司網路安全等級沒達到一個等級基本上是物理隔絕，在網路架構上我們首先考慮安全 防火牆配置 核心交換機VLAN劃分 建立DMZ區 入侵檢測 准入管理 USB控制 文件加密
在安全性能保證的情況下考慮並網業務。資源整合負載均衡 最近華為新出的 私有雲服務 也可以深入了解。
這些一切的一切都根據公司需求來定，說多了也是廢話，一切從實際出發，空想是沒有結果的。

⑵ 網路架構怎麼設計

上網路由器——行為管理——核心交換機（劃分vlan，定義不同部門）——接入層交換機——PC客戶端
在上網路由器上可以定義ACL訪問控制列表， deny 51-99 151-199 permit 1-50 100-150
ip access-list extended TO-YFWQ
deny ip 192.168.1.0 0.0.0.63 雲伺服器ip
permit ip 192.168.1.151 0.0.0.63 雲伺服器ip
permit ip any any (上網流量)

⑶ 如何構建安全的網路架構的方案

第一步：要安全的無線wifi覆蓋設備
第二步：要懂得構建安全無線wifi覆蓋的技術人員
第三步：要肯花錢的老闆

其實只要具備一樣就好了，最重要是要懂得構建安全無線wifi覆蓋的技術人員

⑷ 什麼是網路架構

網路架構是進行通信連接的一種網路結構。

網路架構是為設計、構建和管理一個通信網路提供一個構架和技術基礎的藍圖。網路構架定義了數據網路通信系統的每個方面，包括但不限於用戶使用的介面類型、使用的網路協議和可能使用的網路布線的類型。

網路架構典型的有一個分層結構。分層是一種現代的網路設計原理，它將通信任務劃分成很多更小的部分，每個部分完成一個特定的子任務和用小數量良好定義的方式與其它部分相結合。

(4)如何構建網路架構擴展閱讀：

使用網路架構注意事項：

1、動態多路徑

能夠通過多個WAN鏈路對流量進行負載均衡並不是一項新功能。但是，在傳統的WAN中，此功能很難配置，並且通常以靜態方式將流量分配給給定的WAN鏈路。即使面對諸如擁塞鏈路之類的負面擁塞，也不能改變給定WAN鏈路的流量分配。

2、應用程序級別

如果應用程序的性能開始下降，因為該應用程序使用的託管虛擬化網路功能（VNF）的物理伺服器的CPU利用率過高，則VNF可能會移動到利用率較低的伺服器中。

3、能見度

有許多工具聲稱可以為網路組織提供對傳統WAN的完全可見性，以便解決與網路和/或應用程序性能相關的問題。但是，無論是這些工具的缺陷還是網路組織使用的故障排除流程，採用新的WAN架構將使故障排除任務變得更加復雜。

參考資料來源：網路：LTE網路架構

⑸ 網路架構搜索

        作為計算智能方法的代表，起源於上個世紀四十年代的人工神經網路經歷了五六十年代的繁榮，七十年代的低潮，八十年代的再次復甦，到近十年的廣泛關注，如今已經成為理論日趨完善，應用逐步發展的前沿方向。Hinton 等人2006 年在《Science》上發表的文章引發了深度神經網路研究的熱潮。面對大數據的諸多挑戰，以深度信念網路、卷積神經網路和遞歸神經網路為代表的深度神經網路模型在很多應用領域展示出明顯的優勢和潛力，特別是隨著數據量和數據維數的增加，深度學習的優勢愈加突出。例如，Google 藉助深度學習開發的AlphaGo 能從海量的對弈中學習正確的決策，微軟語音識別採用深度學習使識別錯誤率顯著降低，網路基於深度學習開發的機器人「小度」在跨年齡人臉識別上超越了人類。

       經過多年的研究和發展，基於人工神經網路的識別方法也逐漸取代傳統的模式識別方法。神經網路已成為當前比較先進的技術，用來解決許多具有挑戰性的識別任務如文字識別、語音識別、指紋識別、遙感圖像識別、人臉識別、手寫體字元的識別等。其中主流的神經網路模型有卷積網路和遞歸神經網路，卷積神經網路由 Yann LeCun 在 1998 年提出，自從 AlexNe 在 2012 年的 ImageNet 比賽中使用了這一架構拔得頭籌，卷積神經網路迅速流行起來並廣泛應用到視覺任務。如今，最先進的卷積神經網路演算法在進行圖像識別時，甚至可以超過人類肉眼識別的准確率。遞歸神經網路網路提出於 1990 年，被視為循環神經網路的推廣，遞歸神經網路可以引入門控機制以學習長距離依賴，適用於包含結構關系的機器學習任務，在序列識別方面有重要應用。

