Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
، به اندازه نمایی نیاز دارند. با گسترش نتیجه ای از رازبوروف، اسمولنسکی در 1987 اثبات کرد که این امر حتی در صورتی که مدار با گیت هایی که مجموع بیت های ورودی را بر حسب مدول یک عدد اول فرد "p" محاسبه می کنند، گسترش یابد، نیز درست است . "مساله k"-clique این است که مشخص کنیم آیا یک گراف داده شده با n راس ، کلیکی به اندازه k دارد یا نه . برای هر انتخاب خاص از ثابت های n و k گراف می تواند به صورت دودویی کدگذاری شود با استفاده از formula_30 و formula_31 این خانواده از توابع ، تک تن است و می توان آن را توسط خانواده ای از مدار ها محاسبه کرد ، اما نشان داده شده است که نمی توان ان را با خانواده ای از مدار های تک تن با اندازه چند جمله ای محاسبه کرد . نتیجه اصلی رازباروف در سال 1987 توسط آلن و بوپانو به یک کران پایین نمایی بهبود یافت . در سال 2008 راسمن نشان داد که مدار های عمق ثابت با دروازه های OR ، AND ، NOT برای حل مساله حتی در حالت متوسط formula_32 استفاده شده . در حالت کلی مداری با اندازه formula_33 نیاز است .
محاسبات فرابعدی (HDC) رویکردی به محاسبات، به ویژه هوش مصنوعی است. عملکرد HDC از این رو است که قشر مخچه بر روی نمایش های داده های فرابعدی عمل می کند. در HDC، اطلاعات به عنوان یک بردار فرابعدی (بلند) به نام هایپر بردار نمایش داده می شود. یک بردار فرابعدی (هایپر بردار) می تواند شامل هزاران عدد باشد که یک نقطه را در فضایی با هزاران بعد نشان می دهد. معماری های نمادین برداری نام قدیمی تری برای همین رویکرد گسترده است. روند. داده ها از فضای ورودی به فضای HD پراکنده تحت تابع رمزگذاری φ: X → H نگاشت می شوند. نمایش هایHD در ساختارهای داده ای ذخیره می شوند که تحت تأثیر خرابی هایی بر اثر نویز/خطاهای سخت افزاری قرار دارند. نمایش های HD نویزی/خراب هنوز می توانند به عنوان ورودی برای یادگیری، طبقه بندی و غیره عمل کنند. همچنین می توان آن ها را رمزگشایی کرد تا داده های ورودی بازیابی شوند. H معمولا به اعداد صحیح محدود به دامنه (-v-v) محدود می شود. این مشابه با فرآیند یادگیری انجام شده توسط سیستم بویایی مگس میوه است. ورودی یک بردار تقریباً 50 بعدی است که مربوط به انواع نورون های گیرنده بویایی است. نمایش HD از ~2000 بعد استفاده می
کند. شفافیت. جبر HDC چگونگی و چرایی تصمیم گیری سیستم ها را، برخلاف شبکه های عصبی مصنوعی آشکار می کند. اشیاء فیزیکی را می توان به هایپر بردارها نگاشت کرد تا توسط جبر پردازش شوند. عملکرد. HDC برای "سیستم های محاسباتی درون حافظه" مناسب است که محاسبات و نگهداری داده ها را روی یک تراشه واحد انجام می دهند و از تأخیرهای انتقال داده جلوگیری می کنند. دستگاه های آنالوگ با ولتاژ پایین کار می کنند. آن ها با انرژی کار می کنند، اما مستعد نویز ایجادکننده خطا هستند. HDC می تواند چنین خطاهایی را تحمل کند. تیم های مختلف شتاب دهنده های سخت افزاری کم مصرف HDC را توسعه داده اند. دستگاه های ممریستیوی در مقیاس نانو می توانند برای انجام محاسبات مورد استفاده قرار گیرند. یک سیستم محاسباتی فرابعدی درون حافظه می تواند عملیات را بر روی دو موتور متقاطع ممریستی به همراه مدارهای دیجیتال CMOS جانبی پیاده سازی کند. آزمایش هایی با استفاده از 760,000 دستگاه حافظه با قابلیت تغییر فاز که محاسبات آنالوگ درون حافظه را انجام می دهند، به دقت زیادی در مقایسه با پیاده سازی های نرم افزاری دست یافتند. خطاها. HDC نسبت به خطاهایی مانند خطای بیت منفرد (تغی
