思博倫影響力報告-當(dāng)世界交匯之時 -數(shù)據(jù)中心、電信和企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中的高速以太網(wǎng)未來

新機遇、前所未有的需求以及迫切的創(chuàng)新，正塑造著以太網(wǎng)數(shù)十年我們很高興推出我們的首份年度影響力報告，追蹤數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)和高速以太網(wǎng)（HSE）市場的最新趨勢、憑借與全球相關(guān)企業(yè)超過二十年的以太網(wǎng)測試經(jīng)驗，我們的突破性工作涵蓋了與超大規(guī)模公有云服務(wù)商、數(shù)據(jù)中心提供商、電信運營商、企業(yè)、政府和軍方、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備提供商以及全球芯片組原始設(shè)備制造商的合我們的見解和預(yù)測基于在塑造高速以太網(wǎng)市場的交易、戰(zhàn)略和創(chuàng)新中的寶貴視角。這包括思博倫在2023人工智能（AI）的進步意味著無處不在的更多以太網(wǎng)隨著所有人的目光都聚焦在人工智能（AI）的力量和前景上，或許從未有過如此大的壓力去更快行動、突破速度界限，并在這個市場中不遺余力地追求每一個可用的競爭優(yōu)勢。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心北-南流量策略正在迅速讓位于東-西策略，以服務(wù)于急劇擴大的市場基礎(chǔ)。利益相關(guān)者正在開辟新路徑，并涉足未經(jīng)證實的領(lǐng)域，試圖從現(xiàn)有技術(shù)中擠出更多容量以提高性能。如今，變化的速度正超越標(biāo)準(zhǔn)更新的能力。企業(yè)沒有等待未來的發(fā)展就取得了進步，而電信運營商也摒棄了傳統(tǒng)策略，以在在思博倫首份涵蓋這一動態(tài)市場的報告中，我們自豪地呈現(xiàn)了對關(guān)鍵驅(qū)動因素、市場影響以及我們對未來22高速以太網(wǎng)市場動態(tài)數(shù)據(jù)中心與人工智能（AI）網(wǎng)絡(luò)演進數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)市場洞察企業(yè)有線網(wǎng)絡(luò)44端口速度持續(xù)演進，各級速度的采用率依然強場已著眼于1.6T以太網(wǎng)，以期最早于明年就能抓住由人工智能驅(qū)動的機遇。（我們的配套報告《讓1來源：Dell'OroGroup來源：以太網(wǎng)聯(lián)盟EthernetAlliance55新興市場新興市場增長市場超以太網(wǎng)傳輸51.2T交換機芯片和SerDEs汽車以太網(wǎng)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)連接的以太網(wǎng)成熟市場有云服務(wù)商引領(lǐng)，以通過提供51.2Tbps的交換機來支持?jǐn)?shù)據(jù)中心的人工智能。800G提供更高的帶寬、更低的時延、更高的能效以及更多的連接，使數(shù)據(jù)中心互聯(lián)在未來數(shù)年內(nèi)具備前瞻采用趨勢正在從超大規(guī)模公二級和三級云提供商以及大型電信運營商，用于IP核心升級。大型企業(yè)將400G視為具有前瞻性的技術(shù)，它提供了一條更簡單且成本更低的路徑，以實現(xiàn)向800G及對基于以太網(wǎng)的標(biāo)準(zhǔn)IP網(wǎng)絡(luò)算）的需求日益增長，最初的重點是放在基于融合以太網(wǎng)的遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問（RoCEv2）上，并預(yù)計將逐步向新的超以太網(wǎng)傳輸增長正在推動1.6T以太網(wǎng)的研究。盡管IEEE802.3dj標(biāo)準(zhǔn)將于2026年最終確定，但2024年的基線功能使得芯片、光組件和收發(fā)器的早66嚴(yán)酷的氣候。數(shù)幾百英尺深的海底。