        深度神經網路和深度學習演算法因為在科研工作與工程任務中都取得了顯著的效果從而大受歡迎。它取代了傳統的手動提取特徵方法，夠端到端地自動提取和學習特徵。而其中取得顯著成功的深度神經網路通常是由於它們成功的架構設計，研究的工作重心從提取特徵轉移到了尋找最優架構上。通常來說，模型的容量越大網路的性能就越好，能夠擬合任意函數。因此為了提升網路性能，網路結構被設計的越來越復雜。例如，VGG-16 約有1.4億浮點數參數，整個網路佔用超過500兆存儲空間，需要153億次浮點操作來處理一個$224\times224$大小的圖像。雖然更深的網路層次和復雜的拓撲結構能夠更有效地學習特徵，但是網路規模的增大意味著人工設計網路時需要花費更多時間來反復試驗，即使是專家也需要大量的資源和時間來創建性能良好的模型。

        神經網路架構搜索(NAS)是一種自動化學習網路結構的新方法，用於減少繁重的網路設計成本。目前為止，NAS方法設計的網路在識別任務上的表現已經超過了人工設計的架構。NAS可以視作自動機器學習（AutoML）的子領域，與超參數優化和元學習有明顯的重疊。不同的NAS方法的區別主要在於三個維度：搜索空間、搜索策略和性能評估，我們對此分別進行了調研。

        搜索空間：搜索空間定義了網路的所有可選結構和操作，通常指數級大，甚至無界。在設計搜索空間時結合先驗知識，即參考現有的針對當前任務的先進結構設計知識，能夠有效減小搜索空間並簡化搜索。但這也會引入偏好，從而限制網路學習到超越當前人類知識的結構。

        搜索策略：定義搜索空間後，搜索策略引導尋找高性能的模型架構，其中的難點是保證探索和利用的平衡。一方面，希望快速找到性能良好的架構，另一方面，需要避免過早收斂到次優的架構。

        性能評估：NSA的目的是找到一個在未知數據上具有良好泛化性能的架構，一旦模型生成，就需要對其性能進行評估。直觀的方法是在訓練集上訓練收斂，並在驗證集上得到其性能，但是這種方法會耗費巨大的算力，從而限制了可探索的網路結構。一些先進的方法關注於減小性能評估時的計算代價，但會引入誤差。因此，平衡評價的效率和效果是一個需要研究的問題。

       從計算的角度來看，神經網路代表了一個通過一系列操作將輸入變數 x 轉換為輸出變數 y 的函數。基於計算圖語言，神經網路可以表示為一個有向無環圖(DAG)，其中每個節點表示一個張量 z ，通過邊連接其父節點 I(k)，每條邊表示從候選操作集O中選擇的一個操作 o 。節點 k 的計算公式為：

        其中候選操作集合$O$主要包括卷積、池化、激活函數、跳躍連接、拼接、加法等基本操作。此外，為了進一步提高模型的性能，一些先進的人工設計模塊也可以作為候選操作，如深度可分離卷積、膨脹卷積、組卷積。基於操作的類型可以選擇不同的超參數，例如輸入節點選取、卷積核數量、尺寸、步長等。不同的搜索空間設計，選擇和組合操作的方法也不同所以參數化的形式也不一樣。一般來說，一個好的搜索空間應該能夠排除人類的偏見，並且足夠靈活，能夠覆蓋更廣泛的模型架構。

        全局搜索空間搜索一個完整的網路結構，具有很高的自由度。最簡單的例子是鏈式搜索空間，見圖1左。固定的數量的節點按順序堆疊，只有前一個節點的輸出提供給後一個節點作為輸入，每個節點代表一個層，並具有指定的操作。右圖引入更復雜的跳躍鏈接和多支路結構，此時當前節點可以結合前面所有節點的輸出作為輸入，使得搜索的自由度顯著增大。許多網路都是多分支網路的特例，比如

