網路管理軟體發展趨勢是什麼,有三點

2021-09-06 19:02:12 字數 5379 閱讀 9454

1樓:幸福千羽夢

(1)網路管理層次化

由於網路規模的擴大 , snmp 管理機制的弱點被充分暴露出來。snmp 是一種平面型網管架構 , 管理者容易成為瓶頸; 輪詢數目太多、分佈較廣的**使頻寬開銷過大 , 效率下降 , 管理者從各**獲取的管理資訊是原始資料 , 不但量大而且需要精加工才能變為有價值的管理資料。傳輸大量的原始資料既浪費頻寬 , 又消耗管理者 cpu 的大量寶貴資源 , 使網管效率降低。

解決這個問題的辦法是在管理者與**之間增加中層管理者 , 實現分層管理 , 將集中式的網管架構改變為層次化的網管架構。

(2)網路管理整合化

cmip為國際標準化組織 iso 所制定 , 然而 , 由於歷史和現實的原因 , iso 的開放系統互連七層協議至今尚未得到業界的廣泛支援和應用。相反 , 基於 tcp/ ip的 snmp 由於其簡單易於實現很快便得到眾多產品**商的支援 , 使 snmp成為事實上的網路管理工業標準。但不可否認 , cmip 功能較強 , 能擔負起復雜的網路管理 , 自己應用也逐漸擴大。

能否將 cmip 和 snmp 兩者優勢整合起來 , 去粗取精 , 合二為一 , 形成一個完美而統一的管理協議方案 , 不至於像目前基於 cmip 和 snmp 的產品各自管理一方 , 其產品不能互通和共存 ―――這將對保護現有網路管理技術的投資具有重要意義。

(3)網路管理 web化

傳統的網路管理介面是網路管理命令驅動的遠端登入螢幕 , 必須由專業網管工作人員操作 , 使用和維護網路管理系統需要專門培訓的技術人員。隨著網路規模增大 , 網管功能複雜化 , 使傳統網路管理介面的友好程度愈來愈差了。為了減輕網管複雜性 , 降低網管費用 , 急需研究和開發一種跨平臺的、方便、適用的新的網路管理模式。

基於 web的網路管理模式可以實現這個目標。這種新的網路管理模式融合了web功能和網路管理技術 , 它允許網路管理人員通過與 www同樣的形式去監測 , 管理他們的網路系統 , 他們可使用一種 web 瀏覽器在網路任何節點上方便迅速地配置、控制及訪問網路和它的各個部分 , 這種新的網路管理模式和魅力在於它是交叉平臺 , 可以很好地解決很多由於多平臺結構產生的互操作問題 , 這能提供比傳統網路管理介面更直接、更易於使用的圖形介面 (瀏覽器操作和 web 頁面對 www 使用者來講是非常熟悉的) , 從而降低了對網路管理操作和維護人員的特別要求。基於 web 的網路管理模式是網路管理的一次革命 , 它將使使用者管理網路的方法得到徹底改善 , 從而向「自己管理網路」和「網路管理自動化」邁出關鍵一步。

(4)網路管理智慧化

由於現代計算機網路結構和規模日趨複雜 , 網路管理員不僅要有堅實的網路技術知識和豐富的網管經驗和應變能力 , 對由於網路管理因素的實時性、動態性和瞬變性 , 即使有豐富經驗的網管人員也有力不從心之感 , 為此 , 現代網路管理正朝著網管智慧化方向發展。

(5)網路管理分佈化

為了降低中心管理控制檯、區域網連線和廣域網連線、以及管理資訊系統人員不斷增長的負擔,就必須對那種反應式的、集中式的、單體的網路管理模式進行一個根本的轉變。「分散式管理」通過在整個網路上向多個控制檯將資料採集、監視以及管理職責分散開來而實現綜合分析。它可從網路上的所有資料點和資料來源採集資料 ,而不必考慮網路的拓撲結構。

分散式管理為網路管理員提供了更加有效地管理大型的、地理分佈廣泛的企業網路的手段。

2樓:匿名使用者

這麼沒那麼簡單 講不清楚的 找商家慢慢學

計算機的發展趨勢是什麼?

3樓:匿名使用者

未來電腦科學發展的趨勢與難點、問題

記 者:電腦科學從誕生的那一天起就和其他的學科有著密不可分的關係,它有力地促進其他學科的發展,同時也使自己迅速成長。在您看來,未來的電腦科學的發展趨勢如何,它與其他學科之間的關係是否會愈來愈緊密?