یر 0 به 1 یا بالعکس) که توسط مکانیزم های تصحیح خطا از دست رفته است، مقاوم است. حذف چنین مکانیزم های تصحیح خطا می تواند تا 25٪ از هزینه محاسباتی را کاهش دهد. این امکان پذیر است زیرا چنین خطاهایی نتیجه را "نزدیک" به بردار صحیح باقی می گذارند. استدلال با استفاده از بردارها به خطر نمی افتد. HDC حداقل 10 برابر نسبت به شبکه های عصبی مصنوعی سنتی که خودشان نیز چندین برابر مقاوم تر از محاسبات سنتی هستند به خطا مقاوم تر است. مثال. یک مثال ساده تصاویر حاوی دایره های سیاه و مربع های سفید است. هایپر بردارها می توانند متغیرهای شکل و رنگ را نشان دهند و مقادیر مربوطه را در خود نگه دارند: دایره، مربع، سیاه و سفید. هایپر بردارهای مقید می توانند جفت های سیاه و دایره و غیره را در خود نگه دارند. عمود. فضای با ابعاد بالا به بسیاری از بردارهای متعامد اجازه می دهد. با این حال، اگر به جای آن به بردارها اجازه داده شود که تقریباً متعامد باشند، تعداد بردارهای متمایز در فضای با ابعاد بالا بسیار بیشتر خواهد بود. HDC از مفهوم نمایش های توزیع شده استفاده می کند، که در آن یک شیء یا مشاهده به جای یک ثابت واحد، با الگویی از مقادیر در ابعاد متع
دد نمایش داده می شود. عملیات. HDC می تواند هایپر بردارها را با استفاده از عملیات فضای برداری مشخص به هایپر بردارهای جدید ترکیب کند. گروه ها، حلقه ها و میدان ها بر روی هایپر بردارها به عنوان ساختارهای محاسباتی زیربنایی با عملیات های محاسباتی ابتدایی مانند جمع، ضرب، جایگشت، نگاشت و معکوس تبدیل می شوند. همه وظایف محاسباتی در فضای با ابعاد بالا با استفاده از عملیات های ساده مانند جمع عنصر به عنصر و ضرب نقطه ای انجام می شوند. پیوند، توپ های نقطه ای مرتب ایجاد می کند و همچنین تابعی ⊗ : H × H → H است. ورودی دو نقطه در H است، در حالی که خروجی یک نقطه متفاوت است. ضرب بردار SHAPE با CIRCLE، این دو را به هم متصل می کند و ایده “SHAPE is CIRCLE” را نشان می دهد. این بردار تقریباً متعامد با SHAPE و CIRCLE است. مؤلفه ها را می توان از بردار بازیابی کرد (مثلاً به سؤال "آیا شکل یک دایره است؟" پاسخ دهید). جمع، برداری ایجاد می کند که مفاهیم را ترکیب می کند. به عنوان مثال، اضافه کردن “SHAPE is CIRCLE” به “COLOR is RED” برداری ایجاد می کند که یک دایره قرمز را نشان می دهد. جایگشت عناصر بردار را مرتب می کند. به عنوان مثال، جایگشت یک
بردار سه بعدی با مقادیر برچسب گذاری شده x، y و z می تواند x را با y، y را با z و z را با x تعویض کند. رویدادهای نشان داده شده توسط هایپر بردارهای A و B را می توان با هم جمع کرد و یک بردار تشکیل داد، اما این ترتیب رویداد را قربانی می کند. ترکیب جمع با جایگشت ترتیب را حفظ می کند؛ ترتیب رویداد را می توان با معکوس کردن عملیات بازیابی کرد. بسته بندی، مجموعه ای از عناصر را در H به عنوان تابع ⊕ : H × H → H ترکیب می کند. ورودی دو نقطه در H است و خروجی یک نقطه سوم است که شبیه به هر دو است. تاریخچه. معماری های نمادین برداری (VSA) رویکردی سیستماتیک برای نمایش نمادهای با ابعاد بالا ارائه کردند تا از عملیات هایی مانند ایجاد روابط پشتیبانی کنند. نمونه های اولیه شامل نمایش های کاهش یافته هولوگرافیک، کدهای پراکنده دودویی و اتصال ماتریسی اصطلاحات افزایشی است. محاسبات ابربعدی (HD) این مدل ها را پیشرفت داد، به ویژه با تأکید بر کارایی سخت افزار. در سال 2018، اریک وایس نشان داد که چگونه می توان یک تصویر را به طور کامل به عنوان یک هایپر بردار نمایش داد. یک بردار می تواند اطلاعاتی در مورد همه اشیاء موجود در تصویر، از جمله ویژگی های
