Arboles gordos

Arboles gordos

Red de malla

ResumenRecordemos que para un grafo que es un grafo de Cayley de algún grupo, utilizando la estructura teórica de grupos del grafo podemos utilizar métodos algebraicos para estudiar el grafo y sus propiedades. Como resultado principal de esta nota, investigamos un resultado similar para multigrafos y grafos asimétricos. En especial, para un árbol gordo (árbol) \\N({\mathcal {F}}), presentamos una estructura algebraica sobre \N({\mathcal {F}}) inducida por un multigrafo de Cayley de un groupoide asociativo de potencia \N({\mathcal {S}}_{\mathcal {F}}).

Indian J Pure Appl Math (2022). https://doi.org/10.1007/s13226-022-00326-6Download citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard

Topología en estrella

Esta sección especifica las opciones para la validación de la topología Fat-Tree. La validación de la topología comprueba que la topología proporcionada es una topología Fat-Tree correctamente conectada. Detecta la estructura del árbol, sus “grupos de conectividad” y vecindades y sus problemas de enlace. También informa sobre el ancho de banda “biseccional” teórico de la red.  Un nuevo archivo de salida generado – ibdiagnet2.fat_tree contiene detalles sobre los problemas de enlaces ascendentes/descendentes de los switches y la estructura del árbol por niveles.ParameterDescription–ftProporciona un informe del análisis del Fat-Tree del tejido.Los datos se volcarán en el archivo ibdiagnet2.fat_tree.Las advertencias y los errores se volcarán en los archivos ibdiagnet2.log e ibdiagnet2.fat_tree.–ft_roots_regex_optLa expresión regular para seleccionar los nodos raíz del Fat-Tree. Sólo se tomarán como raíces los nodos que coincidan con la expresión regular.–smdb <file>Carga las raíces de Fat-Tree desde el archivo SMDB del gestor de subredes (el motor de enrutamiento reportado en el archivo opensm-smdb.dump debe ser uno de la siguiente lista: “Fat-Tree”, Adaptive Routing Fat-Tree”, “UPDN”, “Adaptive Routing UPDN”).Ejemplo:

  Arboles binarios python

Red de estrellas

¡Stack Overflow for Teams se traslada a su propio dominio! Cuando se complete la migración, accederás a tus Teams en stackoverflowteams.com, y ya no aparecerán en la barra lateral izquierda de stackoverflow.com.

La topología de red de árbol gordo se parece a una topología de árbol como la de la figura siguiente. En la topología de árbol, tenemos las mismas terminologías como raíz, padre, hijo, etc. Se utiliza principalmente para conectar un gran número de servidores físicos/ordenadores en un gran centro de datos.

  Voy a beberme hasta las copas de los árboles

En la topología de árbol, los nodos hoja son servidores físicos u ordenadores. El resto de nodos son conmutadores. Los conmutadores son básicamente de tres tipos: Conmutadores de núcleo, conmutadores de agregación y conmutadores de borde. Mi pregunta es cuál es el propósito de esta estructura, y quiero saber la funcionalidad de cada capa (por ejemplo, qué capa tiene un papel de enrutamiento …).

El propósito de una estructura de “árbol gordo” es proporcionar un ancho de banda uniforme entre dos nodos cualesquiera. Compárelo con un modelo tradicional de distribución y acceso al núcleo, en el que el tráfico está sobresuscrito en el núcleo.

Red Omega

Ya existe una etiqueta con el nombre de rama proporcionado. Muchos comandos de Git aceptan tanto el nombre de la etiqueta como el de la rama, por lo que crear esta rama puede causar un comportamiento inesperado. ¿Estás seguro de que quieres crear esta rama?

Utiliza Mininet para construir la topología fat-tree e implementa dos algoritmos de enrutamiento diferentes utilizando el controlador POX openflow. La topología fat-tree Mininet se construye en topo_ft.py. Los algoritmos de enrutamiento son el simple camino más corto de dijkstra y el esquema de enrutamiento especializado de dos niveles descrito en el artículo. Los controladores openflow para estos están contenidos en controller_dj.py y controller_2level.py.

  Poesia a los arboles

Instale este proyecto clonando este repositorio en una vm de mininet y enlazando simbólicamente topo_ft.py, controller_dj.py, controller_2level.py y fakearp.py a ~/pox/ext. Ejecútalo con sudo ./run_net.py controller [–iperf] donde controller es ‘dijkstra’ o ‘2level’. Incluya la bandera ‘–iperf’ para ejecutar una prueba de rendimiento basada en iperf, midiendo el rendimiento medio para un número de diferentes patrones de tráfico como se describe en los archivos de la carpeta de entradas.

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