活动介绍
file-type

802.3ah以太网OAM技术详解

DOC文件

4星 · 超过85%的资源 | 下载需积分: 0 | 195KB | 更新于2024-07-30 | 118 浏览量 | 6 下载量 举报 收藏
download 立即下载
"这篇学习笔记主要介绍了802.3ah以太网操作、管理和维护(OAM)技术,这是针对以太网物理链路的OAM协议,常用于PE设备到CE设备甚至用户设备之间的链路状态监测。此外,笔记还提到了相关的802.1ag CFM协议和ITU-T Y.1731标准,它们分别是网络级和链路级以太网OAM的典型应用。802.3ah OAM报文在数据链路层传输,具有特定的目的地址和源地址格式,并且传输速率限制在每秒最多10帧,对正常业务的影响极小。" 802.3ah是IEEE定义的一种以太网OAM标准,主要用于第一英里(EFM: Ethernet in the First Mile)的连通性监测,确保运营商网络与用户网络之间的物理链路健康。它的主要目标是对点对点连接进行故障检测和诊断,确保服务质量和网络可靠性。802.3ah OAM工作在数据链路层,其OAMPDU(OAM协议数据单元)设计有特殊特性,如目的地地址(DA)使用慢速协议多播地址,确保报文不会被多跳转发,以及源地址(SA)携带发送端口的个体MAC地址。 此外,笔记中还提及了802.1ag连通性故障管理(CFM),这是一种网络级的OAM技术,通常在接入汇聚层应用,用于检测整个网络的连通性和故障定位。CFM通过CFD(Connectivity Fault Detection)协议执行这些任务,提供更高级别的网络监控和故障隔离。 另一相关标准是ITU-T Y.1731,这同样是针对以太网OAM的国际标准,它扩展了802.3ah和802.1ag,提供了更丰富的性能测量和故障管理功能,适用于城域网和广域网环境。 802.3ah、802.1ag和Y.1731是构建高效、可靠的以太网服务的重要工具,它们通过不同的层次和方法确保网络的稳定运行,同时为故障排查和性能优化提供了强大的支持。了解并掌握这些协议对于网络运维人员来说至关重要,因为它们能够帮助及时发现并解决网络问题,提高服务质量和客户满意度。

相关推荐

filetype

1、ABOT-M1详细参数 一、功能要求: 1、通过激光传感器和视觉传感器躲避障碍物并对所处环境建图并执行移动前给定的运动路径,通过视觉传感器完成目标识别、跟踪。 2、可以作为中国机器人及人工智能大赛-机器人任务挑战赛(自主巡航)平台。 3、通过视觉传感器完成避障、人脸识别、人体识别、轮廓识别、二维码识别、物体识别、物体跟踪等指定任务。 4、装配麦克纳姆轮可实现全向运动。 5、主控制器中内置了WIFI通信模块,可以通过 PC 或笔记本电脑等进行基于WIFI的远程控制。 6、深度融合多模态大模型(Deep Seek R1、Doubao、GLM等),可实现图像理解、视频理解、智能交互、自主编程、智能纠错、AI学习助手等功能。 二、产品参数: 1)人工智能控制器:X86架构芯片INTEL 工控机,双核四线程,数据处理主频最高不低于3.4GHz,内存不低于8GB,主频不低于2400MHz,数据存储不低于256GBSSD,300MB/s。具备蓝牙及WIFI通讯功能。本地部署funasr、whisper、chatTTS、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、llama3.2-3B等模型,接入Deep Seek R1、Doubao、GLM等多模态大模型。 2)从控制器:ARM Cortex™-M4内核,不低于4路高精度伺服控制,支持速度控制,电流控制,各种模式下运动控制参数可调。 3)车体结构:高强度航空铝合金车体,车身尺寸不低于35*29*42cm(长*宽*高),自重不低于7kg,整体负载不低于10kg,最大速度不低于0.5m/s。4路伺服电机配备的里程计分辨率不低于3960脉冲/圈。四轮须配备麦克纳姆轮,四轮采用麦克纳姆轮,轮子直径9.7cm。 4)传感系统:激光雷达,测量范围不小于12m;九轴姿态传感器(三轴加速度,三轴陀螺仪,三轴磁场);视觉传感器,分辨率不低于1080p、最高帧率不低于120帧;编码器,精度不低于3960脉冲/圈。 5)扩展接口:5V、12V电源输出,1路HDMI高清输出口,4路USB接口,1路type-C接口,1路音频输入/输出口,1个SD读卡器接口。 6)供电方案:车体内置12V15AH动力锂电池组,连续工作时间不低于3小时。射击模块独立供电,独立电源显示。 7)●软件功能:基于funasr、Whisper等深度学习模型的短语音识别,基于chaTTS深度学习模型的TTS语音合成,基于DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、llama3.2-3B等单模态模型的文本生成与检索,基于多模态大模型的图像语义理解、视频理解、智能交互、智能纠错、自主编程,须具备gmapping、hector、cartographer、navigation导航功能,人脸识别、目标跟踪、行人检测、二维码扫描、特征点跟踪、视觉跟踪射击,必须具备智能语音交互,必须具备仿真竞赛验证功能(机器人任务挑战赛-自主巡航)仿真平台场地设置要与机器人任务挑战赛-自主巡航一致,调试代码可直接在机器人平台上使用)。 8)●和国际青年人工智能大赛组委会联合开发的配套课程清单(包含不限于):ros基础教程、上手指南、Gmapping建图、Hector建图、Navigation导航实验、Navigation多点导航、语音听写、语音控制运动、二维码识别实验、二维码视觉跟踪实验、封闭空间内建图导航实验,基于深度学习的ASR实验,基于深度学习的TTS实验,基于多模态大模型的智能交互实验,基于多模态大模型的图像语义理解实验,基于多模态大模型的视频理解实验,基于多模态大模型的智能纠错实验,基于机器学习的机器人唤醒实验,基于多模态大模型的自主编程实验,智能语音交互实验,仿真竞赛验证(机器人任务挑战赛-自主巡航)实验,整体课程方案包含仿真环境和实体机环境教学方案,配套课程不少于32学时(仿真环境教学方案不少于12学时),实验指导书不小于300页。 9)●须可参加“中国机器人及人工智能大赛—机器人任务挑战赛-(自主巡航)”、“国际青年人工智能大赛的定位巡航”、“全球校园人工智能算法精英大赛(机器人视觉巡航赛)”,并能够提供至少一个比赛组委会提供的比赛相关证明材料。 10)此设备开发环境为 ubuntu18.04+ROS melodic

qicalor
  • 粉丝: 1
上传资源 快速赚钱