Barefoot Networks在其下一代网络中实现无以伦比的可视化和高效化
阿里巴巴,百度和腾讯寄希望于Barefoot Networks在其下一代网络中实现无以伦比的可视化和高效化
引领各中国网络设备商采用Barefoot公司的Tofino芯片建造系统,实现革命性的可视化,运营高效化和规模扩展等新功能,满足日益增长的客户需求
2017年5月8日中国北京消息——
Barefoot公司今天宣布与中国最大的三家互联网公司百度、阿里巴巴和腾讯达成合作,BAT将在他们的现网当中部署Barefoot的突破性可编程转发平面技术。Barefoot推出的目前业界最快的吞吐量高达6.5Tb/s的Tofino交换机是目前世界上最快的P4可编程交换机芯片,将Tofino部署到现网中将在保证性能的情况下实现数据包级别的网络可视化。
目前的网络对性能、规模和可视化的需求超过了现有网络中传统固定功能交换机芯片的能力,随着大型数据中心和运营商推出更快速度的应用,网络受限于传统的固定功能交换机芯片逐渐无法满足需求。Barefoot推出的Tofino使得用户能够设计、开发和部署定制化的转发平面功能,满足用户日益增加的需求,如负载均衡、DDoS保护、带内网络遥测(INT)等。
腾讯科技与工程集团副总裁别洪涛(Tom Bie)表示:“腾讯的网络需要为企业提供高质量的服务,且为了适应大规模的需求和新的应用需要具备可编程的性质。Barefoot Tofino和P4能够支持快速推出所需的网络功能,并且能够实时深入的洞察力来响应网络异常和故障。”
百度系统部高级总监刘超表示:“对百度来说,我们一直在不断向用户提供最先进的服务,这促使我们的网络更加简单、快速和可编程。Barefoot Tofino和P4使我们能够在架顶式(TOR)交换机上部署新的网络功能,如4层负载均衡和网络地址转换。”
对于网络设备制造商来说,要根据不同用户的需求提供高性能交换机产品是一个巨大的挑战,因为这依赖于固定功能芯片以及与之相关的限制,Barefoot推出的Tofino芯片正在使像新华三(H3C)、锐捷、中兴这样的网络设备制造商能够构建满足用户需求的产品。
新华三集团产品营销部副总裁毕首文表示:“作为新的IT基础设施和解决方案的领先供应商,新华三欢迎以太网交换ASIC领域的创新。Barefoot Tofino为IT行业的利益相关者带来了巨大的价值,并且将促进行业向SDN 2.0时代演进。”
中兴通讯副总裁朱永兴表示:“中兴通讯正在积极与Barefoot合作,为用户提供突破性的创新。我们很高兴能够使用Barefoot Tofino和P4来创建为数据中心、5G传输和NFV部署提供规模、性能和用户特定功能的产品。”
锐捷网络总裁刘中东表示:“Barefoot Tofino在转发平面上的可编程性对锐捷很有吸引力,它能够让锐捷为数据中心用户创建新的差异化的产品,使用户能够构建灵活高效的网络。”
Barefoot Networks首席执行官Craig Barratt表示:“Barefoot已经通过可编程转发平面技术,包括P4可编程的6.5Tb/s Tofino以太网交换机芯片以及Capilano软件开发环境开始了对业界的变革。我们很高兴看到我们的用户积极地拥抱我们的技术,促进网络变得更加简单和高效,我们期待今年晚些时候出货量和部署量能够显著增加。”
Barefoot将于2017年5月8日(周一)在北京举行P4 2017峰会,地址在中关村皇冠酒店。演讲嘉宾包括中国工程院院士刘韵洁、新华三集团总裁兼首席执行官于英涛、新华三首席架构师乔剡、阿里巴巴集团副总裁蔡依群、阿里巴巴首席架构师蔡德忠、Barefoot CEO Craig Barratt以及Barefoot首席科学家兼联合创始人Nick McKeown。更多详细信息,请点击http://www.sdnlab.com/18989.html。
2016年第四季起,Barefoot Networks的Tofino以太网交换机ASIC和Capilano SDE将对用户进行出样,通过开放转发平面,允许在报文级彻底且精细地控制网络转发,从而消除了完全网络可编程最后的障碍。
媒体联系人:
Barefoot Networks:
Gary Good
Phone: +1-707-837-1718
Email: barefoot@10fold.com
Barefoot Networks在其下一代网络中实现无以伦比的可视化和高效化相关推荐
- An Energy-Efficient Ant-Based Routing Algorithm for Wireless Sensor Networks (无线传感网中一种基于蚁群算法的能量有效路由)
牙说:这篇论文是研究蚁群算法在能量有效路由协议的过程中必读的一篇文章,原是全英文,在这里按照自己的理解大致翻译成中文,好好学习,与君共勉. 论文题目:An Energy-Efficient Ant-B ...