1）鏈式網路： ；

2）殘差網路： ；

3）DenseNets：

        雖然整體結構搜索很容易實現，但它也有一些缺點。首先，搜索空間的大小與網路深度是指數級關系，尋找泛化性能好的深度網路計算成本高。此外，生成的架構缺乏可遷移性和靈活性，在小型數據集上生成的模型可能不適合較大的數據集。有研究提出，初始架構的選擇在搜索全局結構時十分重要。在適當的初始條件下，可以獲得與單元搜索空間性能相當的架構，但是初始架構選擇的指導原則仍然不明確。

        基於單元的搜索空間受啟發於人工設計知識，許多有效的網路結構都會重復使用固定結構，例如在RNNs中重復LSTM塊或堆疊殘差模塊。因此可以只搜索這樣的重復單元(cells)，整個神經結構的搜索問題被簡化為在單元搜索空間中搜索最優的單元結構，從而極大的減小搜索空間。大多數研究對比了基於全局搜索空間和單元搜索空間的實驗結果，證明在基於單元的搜索空間中可以獲得良好的性能。單元搜索空間的另一個優勢是能方便地在數據集和任務之間進行泛化，因為通過增減卷積核和單元的數量，架構的復雜性幾乎可以任意改變。

        NASNet是最早提出的單元搜索空間之一，也是當前最熱門的選擇，之後的大部分改進只是在此基礎上對操作選擇和單元組合策略進行了少量修改。如圖2所示，它由兩種單元組成，分別為保持輸入特徵維度的標准單元(normal cell)，和減小空間維度的簡化單元(rection cell)。每個單元由b個塊組成，每個塊由它的兩個輸入和相應的操作定義。可選的輸入包括前兩個單元的輸出和單元中先前定義的塊的輸出，所以它支持跨單元的跳躍連接。未使用的塊被連接起來並作為單元格的輸出，最終通過預定義好的規則級聯這些單元。

        不同於上面將單元結構按照人工定義的宏結構進行連接，層次結構是將前一步驟生成的單元結構作為下一步單元結構的基本組成部件，通過迭代的思想得到最終的網路結構。Hier提出的層次搜索空間，通過合並低層單元生成高級單元實現單元級別和網路級別的同時優化。此方法具體分為3層。第一層包含一系列的基礎操作；第二層通過有向無環圖連接第一層的基礎操作，構建不同的單元，圖結構用鄰接矩陣編碼；第三層是網路級的編碼，決定如何連接第二層的單元，組合成一個完整的網路。基於單元的搜索空間可以看作是這種層次搜索空間的一個特殊情況。

        強化學習方法（RL）能夠有效建模一個順序決策的過程，其中代理與環境相互作用，代理學會改善其行為從而使目標回報最大化。（圖3）給出了一個基於強化的NAS演算法的概述。代理通常是一個遞歸神經網路(RNN)，它在每一步t執行一個動作 來從搜索空間采樣一個新的樣本，同時接收狀態 的觀察值和環境中的獎勵 ，以更新代理的采樣策略。這種方法非常適合於神經結構搜索，代理的行為是生成神經結構，行為空間是搜索空間，環境是指對代理生成的網路進行訓練和評估，獎勵是訓練後的網路結構對未知數據的預測性能，在最後一個行為之後獲得。

4.2進化演算法

        進化演算法（EA）是一種成熟的全局優化方法，具有較高的魯棒性和廣泛的適用性。許多研究使用進化演算法來優化神經網路結構。進化演算法演化了一組模型，即一組網路；在每個世代中，至少從這組模型中選擇一個模型，作為親本在突變後作為生成子代。在對子代進行訓練之後，評估它們的適應度並將它們添加到種群中。

        典型的進化演算法包括選擇、交叉、變異和更新等步驟。選擇時一般使用聯賽選擇演算法對父類進行采樣，其中適應性最好的一個作為親本。Lemonade對適應度使用核密度估計，使網路被選擇的概率與密度成反比。交叉方式因編碼方案的不同而不同。突變針對的是親本的部分操作，例如添加或移除層，改變層的超參數，添加跳躍連接，以及改變訓練超參數。對於產生的後代，大多數方法隨機初始化子網路權重，而Lemonade把父網路學習到的權重通過使用網路態射傳遞給其子網路。Real等人讓後代繼承其父母的所有不受突變影響的參數，雖然這種繼承不是嚴格意義上的功能保留，它可以加速學習。生成新的網路的同時需要從種群中移除一些個體。Real等人從群體中移除最差的個體，AmoebaNet移除最老的個體。也有一些方法定期丟棄所有個體，或者完全不移除個體。EENA通過一個變數調節最壞模型和最老模型的刪除概率。