ی مانند رنگ، موقعیت و اندازه را در خود جای دهد. در سال 2023، عباس رحیمی و همکارانش از HDC با شبکه های عصبی برای حل ماتریس های پیشرونده ریون استفاده کردند. در سال 2023، مایک هِدز و همکارانش تحت نظارت پروفسورهای گیوارگیس، نیکولائو و ویدنبوم یک کتابخانه محاسبات ابربعدی ایجاد کردند که بر روی پایتورچ ساخته شده است. کاربرد. تشخیص تصویر الگوریتم های HDC می توانند وظایفی مانند طبقه بندی تصاویر را که مدت هاست توسط شبکه های عصبی عمیق انجام می شود، تکرار کنند. طبقه بندی یک مجموعه برچسب گذاری شده از ارقام دست نویس از یک الگوریتم برای تجزیه و تحلیل ویژگی های هر تصویر استفاده می کند که منجر به یک هایپربردار برای هر تصویر می شود. سپس الگوریتم هایپر بردارها را برای همه تصاویر برچسب گذاری شده، مثلاً صفر، اضافه می کند تا یک هایپر بردار نمونه اولیه برای مفهوم صفر ایجاد کند و این کار را برای ارقام دیگر تکرار می کند. طبقه بندی یک تصویر بدون برچسب شامل ایجاد یک هایپر بردار برای آن و مقایسه آن با هایپر بردارهای مرجع است. این مقایسه رقمی را که بیشترین شباهت را با تصویر جدید دارد شناسایی می کند. با توجه به مجموعه نمونه برچسب گذاری شد
ه formula_1 کلاس یک "xi" خاص است. با توجه به سوال xq ∈ X ، نزدیک ترین نمونه اولیه را می توان با formula_2 پیدا کرد. معیار شباهت ρ معمولاً ضرب نقطه ای است. استدلال هایپر بردارها همچنین می توانند برای استدلال استفاده شوند. ماتریس های پیشرونده ریون تصاویری از اشیاء را در یک شبکه نشان می دهد. یک موقعیت در شبکه خالی است. تست این است که از بین تصاویر کاندید، تصویری را انتخاب کنید که بهترین تناسب را دارد. یک دیکشنری از هایپر بردارها اشیاء فردی را نشان می دهد. هر هایپر بردار یک مفهوم شیء را با ویژگی های آن نشان می دهد. برای هر تصویر آزمایشی، یک شبکه عصبی یک هایپر بردار دودویی (مقادیر +1 یا -1) تولید می کند که تا حد ممکن به برخی از مجموعه های هایپر بردارهای دیکشنری نزدیک باشد. بنابراین هایپر بردار تولید شده همه اشیاء و ویژگی های آن ها را در تصویر توصیف می کند. الگوریتم دیگر توزیع های احتمالی را برای تعداد اشیاء در هر تصویر و ویژگی های آن ها ایجاد می کند. این توزیع های احتمالی ویژگی های احتمالی هر دو زمینه و تصاویر کاندید را توصیف می کنند. آن ها نیز به هایپر بردارها تبدیل می شوند، سپس جبر محتمل ترین تصویر کاندید برای پ
ر کردن شکاف را پیش بینی می کند. این رویکرد به دقت 88% در یک مجموعه مسئله دست یافت و راه حل های فقط شبکه عصبی را که 61% دقیق بودند شکست داد. برای شبکه های 3 در 3، سیستم 250 برابر سریع تر از روشی بود که از منطق نمادین برای استدلال استفاده می کرد، به دلیل اندازه کتاب قانون مرتبط. دیگر کاربردهای دیگر شامل پردازش سیگنال های زیستی، پردازش زبان طبیعی و رباتیک است. همچنین ببینید. ماشین بردار پشتیبانی