- Python使用matplotlib可视化散点图、使用seaborn中的lmplot函数可视化不同分组散点图的最优线性回归拟合曲线(Scatter plot with regression line)
Python使用matplotlib可视化散点图.使用seaborn中的lmplot函数可视化不同分组散点图的最优线性回归拟合曲线(Scatter plot with linear regressio ...
- Python使用matplotlib可视化相关性分析热力图图heatmap、使用seaborn中的heatmap函数可视化相关性热力图(Correllogram)
Python使用matplotlib可视化相关性分析热力图图heatmap.使用seaborn中的heatmap函数可视化相关性热力图(Correllogram) 目录
- Python使用matplotlib可视化箱图、seaborn中的boxplot函数可视化分组箱图、在箱图中添加抖动数据点(Dot + Box Plot)
Python使用matplotlib可视化箱图.seaborn中的boxplot函数可视化分组箱图.在箱图中添加抖动数据点(Dot + Box Plot) 目录
- R语言plotly可视化:plotly可视化箱图、基于预先计算好的分位数、均值、中位数等统计指标可视化箱图、箱图中添加缺口、可视化均值和标准差(With Precomputed Quartiles)
R语言plotly可视化:plotly可视化箱图.基于预先计算好的分位数.均值.中位数等统计指标可视化箱图.箱图中添加缺口.可视化均值和标准差(Box Plot With Precomputed Qu ...
- Python使用matplotlib可视化小提琴图、seaborn中的violinplot函数可视化多分类变量的小提琴图(Violin Plot)
Python使用matplotlib可视化小提琴图.seaborn中的violinplot函数可视化多分类变量的小提琴图(Violin Plot) 目录
- Python使用matplotlib可视化多个分组的密度图、使用seaborn中的kdeplot函数可视化多个分组的密度图(Density Plot)
Python使用matplotlib可视化多个分组的密度图.使用seaborn中的kdeplot函数可视化多个分组的密度图(Density Plot) 目录
- Python使用matplotlib可视化多分类变量组合下分组小提琴图、使用seaborn中的catplot函数可视化多分类变量组合下分组小提琴图(Categorical Plots)
Python使用matplotlib可视化多分类变量组合下分组小提琴图.使用seaborn中的catplot函数可视化多分类变量组合下分组小提琴图(Categorical Plots) 目录
- python中使用squarify包可视化treemap图:treemap将分层数据显示为一组嵌套矩形,每一组都用一个矩形表示,该矩形的面积与其值成正比
python中使用squarify包可视化treemap图:treemap将分层数据显示为一组嵌套矩形,每一组都用一个矩形表示,该矩形的面积与其值成正比 目录
- python中使用squarify包可视化treemap图:treemap将分层数据显示为一组嵌套矩形,每一组都用一个矩形表示,该矩形的面积与其值成正比、自定义设置每一个数据格的颜色
python中使用squarify包可视化treemap图:treemap将分层数据显示为一组嵌套矩形,每一组都用一个矩形表示,该矩形的面积与其值成正比.自定义设置每一个数据格的颜色 目录
最新文章
- Microbiome:宏基因组分箱流程MetaWRAP简介
- 手表后盖怎么装回去_链条掉了怎么装回去
- 台湾炸鸡连锁店供应过期肉品 工厂停业违规品下架
- SystemInit时钟系统初始化函数剖析
- Liunx 系统调优
- .NET中栈和堆的比较【转自:c#开发园地】
- beginnersbook C 语言教程·翻译完成 | ApacheCN
- 【树莓派搭建个人网站】WordPress安装
- poj 1077 Eight(bfs,dbfs, A*)
- 威纶通触摸屏与2台台达温控器modbus rtu 通讯程序
- java中 uri的格式_URI与URL详解
- matlab函数imhist执行错误可能因为图像不是灰度的
- 如何使用xshell4连接自己搭建的服务器
- QQ邮箱的一些bug
- 用python画皇冠_【推荐】手把手教你如何用Python画一棵漂亮樱花树含源码
- 图像数字识别、数字分割(OCR识别,毕业设计)
- 训练集、验证集、测试集的作用和区别
- Python||PyCharm||代码为什么是灰色的???(已解决)
- ios 旋转屏幕试图切换_iOS屏幕旋转及其基本适配方法
- 你以为高德地图只是地图?它其实是个PPT制作神器啊
热门文章
- echarts饼图自动动画_echarts实时旋转饼图效果特效
- 千锋培训python好吗?靠谱吗?
- 鼠标双击成了查看属性是怎么回事?怎样解决?
- 资源小屋(更新ing.......)
- apache实验报告 linux_Apache服务器配置实验报告
- Win2008 R2 遗忘管理员密码了怎么办?解决方法如下:
- win10 开teredo
- window下解压tar.gz.part-*文件
- 跨境必看:跨境支付问题以及热门跨境支付方式的优劣势分析!
- 天啦噜!知道硬盘很慢,但没想到比 CPU L1 Cache 慢 10000000 倍