女人自慰AV免费观看内涵网,日韩国产剧情在线观看网址,神马电影网特片网,最新一级电影欧美,在线观看亚洲欧美日韩,黄色视频在线播放免费观看,ABO涨奶期羡澄,第一导航fulione,美女主播操b

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

說說PING命令涉及端到端的理論

汽車玩家 ? 來源:網絡技術達人王山石 ? 作者:網絡技術達人王山 ? 2020-01-01 17:26 ? 次閱讀

還是我之前的觀點,越基礎的東西有時越難于解釋。今天我們說說網工常用的PING.

任何靠 IT 行業討飯吃的人,無論在哪個范疇工作,都一定懂得 Ping 這個指令。差不多任何作業系統都具備 Ping 這命令,用來做簡單的 Troubleshooting。但究竟 Ping 在背后幫我們做了些什麼呢?本篇文章就從 Ping 說起,并會涉及關于端到端的理論。

眾所周知,Ping 的作用是發訊息給一個設備,要求對方回應,從而知道對方的狀態,是生是死?也可以憑它回應的速度和成功率來判斷網絡狀態。為啥叫 Ping 呢?我翻查過一些資料,原來和另一門科學有著莫大關系 - 聲納探測!所謂聲納探測就是潛艇在水底發出聲波,聲波遇到障礙物時反彈給潛艇,于是潛艇就可以知道障礙物的位置了,而這個方法就是叫 Ping。聲納探測的 Ping 操作上與網絡的 Ping 很類似,所以當初程式人員把這工具命名為 Ping 實在很有心思!

Ping 是一個程序,這程序所發出的包就叫做 ICMP Packet。ICMP 結構簡單,被包在 IP Packet 里面,每個 ICMP 都包含一些簡單的訊息。

說說PING命令涉及端到端的理論

任何設備收到 Echo Request 通常都會回應 (Echo Reply),除非故意做了設定不回應 (例如:Firewall 設定) 或者 ICMP Traffic 被 Access-List 之類擋下來。當發送方收到對方回應後就可以計算出一些結果。

說說PING命令涉及端到端的理論

RTT

Ping 通常會做多次 Echo Request,并記錄每一個 Echo Request 與 Echo Reply 之間的時間差,這個時間差稱為 Round Trip Time (RTT),也可稱 End-to-end Delay。每一個 Ping 的 RTT 都不同,所以在 Ping 的 Result 中會看到最大(max)丶最小(min)和平均(avg) RTT 等數據。

丟包率 (Packet Loss %)

Ping 不一定每次都成功,剛才說過,失敗的原因可能是 Destination Unreachable 或者 Time Exceeded。也可能是 Timeout,即過了一定時間也收不到對方回應。Packet Loss % 就是收不到回應的機率,極具參考價值,是反映網絡是否穩定的重要指標。

TTL

Ping 送出 Packet 時會設定一個 TTL (Time to Live) 的數值,預設 TTL 值各作業系統有所不同。Packet 每次被 Route,Packet 里面的 TTL 值都會被減 1。當 Packet 到達目的地時只要看看 Packet 的 TTL 就知道 Packet 經歷過多少個 Hop 才到達。如不幸 TTL 在傳送中途被扣減至 0 仍未到達目的地,則會被丟棄。而丟棄 Packet 的 Router 會回應 Time Exceeded,這樣發 ICMP 的一方就知道原因是 TTL 被減至 0 了。

端到端的延時

說說PING命令涉及端到端的理論

試想想,當你發 ICMP 給一臺設備,該設備可能在世界的另一端,Packet 到達目的地需要一點時間,而這段時間名為 End-to-end Delay。在網絡的角度來看,構成 End-to-end Delay 的因素主要有以下 4 個:

Processing Delay

當一個 Packet 到達 Router 時,Router 需要進行運算去找出 Packet 應該被送到那里,稱為Routing Decision。而這運算的時間就是 Processing Delay。Processing Delay 的長短取決于Router 的作業系統丶運算速度甚至硬體結構等。