وزارت کارآمدی حکومت به طور خلاصه شده دوج یک کمیسیون مشورتی در سطح رئیس جمهور در حکومت ایالات متحده آمریکا است که توسط دونالد ترامپ در دومین دوره ریاست جمهوری وی تأسیس شد. این اداره توسط تاجران میلیاردر ایلان ماسک و ویوک راماسوامی رهبری می شد. وزارتکارآمدی حکومت، علی رغم نامش، به عنوان یک بخش اجرایی فدرال عمل نمی کند، لذا وارد سازوکار تأیید کنگره نمی شود بلکه در عوض، به عنوان یک نهاد مشورتی عمل می کند که توصیه هایی در مورد ساده سازی حکومت فدرال و کاهش ناکارآمدی آن ارائه می دهد. همچنین، عنوان «دوج» به میم دوج و رمزارز دوج کوین نیز اشاره دارد. تاریخچه. ایده تأسیس اداره کارآمدی با وعده های انتخاباتی ترامپ برای کاهش هزینه های فدرال و کاهش اندازه حکومت و میزان کسری مالی فدرال مرتبط است. مفهوم اداره کارآمدی حکومت در بحثی بین ایلان ماسک و دونالد ترامپ به وجود آمد. ماسک ایده یک وزارتخانه برای ساده سازی کارایی دولت را با ترامپ مطرح کرد. بعدها ترامپ به ماسک برای ریاست این اداره پیشنهاد داد. ماسک پیشنهاد کرد که اداره کارآمدی حکومت می تواند به کاهش بودجه فدرال آمریکا تا ۲ تریلیون دلار از طریق اقداماتی مانند کاهش ضایعات، پ
ایان دادن آژانس های اضافی و کوچک کردن نیروی کارمندان فدرال کمک کند. راماسوامی همچنین گفته که اداره کارآمدی حکومت ممکن است کل آژانس های فدرال را حذف کند و تعداد کارمندان را تا ۷۵٪ کاهش دهد. ماسک همچنین پیشنهاد کرده که تعداد آژانس های فدرال از بیش از ۴۰۰ واحد به کمتر از ۱۰۰ تا تجمیع شود.
جام باشگاه های کارائیب ۲۰۰۴ یک رقابت بین المللی فوتبال باشگاهی بود که در کارائیب برای تعیین مسابقات مقدماتی این منطقه برای جام قهرمانان کونکاکاف برگزار شد. فینال مسابقات تماما در اختیار تیم های جامائیکایی بود و هاربر ویو با شکست تیولی گاردنز به جام قهرمانان کونکاکاف ۲۰۰۵ صعود کرد. فینال. سن خوان جابلوته قهرمان سی اف یو ۲۰۰۴ شد و به یک چهارم نهایی جام قهرمانان کونکاکاف ۲۰۰۵ صعود کرد.
مجازی سازی عملکردهای شبکه (NFV) یک مفهوم معماری شبکه است که از فناوری های مجازی سازی IT استفاده می کند تا دسته های کامل از توابع گره شبکه را به بلوک های ساختمانی مجازی تبدیل کند. این بلوک ها می توانند به هم متصل شوند یا زنجیره ای ایجاد کنند تا خدمات ارتباطی را ایجاد و ارائه دهند. NFV بر تکنیک های سنتی مجازی سازی سرور تکیه دارد، مانند آنچه در فناوری اطلاعات سازمانی استفاده می شود. یک تابع شبکه مجازی سازی (VNF) در یک یا چند ماشین مجازی یا کانتینر اجرا می شود که نرم افزارها و فرآیندهای مختلفی را بر روی سرورهای معمولی، سوئیچ ها و دستگاه های ذخیره سازی با حجم بالا یا حتی زیرساخت های رایانش ابری اجرا می کنند. این فرایند به جای استفاده از سخت افزارهای سفارشی برای هر تابع شبکه انجام می شود و از قفل شدن به یک فروشنده خاص جلوگیری می کند. برای مثال، می توان یک کنترل کننده مرزی مجازی برای محافظت از شبکه مستقر کرد، بدون نیاز به هزینه ها و پیچیدگی های معمول تهیه و نصب واحدهای فیزیکی حفاظت از شبکه. سایر مثال های NFV شامل متعادل کننده های بار مجازی، دیوارهای آتش، سامانه تشخیص نفوذ، و بهینه سازی شبکه گسترده هستند. جدا کردن نر
م افزار توابع شبکه از پلتفرم سخت افزاری سفارشی، یک معماری شبکه انعطاف پذیر را ایجاد می کند. این معماری مدیریت شبکه چابک، راه اندازی سریع خدمات جدید، و کاهش قابل توجه در هزینه های سرمایه ای (CAPEX) و عملیاتی (OPEX) را ممکن می سازد. پس زمینه. توسعه محصول در صنعت مخابرات به طور سنتی از استانداردهای دقیق برای پایداری، رعایت پروتکل ها و کیفیت پیروی می کرد، که این امر با استفاده از اصطلاح «درجه حمل کننده» برای توصیف تجهیزاتی که این سطح از اعتمادپذیری و عملکرد بالا را نشان می دهند، منعکس می شد. در حالی که این مدل در