        基於代理模型的優化方法(SMBO)用一個代理模型來近似目標函數。即不需要訓練采樣到的網路結構，只需要訓練一個代理模型，使用代理模型預測網路的性能。通常在實踐中只需要得到架構的性能排序，而不一定要計算出具體的損失值，因此代理模型只需要預測相對得分並選出有前途的候選架構。然後只對預測性能好的架構進行評估，用它們的驗證精度更新代理模型，這樣只需要完全訓練少量候選架構，大大減少搜索時間。代理模型通常訓練為最小化平方誤差：

        貝葉斯優化（BO）是用於超參數優化的最流行的方法之一。最經典的是基於高斯過程的BO，生成的神經結構的驗證結果可以建模為高斯過程，然而，基於高斯的BO方法在觀察次數上的推理時間尺度是立方的，並且不擅長處理變長神經網路。有些工作使用基於樹或者隨機森林的方法來在非常高維的空間中高效的搜索，並且在很多問題上取得了優異的效果。Negrinho利用其搜索空間的樹形結構，並使用蒙特卡洛樹搜索。雖然沒有完整的比較，但初步的證據表明這些方法可以超越進化演算法。

        上面的搜索策略搜是從一個離散的搜索空間提取神經結構樣本。DARTS提出搜索空間的連續鬆弛，在連續可微的搜索空間上搜索神經架構如圖4所示，並使用如下softmax函數來鬆弛離散空間:

 

鬆弛後，架構搜索的任務轉化為網路架構與神經權值的聯合優化。這兩類參數分別在訓練集和驗證集上交替優化，表示為一個雙層優化問題。

        為了對搜索過程進行引導，必須對產生的神經網路性能進行評估。一種直觀的方法是訓練網路至收斂，然後評估其性能。但是，這種方法需要大量的時間和計算資源。因此提出了幾種加速模型評估的方法。

        為了減少計算負擔，可以用實際性能的低質近似來估測性能。實現方法包括: 縮短訓練時間、選擇數據集的子集、在低解析度的圖像上訓練、每層使用更少的通道數、堆疊更少的單元結構。在低質條件下搜索到的最優網路或單元，構建出最終結構在數據集上重新訓練，得到目標網路。雖然這些低精度的近似能夠減少訓練花費，但性能被低估的同時不可避免地引入了誤差。最近的研究表明，當這種低質評價與完全評價之間的差異較大時，網路性能的相對排名可能變化很大，並強調這種誤差會逐漸增加。

        早停技術最初用於防止過擬合。一些研究通過在訓練初期預測網路性能，在驗證集上預計表現不佳的模型被強制停止訓練，以此來加速模型評估。一種在早期估計網路性能的方法是學習曲線外推法。Domhan 等提出訓練初期對學習曲線進行插值，並終止那些預測性能不好的網路結構的訓練。Swersky等在評估學習曲線的好壞時，把網路架構的超參數作為參考因素。另一種方法根據梯度的局部統計信息實現早期停止，它不再依賴驗證集，允許優化器充分利用所有的訓練數據。

        代理模型可以被訓練用預測網路性能。PNAS提出訓練一個代理網路（LSTM）來預測網路結構的性能，他不考慮學習曲線而是基於結構的特點來預測性能，並在訓練時推斷更大的網路結構。SemiNAS是一種半監督NAS方法，利用大量的未標記架構進一步提高搜索效率。不需要在對模型進行訓練，只使用代理模型來預測模型精度。預測網路性能的主要難點是：為加快搜索過程，需要在對較大的搜索空間進行較少的評估的基礎上進行良好的預測。當優化空間過大且難以量化，且對每個結構的評估成本極高時，基於代理的方法就不適用。

        代理模型還可以用來預測網路權重。超網路（Hypernetworks）是一種神經網路，被訓練來為各種架構生成網路權值。超網路在搜索過程中節省了候選體系結構的訓練時間，因為它們的權值是通過超網路的預測得到的。Zhang等人提出了一種計算圖表示，並使用圖超網路(GHN)比常規超網路(SMASH)更快更准確地預測所有可能架構的權值。