Queuing Delay

透過Routing Decision,Router 決定了 Packet 的出口,就會把 Packet 移送到該 Interface,這時 Packet 會在 Interface 的 Output Queue 排隊,等待被處理,等待的時間就是 Queuing Delay 了。Queuing Delay 的長短則要看當時網絡的狀況,簡單來說就是前面有多少 Packet 在排隊。而且 Output queue 是有相應機制的,即是說如果發現 queue buffer 即將爆滿,有些 Packet 會被丟棄,不一定是隊尾的 Packet 被丟棄,可以在整條 Queue 里面抽一些 Packet 棄掉來騰出空間,這就是 Packet Drop。不過,這涉及 QoS 的設定,本文暫時不展開。

Transmission Delay

有幸生存下來的 Packet 就會慢慢移至 Output Queue 的最前頭,Interface 會把 Packet 一個一個的送上傳送媒介 (就是網絡線啦)。但 Interface 不能瘋狂地把 Packet 送走,它只能按預先設定好的速度來送出。

因此,如果要在 100Mbps Bandwidth 的 Interface 送出一個 1500 Bits 的 Packet,其 Transmission Delay 就是: 1500 bits / 100 Mbps = 15 ns

Propagation Delay

Packet 終于上路了,變成電子訊息或光訊息在傳送媒介上高速行走。有多高速?如果用 Copper Cable 的話,電子訊息在銅線上傳送速度約為每秒 2 x 10的8次方 公尺,如果使用光纖線,光的速度為每秒 3 x 10的8次方 公尺。假設用光纖線傳送 10 公里,Propagation Delay 為: 10 km / 3 x 10的8次方 ms = 33.36 ns

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 光纖
    +關注

    關注

    19

    文章

    4104

    瀏覽量

    74689
  • ICMP
    +關注

    關注

    0

    文章

    52

    瀏覽量

    15201
  • Ping
    +關注

    關注

    0

    文章

    69

    瀏覽量

    16345
收藏 人收藏

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    一文帶你厘清自動駕駛架構差異

    [首發于智駕最前沿微信公眾號]隨著自動駕駛技術飛速發展,智能駕駛系統的設計思路也經歷了從傳統模塊化架構大模型轉變。傳統模塊化架構將感知、預測、規劃和控制等子任務拆分開,分別由不
    的頭像 發表于 05-08 09:07 ?168次閱讀
    一文帶你厘清自動駕駛<b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>架構差異

    小米汽車智駕技術介紹

    后起之秀,小米在宣布造車前被非常多的人質疑,但在“真香”定律下,小米創下了很多友商所不能及的成就。作為科技企業,小米也在智能駕駛領域也不斷研發及突破,并推送了自動駕駛系統。 小米
    的頭像 發表于 03-31 18:17 ?3283次閱讀
    小米汽車<b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>智駕技術介紹

    國產萬兆以太網通信芯片提供的車載網絡解決方案

    國產萬兆以太網通信芯片提供的車載網絡解決方案
    的頭像 發表于 02-28 10:01 ?351次閱讀
    國產萬兆以太網通信芯片提供<b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>的車載網絡解決方案

    自動駕駛技術研究與分析

    編者語:「智駕最前沿」微信公眾號后臺回復:C-0450,獲取本文參考報告:《自動駕駛行業研究報告》pdf下載方式。 自動駕駛進入2024年,
    的頭像 發表于 12-19 13:07 ?784次閱讀

    在自動泊車的應用

    與城市環境的復雜性和高速公路駕駛的風險相比,停車場景的特點是低速、空間有限和高可控性。這些特點為在車輛中逐步部署自動駕駛能力提供了可行的途徑。最重要的是自動泊車對時間不敏感,而自動駕駛幀率至少
    的頭像 發表于 12-18 11:38 ?837次閱讀
    <b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>在自動泊車的應用

    黑芝麻智能算法參考模型公布

    黑芝麻智能計劃推出支持華山及武當系列芯片的算法參考方案。該方案采用One Model架構,并在決策規劃單元引入了VLM視覺語言大模型和PRR行車規則的概率化表征子模塊,進一步提升了智駕系統的決策規劃能力。
    的頭像 發表于 12-03 12:30 ?784次閱讀
    黑芝麻智能<b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>算法參考模型公布

    爆火的如何加速智駕落地?