گذشته به خوبی کار می کرد، به طور اجتناب ناپذیری منجر به دوره های طولانی توسعه محصول، سرعت پایین پیشرفت و وابستگی به سخت افزار خاص یا اختصاصی می شد، مانند مدارهای مجتمع با کاربرد خاص (ASIC) برای برنامه های خاص. این مدل توسعه باعث تأخیرهای قابل توجه در زمان راه اندازی خدمات جدید، چالش های پیچیده در هم افزایی سیستم ها و افزایش قابل توجه هزینه های سرمایه ای و عملیاتی (CAPEX/OPEX) هنگام مقیاس دهی به سیستم های شبکه و زیرساخت ها و ارتقاء قابلیت های خدمات شبکه برای پاسخگویی به بار و تقاضاهای عملکردی رو به رشد می
شد. علاوه بر این، ظهور رقابت های قابل توجه از سوی سازمان های چابک که در مقیاس بزرگ بر روی اینترنت عمومی فعالیت می کنند (مانند Google Talk, Skype و Netflix)، باعث شد تا ارائه دهندگان خدمات به دنبال روش های نوآورانه برای اختلال در وضعیت موجود و افزایش منابع درآمدی خود باشند. تاریخچه. در اکتبر ۲۰۱۲، گروهی از اپراتورهای مخابراتی یک اوراق سفید در یک کنفرانس در دارمشتات، آلمان، دربارهٔ شبکه های نرم افزارمحور (SDN) و اوپن فلو منتشر کردند. فراخوان اقدام در پایان این مقاله سفید منجر به ایجاد گروه مشخصات صنعتی مجازی سازی توابع شبکه (NFV) در داخل نهاد های استانداردهای مخابراتی اروپا (ETSI) شد. این گروه مشخصات صنعتی (ISG) متشکل از نمایندگان صنعت مخابرات از اروپا و سایر نقاط جهان بود. گروه ISG NFV در ETSI بسیاری از جنبه ها را پوشش می دهد، از جمله معماری عملکردی، مدل اطلاعات، مدل داده، پروتکل ها، APIها، تست، قابلیت اطمینان، امنیت، تکامل های آینده و غیره. گروه ISG NFV ETSI از می ۲۰۲۱ نسخه ۵ مشخصات خود را منتشر کرده است که هدف آن تولید مشخصات جدید و گسترش مشخصات قبلی بر اساس ویژگی ها و بهبودهای جدید است. از زمان انتشار مقال
ه سفید، این گروه بیش از ۱۰۰ انتشار تولید کرده است که در صنعت به طور گسترده ای پذیرفته شده و در پروژه های متن باز برجسته مانند OpenStack, ONAP و Open Source MANO (OSM) به کار گرفته شده است. به دلیل فعالیت های متقابل و همکاری های فعال، مشخصات NFV ETSI همچنین در سایر سازمان های توسعه استاندارد (SDO) مانند 3GPP, IETF و ETSI MEC نیز مورد ارجاع قرار گرفته است. چهارچوب. چارچوب NFV از سه مؤلفه اصلی تشکیل شده است: 1. توابع شبکه مجازی شده (VNFs): این توابع، پیاده سازی های نرم افزاری از توابع شبکه هستند که می توانند بر روی زیرساخت مجازی سازی توابع شبکه (NFVI) مستقر شوند. 2. زیرساخت مجازی سازی توابع شبکه (NFVI): این عبارت به مجموع تمام اجزای سخت افزاری و نرم افزاری اطلاق می شود که محیطی را برای استقرار VNFs فراهم می آورد. زیرساخت NFVI ممکن است شامل چندین موقعیت جغرافیایی باشد. شبکه ای که اتصال بین این موقعیت ها را فراهم می کند، به عنوان بخشی از زیرساخت NFVI در نظر گرفته می شود. 3. چارچوب معماری مدیریت و ارکستراسیون مجازی سازی توابع شبکه (NFV-MANO Architectural Framework): این چارچوب مجموعه ای از بلوک های عملکردی، مخازن د