        權重繼承是讓新網路結構繼承之前訓練完成的其他網路結構的權值。其中一種方法是網路態射，一般的網路設計方法是首先設計出一個網路結構，然後訓練它並在驗證集上查看它的性能表現，如果表現較差，則重新設計一個網路。可以很明顯地發現這種設計方法會做很多無用功，因此耗費大量時間。而基於網路態射結構方法能夠在原有的網路結構基礎上做修改，修改後的網路可以重用之前訓練好的權重。其特殊的變換方式能夠保證新的網路結構還原成原網路，因此子網路的表現至少不會差於原網路，並且能在較短的訓練時間內繼續成長為一個更健壯的網路。具體地，網路射態能夠處理任意非線性激活函數，可以添加跳躍連接，並且支持添加層或通道得到更深或更寬的等效模型。經典的網路態射只能使網路變大，這可能導致網路過於復雜，之後提出的近似網路態射通過知識蒸餾允許網路結構減小。進化演算法經常使用基於網路態射的變異，或者直接讓孩子繼承親本的權重，再執行一般變異操作，這樣產生的網路具有一個更好的初始值，而不用重頭開始訓練。

⑹ 如何搭建一個完整的網路架構

建立一個好的知識庫是現代知識密集型企業發展的必要，同時也是推進企業知識管理的重要基礎，就我看來，建立一個知識庫可以經歷一下幾個階段：實用階段，積累階段，調整階段和沉澱階段。根據你當前的需要，建立一個實用性知識庫是很必要的，這就是知識庫的實用階段，在這個階段中，你們會針對某個或某幾個領域從基本詞彙，業務或技能，過程管理，具體操作等幾個方面做收集、整理和完善的工作，好像做一個大的字典一樣，使之成為好的工具和助手。第二個階段是積累階段，前期的成果僅僅只是一個開始，積累階段則是一個量變的過程，在這個階段，你要擴展知識庫的構架，內容，知識涉及面等多個方面，使之形成一種開放式的框架，廣泛吸收。當然在吸收的時候一定要注意統一規范，標准格式，否則，會在後期給你帶來意想不到的麻煩。第三個階段是調整階段，這個時候才真正意味著你的知識庫成熟起來，細致的整理，合理的劃分，對知識庫的結構，內容，根據適用度，正確性和准確性做出完整的判斷和規劃，使之有層次按體系的完成，這個時候，你可以推廣知識管理的內容了：）第四個階段是沉澱階段，有了體系，有架構，有了規范，有了內容，剩下的就是發展了，沉澱下內容，同時也激發創新。

⑺ 通信網路是如何組建的，具體的網路架構是怎樣（從大的宏觀方面講，謝謝）

網路從大到小：
物聯網------英特網------廣域網------城域網------區域網（電話網現在也已經融入到了物聯網了，和英特網接軌了）
網路架構：（數據通信原理的角度）
現在基本都是基於AS的模式，即用戶和伺服器。即我們平時上網，我們的電腦就是客戶機，比如你登陸到網路，那麼網路那邊就是伺服器。網路通信是建立在分層的基礎之上。
OSI開放系統互連模型有七層：
物理層---數據鏈路層---網路層---傳輸層---會話層---表示層---應用層
OSI模型只是一個標准，現在比較流行的事TCP/IP模型：
介面層---網際層-傳輸層---應用層。
上面兩個模型都有它的局限性，現在的網路可以劃分出這樣一個理想的模型：
物理層---數據鏈路層---網路層---傳輸層---應用層
像集線器是工作在第一層，即物理層，網橋工作在第二層，交換機也是第二層，路由器是第三層，即網路層，而功能更強大的網關工作在這三層以上。
怎麼說呢，網路是個很深的東西，不像單純的硬體，或是軟體，要想在網路通信方面有點建樹，軟體要會，硬體也要會，並且計算機網路也必須過關，這樣才有可能學好網路。。。

⑻ 油田網路系統架構及管理

油田網路系統架構及管理

面對全球市場化的挑戰，企業要實現跨地區、跨行業、跨國經營的戰略目標，要把工作重點轉向技術創新、管理創新和制度創新上來，信息化是必然的選擇。油田的數字化建設為油田的生產經營業務提供安全、穩定、高效、可靠的網路服務目標，把工作重心轉移到確保“數字化管理”的網路需要上來，緊緊圍繞中國石油規劃的計算機區域網改進項目實施，主要從計算機主幹網路、網路安全體系、網路數字化管理等方面，提供了強有力的通信信息服務保障。油田的數字化建設對計算機網路的安全性提出了更高的要求。