李國傑院士:我在看待電腦科學發展趨勢時,通常是把它分為三維考慮。一維是是向"高"的方向。

效能越來越高,速度越來越快,主要表現在計算機的主頻越來越高。像前幾年我們使用的都是286、386、主頻只有幾十兆。90年代初,積體電路整合度已達到100萬門以上,從vlsi開始進入ulsi,即特大規模積體電路時期。

而且由於risc技術的成熟與普及,cpu效能年增長率由80年代的35%發展到90年代的60%。到後來出現奔騰系列,到現在已出現了奔騰4微處理器,主頻達到2ghz以上。而且計算機向高的方面發展不僅是晶片頻率的提高,而且是計算機整體效能的提高。

一個計算機中可能不只用一個處理器,而是用幾百個幾千個處理器,這就是所謂並行處理。也就是說提高計算機的效能有兩個途徑:一是提高器件速度,二是並行處理。

與前所述,器件速度通過發明新器件(如量子器件等),採用奈米工藝、片上系統等技術還可以提高几個數量級。以大規模並行為標誌的體系結構的創新與進步是提高計算機系統效能的另一重要途徑。目前世界上效能最高的通用計算機已採用上萬臺計算機並行,美國的asci計劃已經完成每秒12。

3萬億次並行機。目前正在研製30萬億次和100萬億次平行計算機。美國另一項計劃的目標是2023年左右推出每秒一千萬億次平行計算機(petaflops計算機),其處理機將採用超導量子器件,每個處理機每秒100億次,共用10萬個處理機並行。

專用計算機的並行程度比通用機更高。ibm公司正在研製一臺用於計算蛋白質摺疊結構的專用計算機,稱做蘭色基因(blue gene)計算機,一塊晶片中就包括32個處理機,峰值速度達每秒一千萬億次,計劃2023年實現。將幾千幾萬臺計算機連結起來構成一臺並行機,就如同組織成千上萬工人生產一個產品一樣,決不是一件容易的事。

平行計算機的關鍵技術是如何高效率地把大量計算機互相連線起來,即各處理機之間的高速通訊,以及如何有效地管理成千上萬臺計算機使之協調工作,這就是平行計算機的系統軟體---作業系統的功能。如何處理高效能與通用性以及應用軟體可移植性的矛盾也是研製平行計算機必須面對的技術選擇,也是電腦科學發展的重大課題。

另一個方向就是向「廣」度方向發展,計算機發展的趨勢就是無處不在,以至於像「沒有計算機一樣」。近年來更明顯的趨勢是網路化與向各個領域的滲透,即在廣度上的發拓。國外稱這種趨勢為普適計算(pervasive computing)或叫無處不在的計算。

舉個例子,問你家裡有多少馬達,誰也說不清。洗衣機裡有,電冰箱裡有,錄音機裡也有,幾乎無處不在,我們誰也不會去統計它。未來,計算機也會像現在的馬達一樣,存在於家中的各種電器中。

那時問你家裡有多少計算機,你也數不清。你的筆記本,書籍都已電子化。包括未來的中小學教材,再過十幾、二十幾年,可能學生們上課用的不再是教科書,而只是一個筆記本大小的計算機,所有的中小學的課程教材,輔導書,練習題都在裡面。

不同的學生可以根據自己的需要方便地從中查到想要的資料。而且這些計算機與現在的手機合為一體,隨時隨地都可以上網,相互交流資訊。所以有人預言未來計算機可能像紙張一樣便宜,可以一次性使用,計算機將成為不被人注意的最常用的日用品。

第三個方向是向"深"度方向發展,即向資訊的智慧化發展。網上有大量的資訊,怎樣把這些浩如煙海的東西變成你想要的知識,這是計算科學的重要課題,同時人機介面更加友好。未來你可以用你的自然語言與計算機打交道,也可以用手寫的文字打交道,甚至可以用你的表情、手勢來與計算機溝通,使人機交流更加方便快捷。

電子計算機從誕生起就致力於模擬人類思維,希望計算機越來越聰明,不僅能做一些複雜的事情,而且能做一些需「智慧」才能做的事,比如推理、學習、聯想等。自從2023年提出「人工智慧」以來,計算機在智慧化方向邁進的步伐不盡人意。科學家多次關於人工智慧的預期目標都沒有實現,這說明探索人類智慧的本質是一件十分艱鉅的任務。