اده مورد استفاده توسط این بلوک ها، و نقاط مرجع و رابط هایی است که از طریق آن ها این بلوک ها برای هدف مدیریت و ارکستراسیون NFVI و VNFs اطلاعات مبادله می کنند. بلوک ساختاری برای هر دو NFVI و NFV-MANO، پلتفرم NFV است. در نقش NFVI، این پلتفرم شامل منابع پردازشی و ذخیره سازی مجازی و فیزیکی و نرم افزار مجازی سازی است. در نقش NFV-MANO، این پلتفرم شامل مدیران VNF و NFVI و نرم افزار مجازی سازی است که بر روی یک کنترلر سخت افزاری عمل می کند. پلتفرم NFV ویژگی های سطح carrier-grade را پیاده سازی می کند که برای مدیریت و نظارت بر اجزای پلتفرم، بازیابی از خرابی ها و تأمین امنیت مؤثر مورد نیاز شبکه های عمومی حمل کننده است. جنبه علمی. یک ارائه دهنده خدمات که از طراحی NFV پیروی می کند، یک یا چند تابع شبکه مجازی شده (VNF) را پیاده سازی می کند. به طور مستقل، یک VNF به طور خودکار محصول یا خدمات قابل استفاده ای برای مشتریان ارائه دهنده فراهم نمی کند. برای ساخت خدمات پیچیده تر، از مفهوم زنجیره سازی خدمات استفاده می شود، جایی که چندین VNF به صورت توالی وار برای ارائه یک خدمت استفاده می شوند. جنبه دیگر پیاده سازی NFV، فرایند ارکستراسی
ون است. برای ساخت خدمات با قابلیت اطمینان و مقیاس پذیری بالا، NFV نیاز دارد که شبکه بتواند نمونه های VNF را ایجاد کند، آن ها را نظارت کند، تعمیر کند و (مهم تر از همه برای کسب وکار یک ارائه دهنده خدمات) هزینه خدمات ارائه شده را محاسبه کند. این ویژگی ها، که به عنوان ویژگی های carrier-grade شناخته می شوند، به لایه ارکستراسیون اختصاص داده می شوند تا قابلیت دسترسی بالا، امنیت و هزینه های پایین عملیات و نگهداری را فراهم کنند. نکته مهم این است که لایه ارکستراسیون باید بتواند VNFs را صرف نظر از فناوری زیرساختی داخل VNF مدیریت کند. به عنوان مثال، لایه ارکستراسیون باید بتواند یک VNF SBC از فروشنده X را که بر روی VMware vSphere اجرا می شود، به همان اندازه که یک VNF IMS از فروشنده Y را که بر روی KVM اجرا می شود، مدیریت کند. NFV توزیع شده. برداشت اولیه از NFV این بود که قابلیت های مجازی شده باید در مراکز داده پیاده سازی شوند. این رویکرد در بسیاری از موارد کار می کند، اما در همه موارد نه. NFV بر انعطاف پذیری گسترده در خصوص مکان فیزیکی توابع مجازی شده تأکید دارد. بنابراین، به طور ایده آل، توابع مجازی شده باید در جایی قرار گ
یرند که مؤثرترین و کم هزینه ترین باشد. این بدان معناست که ارائه دهنده خدمات باید آزادی داشته باشد تا NFV را در تمام مکان های ممکن، از مرکز داده گرفته تا گره شبکه و محل استقرار مشتری مستقر کند. این رویکرد که به آن NFV توزیع شده گفته می شود، از همان ابتدا که NFV در حال توسعه و استانداردسازی بود، مورد تأکید قرار گرفت و در اسناد منتشرشده اخیر NFV ISG برجسته است. در برخی موارد، برای یک ارائه دهنده خدمات، واضح است که قرار دادن این عملکردهای مجازی شده در محل مشتری مزایای مشخصی دارد. این مزایا از جنبه های اقتصادی، عملکردی و قابلیت مجازی سازی توابع مختلف متغیر است. اولین اثبات مفهوم چندفروشنده ای عمومی (PoC) برای D-NFV که توسط ETSI NFV ISG تأیید شد، توسط Cyan, Inc. , RAD, Fortinet و Certes Networks در شیکاگو در ژوئن ۲۰۱۴ برگزار شد و توسط CenturyLink پشتیبانی می شد. این PoC مبتنی بر تجهیزات D-NFV در لبه مشتری RAD و با استفاده از فایروال نسل جدید (NGFW) Fortinet و موتور رمزگذاری/رمزگشایی مجازی Certes Networks به عنوان توابع شبکه مجازی شده (VNFs) با سیستم Blue Planet Cyan برای ارکستراسیون کل اکوسیستم بود. راه حل D-NFV RA