一、網路系統架構

遵循中國石油區域網建設和運維規范，結合各地油田實際，科學規劃，從網路架構、設備配置、系統承載能力、網路帶寬等全面構架網路。

網路架構設計。按照核心層、匯聚層、接入層三層架構的設計原則，在主要油氣區設置網路匯聚節點，提高網路覆蓋面，滿足油氣生產需要。

網路拓撲結構採用雙星型結構。自有電路與社會電路資源結合使用，在鏈路層面提高了油氣區網路的可靠性和安全性。對於主要油氣區域的匯聚節點，採用網狀組網方式，增加到其他匯聚節點的千兆級電路，提高網路冗餘度。

設備配置。主幹節點設備採用冗餘配置。西安網路核心、各網路匯聚節點及重要三級節點的路由器、交換機，採用雙設備冗餘配置。用設備與備份設備雙機模式工作，在系統或者硬體故障時候應用自動切換，在硬體層面提高主幹網路的安全性、可靠性。

網路帶寬。油田的數字化管理全面展開，計算機網路的帶寬需要按照業務需求進行規劃。將網路業務分為生產、辦公、住宅三類，逐一預測帶寬。將主幹網路承載的主要業務生產數據按照其業務層級.從井站、作業區、廠部到公司，逐級分解，明確了主幹網路的帶寬需求，初步確定了網路核心與各匯聚節點之間採用雙2.5Gbps鏈路互聯，三級節點至網路匯聚節點採用1―2個1000Mbps-ff聯，核心網路採用雙萬兆互聯的鏈路方案。為確保鏈路的可靠性，主要節點之間採用雙鏈路互聯。

二、網路安全體系的規劃和構建

如何規劃和設計好網路安全體系，是油田數字化管理基礎網路建設的重中之重，也是支持各種信息化應用系統運行的關鍵所在。按照中國石油的統一規劃，各油田計算機網路，對上，與中國石油總部內部網路互聯，對外，可以就地通過電信運營商接入Internet。這樣就可以從結構上將網路安全分為內部安全、外部安全進行考慮。油田在打造暢通、可靠的油田計算機主幹網路的同時，同步做好網路安全工作，從網路的邊界層、核心層、接入層及安全體系等方面進行統籌規劃，已初步形成了邊界嚴防護、核心重監控、桌面勤補漏、全網建體系的網路安全管理理念。網路安全性得到加強，非正常應用流量減少90%。在邊界層，採用防火牆及IPS技術，實現對來自外網的安全第一級防護;在網路核心層，首次在企業網應用了流量清洗技術，不僅實現了外網第二級安全防護，還實現企業內部各個重要業務及用戶之間的流量監測及攻擊性數據清洗;在接入層，採用漏洞掃描系統，不定期對敏感業務系統進行掃描和加固，及時發現安全隱患並予以消除;在主幹網方面，以建立網路安全體系為核心，加強網路安全管理，初步建立起了主幹網的安全評估體系。

1、互聯網網路安全。在與互聯網的接入部分，按照安全區、信息交換區、互聯網接入區三個安全區進行建設，規劃兩台防火牆，考慮到出口網路萬兆升級以及防火牆處理能力，同時為了降低出口網路復雜度，選擇自帶IPS功能的防火牆，通過防火牆設備完成出口網路

的安全防護和入侵防護功能。防火牆選型上既考慮國內產品自主知識產權的優勢、又兼顧國外產品高性能及穩定性好的特點。

2、內網安全。通過對目前業界各類安全技術的跟蹤和研究，重點按照攙D層做清洗、桌面做漏洞掃描及加固、全網進行安全體系建設三方面強化內部網路安全建設。核心網路流量監控及清洗。一方面，通過建立流量模型，保障主要業務。在網路核心。採用相對串接、鏡像等方式先進的分光技術，部署旁路流量分析監管設備，通過分析網路核心、互聯網出口等流量情況，提煉重要業務的特性，建立全網主要業務流量模型，為網路規劃建設提供依據。對於P2P等對於網路帶寬消耗較大的業務，設定閥值及流量管理規則，使P2P等業務對用戶網路訪問影響降到最低。另―方面，通過對異常流量的清洗，保障核心業務及網路的安全。針對目前在網路中頻繁發生的病毒攻擊等行為，選擇旁路部署的網路異常流量清洗設備，通過採用策略路由和BGP引流方式實現流量監控與異常流量的清洗，使得網路安全管理變被動為主動、由事後分析到事前防範、由未知到可視。據統計。2010年3月份就成功消除安全事件1600多起，較大提高了網路的穩定性和可靠性。各類安全策略及規則庫的及時更新升級，也使得系統能應對各類新的攻擊。