為了追求前所未有的性能和數(shù)據(jù)中心是先進高速以太網(wǎng)（HSE）解決方案的關(guān)鍵市場，這是由支持日益增長的人工智能（AI）流量和網(wǎng)絡(luò)需求的必要性所驅(qū)動的。人工智能的影響不容小覷，它正在徹底改變數(shù)據(jù)中心和互超大規(guī)模公有云服務(wù)商面臨著滿足激增需求的巨大壓力。短短幾參數(shù)增長到如今的萬億級別（GTP-4的參數(shù)量預(yù)計達到1.76萬億）。集群規(guī)模每兩年增長四倍。網(wǎng)絡(luò)帶寬已達到每個加速器超77的Llama3訓(xùn)練集群將容納24,576個GPU。這相當(dāng)于每的Llama3訓(xùn)練集群將容納24,576個GPU。這相當(dāng)于每個機架配有16個GPU，每個集群配有1,536個服務(wù)器機算機正在集成約26,000個NvidiaH100Amazon正在將每個UltraScale集群的規(guī)模擴大至Oracle的OCI超級集群在4,096個計算裸金屬實例中擴展至多達32,768個Nvidia增長規(guī)模令人驚嘆，分析師估計，2024年將有超過220萬個圖形處理單元（GPU）用于數(shù)據(jù)中心的人工智能處理，每個GPU的成為了實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)和保持盈利能力，對人工智能數(shù)據(jù)中心進行有效且高效的能源管理至關(guān)重要。麥肯錫公司預(yù)測，到2030年，數(shù)據(jù)中心的耗電量將達到35吉瓦，足夠為2620萬個家Microsoft微軟目前已擁有超過60萬個GPU，并計劃到2024年底將規(guī)模擴大至Microsoft微軟目前已擁有超過60萬個GPU，并計劃到2024年底將規(guī)模擴大至*注：EPRI，《為智能供電：分析人工智能與數(shù)據(jù)中心能源消耗88生成式人工智能（GenAI）正迅速成為數(shù)據(jù)生成式人工智能（GenAI）對數(shù)據(jù)中心和工作負(fù)載的影響如此之大，以至于超大規(guī)模公有云服務(wù)商必須采取兩種策略之一：要么構(gòu)建一種架構(gòu)，能夠既能處理當(dāng)前云和企業(yè)工作負(fù)載，也能處理人工智能工作負(fù)載（谷歌的做法），要么徹底重新設(shè)計人工智能數(shù)據(jù)中心提供商必須發(fā)展其架構(gòu)，以應(yīng)對每兩年增長十倍的人工智能流量，以及管理模型參數(shù)快速增長所需擴展到數(shù)萬個加速器一種名為“后端網(wǎng)絡(luò)”的新型網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運而生，其唯一目的是處理GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸。雖然傳統(tǒng)的前端以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)必須擴展以容納龐大的模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，但后端網(wǎng)絡(luò)才是承受由處理新數(shù)據(jù)集的人工智能推理工作負(fù)載不斷升級的主要部分。這些后端數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練工作負(fù)載需要大量的GPU或其他xPU硬件加速器來擴展人99在大型GPU集群中連接這些加速器節(jié)點需要一個后端數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這與主要用于后端基礎(chǔ)設(shè)施需要一個獨立、可擴展、可路由的網(wǎng)絡(luò)，以互聯(lián)數(shù)Spine-Leaf網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)正被采用以滿足人工智能訓(xùn)練和推理中普遍存在的東-西流量后端網(wǎng)絡(luò)需求。