TAP Distribusi Pesan Pialang Paket Jaringan Berdasarkan Beberapa Algoritma Hash

NT-FTAP-54ECX Distribusi Pesan Jaringan TAP Berdasarkan Beberapa Algoritma Hash

1. Latar Belakang Teknologi

1. Dalam lingkungan jaringan, ketika panjang pesan IP yang akan ditransmisikan melebihi MaximumTransmiss1n Unit (MTU), pesan IP dibagi menjadi beberapa pesan IP, yang ditransmisikan secara terpisah. Paket pecahan menempati proporsi yang cukup besar di jaringan yang sebenarnya lingkungan, dan karena persyaratan homologi dan homologi dan gangguan normal paket, ia mengajukan persyaratan tinggi untuk pemrosesan paket pecahan oleh peralatan shunt paket.

2. Dalam keadaan normal, setiap paket pecahan ditransmisikan pada jaringan secara berurutan sesuai dengan posisinya yang berbeda dalam paket aslinya.Namun, karena kompleksitas lingkungan jaringan, paket shard yang seharusnya tiba kemudian tiba di perangkat tujuan sebelum yang pertama, yaitu gangguan paket shard. Untuk mengatasi gangguan pesan shard, perangkat harus tembolok pesan pecahan yang tidak teratur, tunggu kedatangan pesan pecahan berikutnya, lalu teruskan pesan pecahan pertama bersama dengan pesan pecahan yang disimpan sementara ke server tujuan ujung belakang sesuai dengan informasi lima tupel dari pesan pecahan pertama .Ini mungkin melibatkan pembuangan dan pengelolaan paket pecahan yang di-cache, yang memerlukan ruang penyimpanan sementara tambahan dan waktu pemrosesan tambahan.

Aplikasi Tagged VLAN Data (sebagai berikut)

NT-FTAP-54ECX Jaringan TAP NPB.pdf

3. Aplikasi Khas Broker Paket Jaringan

4. Spesifikasi

informasi perusahaan kami

NetTAP® (Nama lengkap Chengdu Shuwei Communication Technology Co., Ltd.) didirikan pada tahun 2007. kami telah berfokus pada Penelitian dan Pengembangan Peralatan Komunikasi Jaringan TAP/NPB, Peralatan Analisis Keamanan Data selama bertahun-tahun, semua di atas menyediakan produk dan solusi di berbagai bidang seperti Akuisisi Big Data, Penyimpanan Data, Pemantauan Data, Pemrosesan Data dan Analisis Data untuk Telekomunikasi, Penyiaran TV, Pemerintah, Pendidikan, TI, Keuangan, Bank, Rumah Sakit, Transportasi, Energi, Listrik, Perminyakan, Perusahaan dan industri lainnya.