ルーティングテーブルとルーター選択アルゴリズム

ルーティングテーブルとルーター選択アルゴリズム

標準ルーティングテーブル

1.次駅経路選定の基本的な考え方

ルーティング テーブルは、宛先までの完全なパスではなく、そのルータから宛先までのパスの次のステップのみを指定します。

2. 標準 IP ルーティング テーブルには、多数の (N, R) ペアが含まれています。

N: 宛先ネットワークのIPアドレス

R: N へのパス上の次のルーターの IP アドレス。

基本的な次の停車地ルーティングアルゴリズム:

ルートデータグラム(データグラム、ルーティングテーブル)

{

データグラムから宛先 IP アドレス D を抽出し、netid ネットワーク番号 N を計算します。

Nがルータが直接接続されているネットワークのアドレスと一致する場合

次に、ネットワーク上で直接配信します (カプセル化、物理アドレスのバインディング、送信など)

そうでなければ、ルーティングテーブルにNへのルートが含まれている場合

次に、データグラムをルーティングテーブルで指定された次の宛先に送信します。

それ以外の場合、ルーティングエラー

}

静的ルーティングと動的ルーティング

静的ルートは手動で作成および管理され、自動的に変更されることはありません。インターネット トポロジまたは接続方法の変更を反映するには、手動で更新する必要があります。

静的ルーティングの機能:

利点: 安全で信頼性が高く、シンプルで直感的であり、動的ルーティング選択のオーバーヘッドを回避します。

デメリット: 複雑なインターネット構造には適していません。セットアップと保守の作業量が多く、ルーティング ループが発生しやすくなります。

インターネットに障害が発生し、静的ルートが自動的に変更されない

適用環境: あまり複雑ではないインターネット構造

動的ルーティングは、自己学習を通じてルーティング テーブルを自動的に変更および更新できます。動的ルーティングでは、ルータ間でルーティング情報を常に交換する必要があります。

動的ルーティングの機能:

利点: より高い自律性と柔軟性

デメリット: ルーティング情報の交換にはネットワーク帯域幅が必要であり、ルーティング テーブルの動的な変更と更新にはルーターのメモリと CPU 処理時間が必要であり、ルーターのリソースを消費します。

適用環境: 複雑なトポロジと大規模なネットワーク規模を持つインターネットでは、誤ったパスを自動的に排除し、パフォーマンスの良いパスを自動的に選択します。

パスメトリック

メトリックはパスの品質を表す数値です。メトリックが小さいほど、パスの品質は高くなります。

メトリックの計算は、パスの 1 つの機能またはパスの複数の機能に基づいて行うことができます。

ホップ数: IP データグラムが宛先に到達するまでに通過しなければならないルーターの数。

帯域幅: リンクのデータ容量。

レイテンシ: データが送信元から送信先に到達するまでにかかる時間。

負荷: ネットワーク内 (ルーター内やリンク上など) での情報フローのアクティビティ量。

信頼性: データ伝送時のエラー率

オーバーヘッド: 通常、帯域幅、構築コスト、保守コスト、使用料などの要素に基づいてネットワーク管理者が指定できる変数値。

ルーティング プロトコル:

1. ダイナミックルーティングを使用するための基本条件

ルータは同じルーティング プロトコルを実行し、同じルーティング アルゴリズムを実装します。

2. 広く使用されているルーティングプロトコル

ルーティング情報プロトコル RIP: ベクトル距離アルゴリズムの使用

Open Shortest Path First プロトコル OSPF: リンクステートアルゴリズムの使用

3. ルーティングのコンバージェンス

意味: インターネット内のすべてのルーターは、現在のインターネット トポロジを反映するのに十分な精度を持つ同じルーティング情報を実行します。

高速コンバージェンスは、ルーティング プロトコルの最も望ましい機能です。

ルーティングアルゴリズム:

1. ベクトル距離ルーティングアルゴリズム

基本的な考え方: ルータは、到達可能なネットワークとネットワークまでの距離を通知するために、既知のルーティング情報を近隣のルータに定期的にブロードキャストします。隣接ルータは、受信したルーティング情報に基づいて、独自のルーティング テーブルを変更および更新できます。