    編者語:「智駕最前沿」微信公眾號后臺回復:C-0551,獲取本文參考報告:《智能汽車技術研究報告》pdf下載方式。 “
    的頭像 發表于 11-26 13:17 ?963次閱讀
    爆火的<b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>如何加速智駕落地?

    連接視覺語言大模型與自動駕駛

    自動駕駛在大規模駕駛數據上訓練,展現出很強的決策規劃能力,但是面對復雜罕見的駕駛場景,依然存在局限性,這是因為
    的頭像 發表于 11-07 15:15 ?631次閱讀
    連接視覺語言大模型與<b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>自動駕駛

    智己汽車“”智駕方案推出,老司機真的會被取代嗎?

    隨著智能駕駛技術的發展,行業已經從早期基于簡單規則和模塊化邏輯的自動駕駛,逐步邁向依托深度學習的高復雜度智能駕駛解決方案,各車企也緊跟潮流,先后宣布了自己的智駕方案。就在近期,智己汽車推出了其
    的頭像 發表于 10-30 09:47 ?719次閱讀
    智己汽車“<b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>”智駕方案推出,老司機真的會被取代嗎?

    讓智駕強者愈強時代來臨?

    編者語: 「智駕最前沿」微信公眾號后臺回復: C-0572 ,獲取本文參考報告:《信達證券:革命開啟,強者愈強時時代即將來臨》pdf下載方式。 隨著科技進步和汽車技術的發展,智能駕駛時代已然
    的頭像 發表于 10-24 09:25 ?872次閱讀
    <b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>讓智駕強者愈強時代來臨?

    InfiniBand網絡解決LLM訓練瓶頸

    的,這需要大量的計算資源和高速數據傳輸網絡。InfiniBand(IB)網絡作為高性能計算和AI模型訓練的理想選擇,發揮著重要作用。在本文中,我們將深入探討大型語言模型(LLM)訓練的概念,并探索
    的頭像 發表于 10-23 11:26 ?1111次閱讀
    <b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>InfiniBand網絡解決LLM訓練瓶頸

    Mobileye自動駕駛解決方案的深度解析

    自動駕駛技術正處于快速發展之中,各大科技公司和汽車制造商均在爭相布局,試圖在這個新興領域占據一席之地。Mobileye作為全球自動駕駛技術的領軍企業之一,憑借其獨特的自動駕駛解決方案,展現了
    的頭像 發表于 10-17 09:35 ?762次閱讀
    Mobileye<b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>自動駕駛解決方案的深度解析

    測試用例怎么寫

    測試方法,旨在驗證整個應用程序從前端后端的流程是否能夠按照預期工作。它涉及多個系統組件和接口的交互,確保業務流程的完整性和正確性。 二、編寫
    的頭像 發表于 09-20 10:29 ?895次閱讀

    恩智浦完整的Matter解決方案

    恩智浦為打造Matter設備,提供了完整的解決方案,從連接和安全解決方案到處理器和軟件,應有盡有,為Matter標準的規模化商用提供有力支撐。
    的頭像 發表于 08-26 18:04 ?2876次閱讀
    恩智浦完整的Matter<b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>解決方案

    實現自動駕駛,唯有?

    ,去年行業主流方案還是輕高精地圖城區智駕,今年大家的目標都瞄到了(End-to-End, E2E)。
    的頭像 發表于 08-12 09:14 ?1293次閱讀
    實現自動駕駛,唯有<b class='flag-5'>端</b><b class='flag-5'>到</b><b class='flag-5'>端</b>?