這一架構(gòu)將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心三層拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)扁平化為兩層結(jié)構(gòu)，提供了更高的帶寬利用率、更大的可擴展性、更低的時延、可預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)時延以及并行性。Spine層包括用于路由和轉(zhuǎn)發(fā)的交換機，這是網(wǎng)絡(luò)的骨干。Leaf層包括用于連接計算節(jié)點（GPU、CPU等）和存儲系統(tǒng)（SSD、HDFS等）的交換機。人工智能后端網(wǎng)絡(luò)作為一個高性能、可擴展且可靠的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施運行，經(jīng)過優(yōu)化以處理人工智能工作負(fù)載的苛刻要求，確保高效的數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和推理。將每臺將每臺GPU訓(xùn)練結(jié)果產(chǎn)生的大象流（LargeElephantFlow）傳輸量發(fā)送到集群中極低且確定的時延以及無損數(shù)據(jù)包傳輸，這對于時延敏感的前端推理至關(guān)重要，同分布式訓(xùn)練工作負(fù)載需要并行技術(shù)來跨節(jié)點同步東西向數(shù)據(jù)“億美元，并在2028年之前以27.1%的年均復(fù)合增長率增長?！?GARTNER?數(shù)據(jù)中心僅僅通過增加更多機架來滿足這些需求是不切實際的。2023年期間，領(lǐng)先的數(shù)據(jù)中心提供商將資本支出增加了6%至13%，以建設(shè)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施（xPU集群）和xPU互聯(lián)架構(gòu)，鑒于人工智能訓(xùn)練對時延和丟包的零容忍，以及大量數(shù)據(jù)在大象流中交換，數(shù)據(jù)中心架構(gòu)正在不斷發(fā)展，以實現(xiàn)后端網(wǎng)絡(luò)xPU集迄今為止，用于人工智能訓(xùn)練的高速網(wǎng)絡(luò)一直是基于專有、無損的In?niBand的遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問（RDMA但現(xiàn)在人們越來越關(guān)注將以太網(wǎng)（一種被廣泛采用的開放標(biāo)準(zhǔn)）用于此用途。與In?niBand相比，以太網(wǎng)降低了成本和復(fù)雜性，并且沒有可擴展支持基于融合以太網(wǎng)的RDMA（RoCEv2它能夠在以太網(wǎng)設(shè)無損以太網(wǎng)的發(fā)展，帶來了先進的流量控制、改進的擁塞處理以超級以太網(wǎng)聯(lián)盟（UEC）的成立以及業(yè)界對UEC的支持不斷增加，重點關(guān)注為高性能AI和高性能計算（HPC）網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化以太網(wǎng)的架構(gòu)。UEC正在合作制定超級以太網(wǎng)傳輸（UET）規(guī)范，以提升基于以太網(wǎng)的遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問（RDMA）操作，對AI和HPCNVIDIA的新Spectrum-X以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)平臺，該平臺包括其Spectrum-X為數(shù)據(jù)中心提供了NVIDIAIn?niBand技術(shù)的以太網(wǎng)方案，旨在簡化使用以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)AI基礎(chǔ)設(shè)施。該解決方案由思科的6000系列交換機組成，用于Spine和Leaf節(jié)點，提供傳統(tǒng)的AI數(shù)據(jù)中心互聯(lián)架構(gòu)性能測試需要在實驗室操作真實服務(wù)器和GPU，并配置測試鑒于GPU的購置成本高昂、交貨周期長，以及相關(guān)的能耗和所需場地空間，這種方法極其昂貴。例如，一個基本的測試實驗室可能包含基于數(shù)百次高速以太網(wǎng)部署參與和洞察，思博倫正在追蹤以下G數(shù)據(jù)中心G?