D، یک واحد ترمینال شبکه لایه ۲/لایه ۳ (NTU) بود که با یک ماژول سرور X86 D-NFV مجهز شده بود و به عنوان یک موتور مجازی سازی در لبه مشتری عمل می کرد و در انتهای همان ماه تجاری شد. در طول سال ۲۰۱۴، RAD همچنین یک اتحادیه D-NFV را سازماندهی کرد که یک اکوسیستم از فروشندگان و یکپارچه سازان سیستم بین المللی بود که به طور تخصصی بر روی کاربردهای جدید NFV تمرکز داشتند. مزایای مدولاریتهٔ NFV. هنگام طراحی و توسعه نرم افزاری که توابع VNFs را فراهم می کند، فروشندگان ممکن است آن نرم افزار را به اجزای نرم افزاری تقسیم کنند (نمای پیاده سازی معماری نرم افزار) و این اجزا را در یک یا چند تصویر (نمای استقرار معماری نرم افزار) بسته بندی کنند. این اجزای نرم افزاری تعریف شده توسط فروشنده، به عنوان اجزای تابع شبکه مجازی شده (VNFCs) شناخته می شوند. VNFs با یک یا چند VNFC پیاده سازی می شوند و فرض بر این است که نمونه های VNFC به طور یک به یک با تصاویر VM هم راستا هستند. به طور کلی، VNFCها باید قادر به افزایش مقیاس (scale up) و/یا گسترش مقیاس (scale out) باشند. با تخصیص CPUهای مجازی منعطف به هر یک از نمونه های VNFC، لایه مدیریت شبکه می توا
ند VNFC را برای تأمین نیازهای عملکردی و مقیاس پذیری بر روی یک سیستم یا پلتفرم واحد مقیاس عمودی دهد. به طور مشابه، لایه مدیریت شبکه می تواند یک VNFC را با فعال سازی چندین نمونه از آن VNFC بر روی چندین پلتفرم گسترش دهد و بنابراین به مشخصات عملکردی و معماری دست یابد بدون اینکه به پایداری عملکرد سایر VNFCها آسیب بزند. پذیرندگان اولیه چنین الگوهای معماری اصول مدولاریتهٔ NFV را پیاده سازی کرده اند. ارتباط NFV با SDN. مجازی سازی توابع شبکه (NFV) به شدت با SDN (شبکه سازی تعریف شده از نرم افزار) مکمل است. در واقع، SDN رویکردی برای ساخت تجهیزات و نرم افزار شبکه داده است که اجزای این سیستم ها را از هم جدا و抽象 می کند. این کار از طریق جدا کردن Plane کنترل و داده از یکدیگر انجام می شود، به طوری که Plane کنترل به طور مرکزی قرار می گیرد و اجزای ارسال کننده (forwarding) به طور توزیع شده باقی می مانند. Plane کنترل با هر دو جهت شمالی و جنوبی تعامل دارد. در جهت شمالی، Plane کنترل یک نمای抽اعشده مشترک از شبکه را برای برنامه ها و برنامه های سطح بالا با استفاده از APIهای سطح بالا و پارادایم های مدیریت نوآورانه مانند شبکه سازی مبتنی
بر قصد (Intent-based networking) فراهم می کند. در جهت جنوبی، Plane کنترل رفتار ارسال داده را از طریق APIهای سطح دستگاه تجهیزات شبکه فیزیکی توزیع شده در شبکه برنامه ریزی می کند. بنابراین، NFV به SDN یا مفاهیم SDN وابسته نیست، اما NFV و SDN می توانند برای بهبود مدیریت زیرساخت NFV و ایجاد یک محیط شبکه پویا با هم همکاری کنند. کاملاً ممکن است که یک تابع شبکه مجازی شده (VNF) به عنوان یک نهاد مستقل با استفاده از پارادایم های موجود شبکه سازی و ارکستراسیون پیاده سازی شود. با این حال، مزایای ذاتی در بهره برداری از مفاهیم SDN برای پیاده سازی و مدیریت زیرساخت NFV وجود دارد، به ویژه زمانی که به مدیریت و ارکستراسیون خدمات شبکه (NS) نگاه می کنیم که از توابع مختلف شبکه (NF) شامل توابع شبکه فیزیکی (PNF) و VNFs تشکیل شده است و در بین زیرساخت های NFV جغرافیایی مختلف توزیع می شود، و به همین دلیل پلتفرم های چندفروشنده تعریف می شوند که SDN و NFV را در اکوسیستم های هماهنگ ترکیب می کنند. یک سیستم NFV به یک سیستم ارکستراسیون و مدیریت مرکزی نیاز دارد که درخواست های اپراتور را برای یک NS یا VNF دریافت کرده و آن ها را به پردازش، ذخیره س