目前計算機"思維"的方式與人類思維方式有很大區別,人機之間的間隔還不小。人類還很難以自然的方式,如語言、手勢、表情與計算機打交道,計算機難用已成為阻礙計算機進一步普及的巨大障礙。隨著nternet的普及,普通老百姓使用計算機的需求日益增長,這種強烈需求將大大促進計算機智慧化方向的研究。

近幾年來計算機識別文字(包括印刷體、手寫體)和口語的技術已有較大提高,已初步達到商品化水平,估計5-10年內手寫和口語輸入將逐步成為主流的輸入方式。手勢(特別是啞語手勢)和臉部表情識別也已取得較大進展。使人沉浸在計算機世界的虛擬現實(virtual reality)技術是近幾年來發展較快的技術,21世紀將更加迅速的發展。

說到電腦科學同其他學科的關係,我認為有幾個學科和電腦科學的發展關係很密切。從技術的角度說,通訊技術與電腦科學是密不可分的,實際上,通訊技術中的很多裝置就是一臺專用的計算機。另外是各種工業製造中也離不開計算機。

例如,將來的汽車、飛機中的大量部件都是計算機構成的。未來一部汽車主要的成本可能不是車身、輪子、發動機,而是其中的微處理器晶片和軟體。從科學的角度說,我認為電腦科學與生物學的關係會越來越密切。

科學的發展的一般規律是每隔四五十年就會有新的技術出現,來拉動其他學科的發展。最近二三十年是以是以微電子、資訊科技為標誌的科技浪潮。這一段時期預計到2023年基本結束。

下一次科技浪潮將是以生物技術為標誌的科學的飛躍。而與以生物資訊學為代表的生物與電腦科學的交叉學科正在蓬勃地興起。例如用資訊學的理論和方法去研究生命科學,未來可能會有很多學計算機的人去從事生物資訊學的研究,這是未來研究的一大熱點。

從另外一方面來說,其他學科反過來也會促進電腦科學的發展。目前計算機用的幾乎都是半導體積體電路,但現在人們也在努力研究基於其他材料的計算機,如超導計算機,光學計算機,生物計算機等,比如我們常聽到的生物晶片技術。但目前的生物晶片還只是作測試用,還不能夠用來計算。

雖然這些技術現在還都不成熟,與實際應用有很大的差距,但可以預計這些技術的發展必將使電腦科學的前景更加美好。

記 者:網路的出現極大地改變了我們的生活,也使得計算機技術走進了千家萬戶。它的發展前景十分美好。

但是我們知道,在科學研究中經常會遇到意想不到的困難。您認為當前電腦科學發展遇到的主要困難什麼?

李國傑院士:當前電腦科學的主要問題有三方面。首先是複雜性的問題。

電腦科學的實質是動態的複雜性問題。一個晶片的電晶體有上億甚至幾十億個,這個數目已和大腦裡的神經元的數目一樣多,如何保證這樣一個複雜的系統能夠正常的工作而不出現錯誤,這已不止是一般的測量能夠解決的問題了。另外一個問題就是功耗。

當前功耗似乎不是什麼問題或者說不是重要問題,但再過十幾年它就會變得十分重要。根據摩爾定律,大約每隔一年半,晶片的效能翻一翻,但是效能翻一翻可能會造成功耗也翻一翻。功耗越大,放熱越多。

現在一個晶片可能放熱一兩百瓦,還可以用風扇來散熱,但再翻一翻幾百瓦,相當於一個電爐了。這時的散熱就十分困難了。所以,如何在提高效能的同時不增大功耗甚至減小功耗是當前電腦科學發展的重大問題。

功耗問題極為複雜,由於積體電路的微型化,將來的工藝達到0.1微米以下,每一層晶片只有幾個原子,這時的單位面積上的熱量已經極高了。所以在電腦科學發展的早期就有一位著名的科學家說過電腦科學是製冷的科學。

最後一個問題是智慧化的問題。現在網上有很多資訊,如何讓計算機把這些資訊變成你所需要的知識。這是一件很難的事情。

這不是說簡單的我點一個**,裡面能搜尋到與我輸入的字元匹配的內容,而是說計算機要將收集到的知識系統化。比如,你想找一個人,你問計算機:"拉登是什麼人?

" 未來的計算機有這個能力,它能在千千萬萬的網頁中找到與拉登是什麼人相關的內容,組織一篇文章來告訴你答案。再如,你想知道什麼是奈米技術,你就可以問計算機什麼是奈米技術,計算機就會為你搜尋網頁,找到你所需要的。

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