超大規(guī)模公有云服務(wù)商正邁向100G至400G更新周期的后期階段，并開?400G因其更長的使用壽命、更簡單的升級至800G的路徑、更高的傳輸未來演進數(shù)據(jù)中心通過IEEE802.3dj標(biāo)準(zhǔn)，未來1.6T以太網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)工作仍在繼續(xù)，預(yù)計未來演進數(shù)據(jù)中心通過IEEE802.3dj標(biāo)準(zhǔn)，未來1.6T以太網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)工作仍在繼續(xù)，預(yù)計預(yù)計802.3dj工作組將在今年完成一組基本功能的?受人工智能對數(shù)據(jù)中心互連架構(gòu)的影響驅(qū)動，800G的早期發(fā)展勢頭將隨著GPU托管服務(wù)器從支持8個到16個乃至更多GPU的演進而加速。?測試時間表顯示，在51.2Tbps交換機可用后，超大規(guī)模公有云服務(wù)商將在2024年底開始刷新周期。其余市場將在2025年及以后跟進。?早期的測試參與情況表明，超大規(guī)模公有云服務(wù)商的800G部署正在從?隨著IEEE802.3df標(biāo)準(zhǔn)的批準(zhǔn)，早期800G以太網(wǎng)技術(shù)聯(lián)盟（ETC）標(biāo)準(zhǔn)和標(biāo)準(zhǔn)化互操作性問題已得到解決。400400Gbps800Gbps 端口出貨量超過5000萬線性驅(qū)動可插拔光學(xué)器件（LPO）越來越受到關(guān)注，以降低數(shù)據(jù)中心不斷上升的功耗、成本和時延。采用線性驅(qū)動光學(xué)器件，交換機可直接驅(qū)動模塊光學(xué)器件，從而省去了數(shù)字信號處理器（DSP），并將模塊的功耗降低了一半。然而，對于可能需要雖然LPO提供了降低功耗的誘人可能性，但其技術(shù)成熟度仍處于早期階段，因此預(yù)測其能否在市場上廣泛采用還為時過早。和OIF發(fā)布能夠?qū)崿F(xiàn)供應(yīng)商之間兼容性的規(guī)范之前，市場采用仍將雖然LPO提供了降低功耗的誘人可能性，但要預(yù)測大規(guī)模的市場思博倫支持H3C完成了業(yè)界首次大規(guī)模高密度800G以太網(wǎng)測試，測試規(guī)模高達64個系列是新一代800G數(shù)據(jù)中心交換機，旨在處理由人工智能生成內(nèi)容（AIGC）大規(guī)模工作負(fù)載。這些800G交換機采用共封裝光學(xué)（CPO）技術(shù)，將硅和光子學(xué)集思博倫測試結(jié)果顯示，總交換容量高達51.2T，所有64個端口在不同流量下均實現(xiàn)了思博倫對H3C800G以太網(wǎng)交換機的開創(chuàng)性驗證彰顯了其無與倫比的可靠性和性能，為高密度、AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)樹立了新標(biāo)準(zhǔn)。業(yè)界首個用于數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的以太網(wǎng)AI流量模擬平臺在2024年Interop東京展上，思博倫榮獲三項“最佳展示”獎項，其中包括一項“大獎”，該獎項表彰了其突破性的AI流量模擬解決方案，該方案能夠通過以太網(wǎng)AI模型對帶寬的需求前所未有，推動數(shù)據(jù)中心從400G向800G，乃至最終的1.6T速度過渡。這一快速演進對于滿足龐大的數(shù)據(jù)需求至關(guān)重要。然而，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心相比，AI數(shù)據(jù)中心需要采用不同的方法。認(rèn)識到這一點，思博倫開發(fā)了新的測試為了成功部署AI數(shù)據(jù)中心，思博倫倡導(dǎo)“信任但驗證”的方法，對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行全面的壓力測試，以識別和緩解潛在的瓶頸。