利点: アルゴリズムはシンプルで実装が簡単

デメリット: 収束が遅い問題: ルータのパス変更は、隣接するルータから波のように伝播する必要があり、これは遅いプロセスです。

交換する必要がある情報量が大きい:自身のルーティングテーブルのサイズと同程度

適用環境: ルーティングの大幅な変更が少ない中小規模のインターネット

2. リンクステートルーティングアルゴリズム

基本的な考え方: インターネット上の各ルータは、隣接ルータとの接続関係を定期的に他のルータにブロードキャストします。インターネット上の各ルータは、受信したルーティング情報を使用して、インターネット トポロジ図を描画します。描画されたトポロジ図と最短パス優先アルゴリズムを使用して、各ネットワークへの最短パスを計算します。

OSPFルーティングプロトコル

利点: 収束速度が速い、サービス タイプの選択をサポート、負荷分散と ID 認証を提供。

デメリット: より高いルーター処理能力と一定の帯域幅要件が必要です。

適用環境:大規模かつ複雑なインターネット

両者の根本的な違いは次のとおりです。

ベクトル距離ルーティング アルゴリズム: ルータがインターネット全体のトポロジを理解する必要はなく、隣接するルータを通じて各ネットワークへの可能なパスを学習します。

リンクステートルーティングアルゴリズム

これは、インターネット全体のトポロジ構造図に依存しており、インターネット全体のトポロジ構造図を使用して SPF ツリーを取得し、その後、SPF ツリーからルーティング テーブルを生成します。

<<:  Ruan Yifeng: ガウスぼかしアルゴリズム

>>:  Google: より多くのデータはより優れたアルゴリズムに勝ります!

ブログ    

推薦する

マイクロソフト、警察への顔認識サポート提供を禁止される企業リストに加わる

マイクロソフトはIBMとアマゾンに続き、米警察への顔認識ソフトウェアの販売を停止した最新のテクノロジ...

2030年までに、仕事の70%が人工知能に置き換えられるでしょう。子どもたちが競争力を維持できるよう、私たちはどう支援できるでしょうか?

10年前は多くの人が必死に五線譜を練習していましたが、今ではほとんど誰も使っていません。 5年前は...

DNAロボットの進化!わずか数分で複雑なナノ構造のデバイスが作成され、体内に入り、タスクを実行します。

[[397076]]ビッグデータ概要著者: ミッキーSF映画には、マイクロロボットが体内に入り、有...

人工知能チュートリアル(II):人工知能の歴史とマトリックスの再考

このシリーズの最初の記事では、人工知能、機械学習、ディープラーニング、データサイエンスなどの分野間の...

とても驚きました! GPT-4V錯視チャレンジ記録: 間違っているはずのものは間違っていない、間違っているはずのないものも間違っている

GPT-4V は視覚エラーマップに挑戦し、その結果は「衝撃的」でした。 「どちらの側が明るいですか」...

AIアルゴリズムエンジニアの涙の体験談

[[425033]]私たちはしばらくの間、展開モデルの最適化に取り組んできました。ここ数日でようやく...

新人新社、企業の急成長を支援する人事システムのデータデュアルエンジン版を発表

5月21日、新人新市は北京で2021年新人新市ブランドアップグレード記者会見を開催した。今回の記者会...

「翼竜」が飛び立ち、その威力を発揮。固定翼ドローンについて、あなたはどのくらい知っていますか?

空を飛ぶ龍、数千マイル離れたところから救援に駆けつける!最近、「翼龍」無人機が飛び立ち、被災地に急行...

機械学習の新たな嵐: ML モデルを使用して住宅価格を予測する方法とは?

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」(ID: AI_Discov...

百度のDuerOS会話型AIオペレーティングシステムと複数のスマート製品が上海のCESアジアで発表されました

2018CES Asiaが今朝上海で開幕しました。アジアの消費者向けテクノロジー業界の年次イベントで...

「機械が人間に取って代わる」時代が到来。人類はこれからどう生き残っていくのか?

今年の春節祝賀会には、有名人よりも人気のある特別な俳優たちがいます。書道をしたり、ダンスをしたり、腕...

...

2021年4月のドローン業界の重要な動向の概要

2021年3月に入り、ドローン業界では新製品の登場、用途の深化、大きな出来事の連続など、発展は活気に...

アリババが雲奇会議でデジタル経済について語らなかったこと

2009 年以来、雲奇会議は、最も初期のローカル ウェブサイト サミットから、アリババの年次戦略およ...