3、安全評估建設及桌面漏洞掃描。在網路核心部署漏洞掃描系統，不定期對相關業務網路進行掃描，發現漏洞，及時進行系統加固，減少安全事件的發生，提高網路穩定性。在此基礎上。與國家有安全資質的第三方公司合作，開展安全體系建設，逐步建立較為完善的網路安全管理體系。

三、網路管理

經過計算機網路的大規模建設發展，網路運維工作量規模成倍增長，而網路運維人員沒有增加，如何高效運維已經成了追在眉睫的.問題，通過不斷的調研和測試，我們認為目前的網路廠家的專業化網管軟體、第三方網管軟體、國內的網路軟體之中，第三方的較為實用，縱觀CA、HP等廠家的系統，Solarwinds成為目前比較適合單位實際，能快速高效部署和運維的一套經濟實用的系統。主要實現了以下幾個方面的開發和應用：實現對全網的網路設備包括路由器、交換機、防火牆、伺服器等的實時監測，涉及CISCO、中興、H3C、華賽、Junipier、飛塔等多個廠家的產品，監測參數包括CPU、內存、帶寬、會話數等;實現對各類故障的實時告警和管理，以簡訊等方式及時提醒運維人員;實時展現全網拓撲結構，以圖形化界面友好展示網路暢通情況;實現對全網設備的配置自動備份，能進行配置比對，方便技術人員分析設備運行情況;量化統計分析網路及設備的可用性等指標;靈活定製各類報表，方便決策分析和統計。通過自定義方式建立起來的資源管理，極大方便了網路基礎數據和資料的管理。

四、結論

在近一年多的實際運維中，主幹網路未出現中斷、出口通暢，網路可用性達到l00%。網路整體服務能力的各項指標明顯提高：網頁平均打開時間由15ms降低到7ms;主幹帶寬利用率保持<13%;安全設備主要性能指標利用率

⑼ 如何建立完善的網路安全架構

建立完善的網路資源管理系統的意義1、是適應外部環境變化和加快市場反應速度的需要。如何盡快的響應市場和客戶的需求,提高對客戶的服務質量,並留住現有客戶和吸引新生客戶。這就需要利用網路資源系統將網路資源和客戶、業務相關聯起來,提供以客戶為中心的端到端應用,最終將電信運營商的網路資源優勢轉化為競爭優勢,並最大限度的提升客戶價值,為企業獲取最大的經濟效益。2、是實現企業資源優化配置的需要。為有效實現現代化企業的資源優化配置,企業迫切需要將原有的粗放式人工管理轉變以管理系統為核心的精確管理;迫切需要通過網路資源管理系統的優化與建設,以合理的利用有限的建設資金、盤活現有各項資源,實現資源的優化配置;迫切需要依靠完善的網路資源管理系統,來為企業可持續化發展提供准確的決策支持。

⑽ 網路構架有哪些

網路架構是為設計、構建和管理一個通信網路提供一個構架和技術基礎的藍圖。網路構架定義了數據網路通信系統的每個方面，包括但不限於用戶使用的介面類型、使用的網路協議和可能使用的網路布線的類型。

網路架構典型的有一個分層結構。分層是一種現代的網路設計原理，它將通信任務劃分成很多更小的部分，每個部分完成一個特定的子任務和用小數量良好定義的方式與其它部分相結合。

(10)如何構建網路架構擴展閱讀：

使用網路架構注意事項：

1、動態多路徑

能夠通過多個WAN鏈路對流量進行負載均衡並不是一項新功能。但是，在傳統的WAN中，此功能很難配置，並且通常以靜態方式將流量分配給給定的WAN鏈路。即使面對諸如擁塞鏈路之類的負面擁塞，也不能改變給定WAN鏈路的流量分配。

2、應用程序級別

如果應用程序的性能開始下降，因為該應用程序使用的託管虛擬化網路功能（VNF）的物理伺服器的CPU利用率過高，則VNF可能會移動到利用率較低的伺服器中。

3、能見度

有許多工具聲稱可以為網路組織提供對傳統WAN的完全可見性，以便解決與網路和/或應用程序性能相關的問題。但是，無論是這些工具的缺陷還是網路組織使用的故障排除流程，採用新的WAN架構將使故障排除任務變得更加復雜。