這種主動測試確保了對于AI操作而言至關(guān)重要且成本高昂的GPU不會因網(wǎng)絡(luò)問題而閑置。傳統(tǒng)測試器無法模擬AI流量模式。而思博倫的解決方案能夠模擬AI對高帶寬、低時延的需求，從而在部署前提供思博倫測試解決方案有助于確保800G部署和AI工作負(fù)載的合規(guī)性、性能、互操作性、靈活性和可擴展性。自動化測試降低了網(wǎng)絡(luò)測試的復(fù)雜性，并簡化和加速了邁向1.6T的路徑。通過模擬逼真的AI工作負(fù)載，思博倫幫助客戶對其網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建立信心，從而最大化效率并最小化昂貴中斷的風(fēng)險。思博倫積極參與并貢獻于OFC2024盛會，展示了其全新的B3800G設(shè)備?一款高密思博倫攜手十多家生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴，展示了其屢獲殊榮的800G測試平臺，該平臺可驗證采用各種互連技術(shù)的最新高速網(wǎng)絡(luò)解決方案和設(shè)備的可靠性、性能和互操作性。例子:例子:迄今為止，電信運營商最初通過引入5G非獨立（重點放在了無線接入網(wǎng)（RAN）和邊緣傳輸網(wǎng)絡(luò)上?，F(xiàn)在，隨著它們向5G獨立（SA）過渡，重點已轉(zhuǎn)向IP核心網(wǎng)部署。5G流量的增長正推動一波IP核心網(wǎng)絡(luò)升級到400G以降低成本。400G還提供更高的每端口速度和更低的能耗，減少了所需端口和機架空對于正在向400G演進的運營商而言，QSFP-DD外形尺寸目前正不斷增長的5G流量和越來越多的5G無線接入網(wǎng)部署正在觸發(fā)對蜂窩和匯聚站點更高容量和更高速度的需求。這正在推動傳輸網(wǎng)絡(luò)從1G升級到10G甚至25G（用于蜂窩站點互聯(lián)），以及在邊緣線電鏈路，以及需要100G或更高連接來連接中央單元（CU）的需求。如今，大多數(shù)虛擬分布式單元（DU）也配備了100G網(wǎng)絡(luò)運營商仍然專注于向400G的過渡，但意識到隨著AI和5G向5GAdvanced及6G的演進帶來的更高帶寬需求，未來幾年內(nèi)他們需這導(dǎo)致許多運營商要求供應(yīng)商確保400G升級周期將具備800G就緒能力，以便在三到四年內(nèi)實現(xiàn)無縫更新。落后的跟隨者甚至可隨著運營商商努力采用AI/ML（包括第三方應(yīng)用程序托管業(yè)務(wù)的），AI/ML處理將在電信網(wǎng)絡(luò)中高度分布，推理主要發(fā)生在各種邊緣位置，包括蜂窩站點或集線器站點的遠(yuǎn)端邊緣、匯聚站點的中端由于用例對實時低時延的需求，以及大多數(shù)邊緣位置只需要托管較小的預(yù)訓(xùn)練模型（與需要更多存儲和計算開銷的集中式數(shù)據(jù)中心位置相比）這一事實，推理在邊緣位置更加相關(guān)，而訓(xùn)練和學(xué)隨著邊緣推理用例的增長，大量AI流量將遍歷邊緣位置，這促使早期預(yù)測表明，邊緣位置可能需要大幅增加容量，其中遠(yuǎn)端邊緣利用未來幾年即將投入使用的新技術(shù)，電信網(wǎng)絡(luò)正在物理層進行運營商正專注于網(wǎng)絡(luò)切片的傳輸基礎(chǔ)設(shè)施，尤其是針對批發(fā)和企業(yè)私有網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品。目前正在測試和提供兩種切片方式：一種是用于關(guān)鍵任務(wù)服務(wù)的專用、隔離的硬切片，另一種是用于共享服務(wù)（如VPN）的靈活、按需的軟切片。能力的混合組合被視為提供硬切片正在進行測試，采用的技術(shù)主要是通過ODU?ex提供的光通道靈活性和新興的FlexE（使用以太網(wǎng)來靈活利用光傳輸帶目前，軟切片正在使用多協(xié)議標(biāo)簽交換（MPLS）結(jié)合段路由流量工程（SR-TE）技術(shù)以及虛擬局域網(wǎng)（VLAN）。隨著SR-TE演變?yōu)榫哂徐`活算法（Flex-Algo）的IPv6段路由（SRv6），運營IPv6及IPv6上的段路由（SRv6）的引入市場趨勢，當(dāng)前在新建網(wǎng)絡(luò)（green?eldbuilds）中備受青睞。