ازی و پیکربندی شبکه مناسب برای به کارگیری NS یا VNF تبدیل کند. پس از شروع به کار، VNF و شبکه های مرتبط باید برای ظرفیت و استفاده نظارت شوند و در صورت نیاز تغییراتی اعمال گردد.[۱۹] تمامی عملکردهای کنترل شبکه در زیرساخت NFV می توانند با استفاده از مفاهیم SDN انجام شوند و بنابراین می توان NFV را یکی از اصلی ترین کاربردهای SDN در محیط های ارائه دهنده خدمات در نظر گرفت. تأثیر صنعت. NFV در دوران ابتدایی خود به استانداردی محبوب تبدیل شده است. کاربردهای فوری آن بسیار زیاد است، از جمله مجازی سازی ایستگاه های پایه موبایل، پلتفرم به عنوان سرویس (PaaS)، شبکه های تحویل محتوا (CDN)، دسترسی ثابت و محیط های خانگی. پیش بینی می شود که مزایای بالقوه NFV چشمگیر باشد. مجازی سازی توابع شبکه که بر روی سخت افزارهای عمومی و استاندارد شده پیاده سازی می شود، انتظار می رود که هزینه های سرمایه ای و عملیاتی را کاهش دهد و زمان های معرفی سرویس و محصول را کوتاه تر کند. بسیاری از تأمین کنندگان تجهیزات شبکه بزرگ، از پشتیبانی NFV خبر داده اند. این موضوع با اعلام پشتیبانی از NFV توسط تأمین کنندگان نرم افزار بزرگ همزمان شده است، که پلتفرم های NFV
مورد استفاده توسط تأمین کنندگان تجهیزات برای ساخت محصولات NFV خود را فراهم می کنند. با این حال، برای تحقق مزایای پیش بینی شده مجازی سازی، تأمین کنندگان تجهیزات شبکه در حال بهبود فناوری مجازی سازی IT هستند تا ویژگی های کلاس Carrier مورد نیاز برای دستیابی به در دسترس بودن بالا، مقیاس پذیری، عملکرد و قابلیت های مدیریت مؤثر شبکه را گنجانده و پیاده سازی کنند. برای کاهش هزینه مالکیت کل (TCO)، ویژگی های کلاس Carrier باید به کارآمدترین روش ممکن پیاده سازی شوند. این نیاز دارد که راه حل های NFV از منابع پشتیبان به طور مؤثر استفاده کنند تا در دسترس بودن پنج نکته (۹۹٫۹۹۹٪) را به دست آورده و از منابع محاسباتی بدون کاهش پیش بینی پذیری عملکرد استفاده کنند. پلتفرم NFV پایه ای برای دستیابی به راه حل های کارآمد NFV با ویژگی های کلاس Carrier است. این پلتفرم نرم افزاری است که بر روی سخت افزارهای استاندارد چند هسته ای اجرا می شود و با استفاده از نرم افزارهای منبع باز ساخته شده است که ویژگی های کلاس Carrier را در خود گنجانده است. نرم افزار پلتفرم NFV مسئول تخصیص مجدد دینامیک VNFs به دلیل خرابی ها و تغییرات در بار ترافیکی است، و ب
نابراین نقش مهمی در دستیابی به در دسترس بودن بالا ایفا می کند. بسیاری از ابتکارات در حال انجام هستند تا قابلیت های NFV کلاس Carrier را مشخص، هماهنگ و ترویج کنند، مانند آزمایش مفهومی NFV از ETSI، پروژه Open Platform for NFV از ATIS، جوایز مجازی سازی شبکه های Carrier و اکوسیستم های مختلف تأمین کنندگان. vSwitch، که یکی از اجزای کلیدی پلتفرم های NFV است، مسئول ارائه اتصال هم بین VM به VM (بین ماشین های مجازی) و هم بین ماشین های مجازی و شبکه خارجی است. عملکرد آن بر روی پهنای باند VNFs و همچنین کارایی هزینه NFV تأثیرگذار است. عملکرد استاندارد Open vSwitch (OVS) دارای نقاط ضعفی است که باید برای برآوردن نیازهای راه حل های NFVI رفع شود. تأمین کنندگان NFV گزارش هایی از بهبودهای قابل توجه در عملکرد OVS و نسخه های Accelerated Open vSwitch (AVS) ارائه کرده اند. مجازی سازی همچنین روش مشخص کردن، اندازه گیری و دستیابی به دسترسی در راه حل های NFV را تغییر می دهد. به عنوان مثال، به عنوان جایگزین کردن VNFs با تجهیزات اختصاصی برای عملکردهای سنتی، شیفتی از دسترسی مبتنی بر تجهیزات به رویکرد مبتنی بر خدمات، به صورت انتها به انتها و