IPv6通過減少路由跳數(shù)和提高網(wǎng)絡(luò)可靠性，簡化了有線網(wǎng)絡(luò)的管理。它還使流量能夠快速重新路由到替代路徑，這對于運營商至盡管在多網(wǎng)融合（brown?eld）站點中，MPLS仍然受到青睞，但運營商正在制定發(fā)展計劃，其中包括對MPLS和IPv6的混合支傳輸層物理層SRvSRv6/FlexECentralCentral纖維纖維微波微波為了為推動IPv6、云、5G和智能網(wǎng)絡(luò)能力的演進，中國移動在骨干網(wǎng)、城域網(wǎng)、云網(wǎng)絡(luò)和SD-WAN網(wǎng)絡(luò)中開發(fā)并部署了IPv6上的SRv6網(wǎng)絡(luò)通常由數(shù)十臺核心路由器、數(shù)百臺匯聚路由器和大量接入交換機組成。在實驗室中復(fù)制這些復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的成本和時間是巨已經(jīng)增加到無法接受的程度。例如，在測試準(zhǔn)備階段，需要進行數(shù)千次狀態(tài)檢查，以確認(rèn)環(huán)境是否符合測試要求。之后，還要運中國移動需要一種自動化且簡化的測試解決方案，以真實地模擬和測試多種SRv6網(wǎng)絡(luò)場景，包括代表性流量的生成、網(wǎng)絡(luò)事件場景和網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的再現(xiàn)。該解決方案還需要支持網(wǎng)絡(luò)可擴展性要求，隨著流量的增加，確保在網(wǎng)絡(luò)收斂、連接更改和路由更新過思博倫與中國移動及第三方網(wǎng)絡(luò)設(shè)備供應(yīng)商合作，開發(fā)了一個基于Web的IP網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生平臺。思博倫的IP網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生平臺提供了1:1的模擬/仿真能力，能夠再現(xiàn)數(shù)百種網(wǎng)絡(luò)屬性、協(xié)議、事件和服務(wù)，并支持在單一拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)測試環(huán)境中對數(shù)百臺網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和數(shù)千個網(wǎng)絡(luò)連接進行支持。該數(shù)字孿生平臺包含了思博倫創(chuàng)新的TestCenter網(wǎng)絡(luò)流量生成器和協(xié)議仿真器，支套的網(wǎng)絡(luò)仿真硬件，以模擬真實世界的網(wǎng)絡(luò)條件，包括故障和對中國移動保持了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性，并更有效地管理了不具體來說，中國移動受益于可操作的實時分析，該分析提供了多維度網(wǎng)絡(luò)信息，以及“所見即所得”的交互式仿真，通過逐步向?qū)Ы缑婕涌鞙y試周期和收入實現(xiàn)時間。通過網(wǎng)絡(luò)測試儀、網(wǎng)絡(luò)故中國移動保持了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性，并更有效地管理了不思博倫的高速以太網(wǎng)業(yè)務(wù)在高速以太網(wǎng)方思博倫的高速以太網(wǎng)業(yè)務(wù)在高速以太網(wǎng)方面的合作顯示，企業(yè)正在越來越多地利用以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)中心和校園交VPNVPNSaaSInternetSaaSInternet企業(yè)以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)心越來越有興趣逐漸過渡到200G和400G以太網(wǎng)交換機骨干和結(jié)構(gòu)。由于供應(yīng)可用性、每比特成本價值、需求等因素，我們預(yù)計校園網(wǎng)通常使用10G作為校園核心層和匯聚層，但25G和100G在在接入層，1G仍然占主導(dǎo)地位，但隨著網(wǎng)絡(luò)從802.11ac升級到我們也看到了對新的細(xì)分市場?校園網(wǎng)即服務(wù)（CNaaS）的興趣，新的參與者專注于提供具有成本效益的網(wǎng)絡(luò)、增值服務(wù)和創(chuàng)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全市場是巨大的，下一代防火墻和網(wǎng)關(guān)的廣泛測試目我們看到遠(yuǎn)程工作和云應(yīng)用的持續(xù)增長正在推動安全服務(wù)邊緣下一代防火墻接口是企業(yè)數(shù)據(jù)中心的主要關(guān)注點。隨著連接的遠(yuǎn)主要銀行確保供應(yīng)商中立的業(yè)績和合規(guī)性世界上最大的銀行之一選擇了思博倫，以確保網(wǎng)絡(luò)的超高可靠性。思博倫利用高速以太網(wǎng)測試設(shè)備和專業(yè)知識，為新基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)了一美國一家大型銀行與思博倫合作，為新的高速以太網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施開發(fā)了一個供應(yīng)商中立的驗證程序。該程序顯示，當(dāng)多個端口被使用時，一些供應(yīng)商的交換機無法提供完整的100G線路速率。綜合測試確定了在仍然實現(xiàn)全線速率的情況下可以啟用的最大端口數(shù)，從而啟用銀隨著網(wǎng)絡(luò)設(shè)備數(shù)量的增加，這家國際銀行難以在所有設(shè)備和供應(yīng)商組合中執(zhí)行法規(guī)遵從性測試。思博倫自動化了測試環(huán)境，部署了第1層交換結(jié)構(gòu)，允許測試平臺和相關(guān)設(shè)備遠(yuǎn)程供電、自動配置并用于執(zhí)行測試。現(xiàn)在，該銀行以更少的資源將測試平臺的速度提高了300倍，能耗降低了40%，并且可以24/7運行自動化測試，以確美國最大的銀行之一需要部署新的人工智能服務(wù)，并委托了一個AI數(shù)據(jù)中心。思博倫TestCenter使銀行能夠測試400G交換機的性能特征，并有機會增加800G，以及一家總部位于美國的金融交易所正在進行由公共和私有服務(wù)混合組成的多年云遷移線速率測試，包括數(shù)據(jù)包丟失和往返時延測量，以確保與多個交易實體在連接延遲思博倫憑借最新的100G和400G以太網(wǎng)測試解決方案，幫助銀行確保實現(xiàn)超高網(wǎng)絡(luò)性能和合規(guī)目一家領(lǐng)先的基于云的游戲服務(wù)提供商在通過頂級云提供商的平臺交付游戲時遇到了高時延問題，并努力確定根本原因。游戲服務(wù)使用思博倫專家和高速以太網(wǎng)測試解決方案來增強其內(nèi)部測試能力，識別高時延的潛在來源，并幫助開發(fā)最佳實踐來最大限度地減少這些來源。因此，游戲提供商顯著改善了其產(chǎn)品在生產(chǎn)云平世界上最大的游戲提供商之一需要確保其服務(wù)的最終用戶獲得最佳體驗。他們希望確保在提供直播服務(wù)之前，對其網(wǎng)絡(luò)的任何更改都經(jīng)過徹底的測試和審查。游戲供應(yīng)商與思博倫公司合作開發(fā)了一個基于實驗室的測試環(huán)境，該環(huán)境忠實地再現(xiàn)了現(xiàn)實世界的協(xié)議、設(shè)備和流量負(fù)載。通過對高速以太網(wǎng)設(shè)備和流量的全面仿真，游戲提供商可以全面驗證新的以太網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施確保高質(zhì)量的思博倫通過全面的網(wǎng)絡(luò)測試和仿真，幫助將游戲時延降至最低。高速以太網(wǎng)市場的創(chuàng)新步伐正在以前所未有的速度加快，創(chuàng)新周?首個標(biāo)準(zhǔn)預(yù)計于2024年末出臺，首批思博倫在以太網(wǎng)測試領(lǐng)域擁有幾十年的專業(yè)經(jīng)驗，在支持高速以太網(wǎng)創(chuàng)新方面享有全球聲譽。最近，思博倫更是加速了