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开放网络的先行者与推动者—星融元
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标签: 技术分享

AIDC 网络运维平台全新发布:自动化极简开局、RoCE 灵活调参和网络可观测

赋能大规模智算网络的高效运维与自动化部署

人工智能技术的快速发展正在深刻改变数据中心的建设模式。随着大模型参数迈入万亿级,算力集群规模从千卡向万卡乃至十万卡持续演进,网络互联性能成为了制约AI训练与推理效率的一大关键因素。

相比传统互联网云业务,AI 工作负载呈现出显著不同的流量特征,例如高并发通信、长时间持续的大流,以及基于 RoCE/RDMA 的低时延和高吞吐。

这些特性对数据中心网络在带宽利用率、时延控制及无损传输能力方面提出了更高要求。在此背景下,传统数据中心以设备为中心的分散式管理模式逐渐暴露出局限性。

  • 配置效率低、易出错:逐台设备手工配置,耗时费力、周期漫长,更易因人为操作失误导致网络故障,严重制约业务上线速度
  • 配置复杂,依赖个人经验:无损以太网相关参数配置(如PFC、ECN等)繁多,缺乏标准化指引,传统方式高度依赖工程师个人经验完成部署和场景调优
  • 分散管理,故障难定位:传统网络设备采用分散管理方式,缺乏统一的状态监控手段,故障发现滞后、排查链路长,影响到业务连续性

星融元 AIDC 网络运维平台

星融元 AIDC 网络运维平台专为现代 AIDC 网络打造,以集中化视角统筹全局网络资源,适配 AI 训推等高算力场景网络需求。

AIDC控制器登录界面

该平台具备直观高效的 Web 管理界面,聚焦交换机设备的集中管理与网络能力优化,提供统一的配置下发、状态监控与拓扑可视化能力,并通过自动化与策略化控制提升部署效率与运行稳定性,确保大规模网络高并发场景下的高效运行。

平台总体架构

运维平台架构

星融元 AIDC 网络运维平台基于 TIP OpenWiFi Cloud SDK 构建,采用微服务架构将系统功能划分为多个独立服务,以容器化方式部署运行,各服务通过标准接口交互,实现功能解耦与弹性扩展。

  • 北向接口层:通过直观的 Web UI 与标准化的 RESTful API,为用户提供统一、便捷的管理与操作入口,实现交互规范化。
  • 核心层:基于微服务架构,封装设备配置、固件管理、数据分析等核心能力,各服务独立运行,提升系统稳定性
  • 南向设备接入层:依托 owgw 网关服务,基于 uCentral over WebSocket 协议与交换机建立长连接,保障设备通信的实时性与可靠性。
  • 数据存储:采用 PostgreSQL 数据库实现配置数据与设备状态数据的集中、持久化存储,支持高效的查询与事务处理。

功能1: 业务快速部署和开局

星融元 AIDC 网络运维平台通过自动化部署与模板化编排能力,完成从设备接入、拓扑规划到配置下发的全流程简化,显著提升网络开局效率。

设备自动上线入库

在管理界面中,创建专属的物理场所(如“AIDC-xx”),用户可通过 CSV 文件批量导入设备的MAC地址、型号与命名信息,在平台内建立设备资源库信息。

设备上架上电,并配置网络运维平台IP地址后,将自动通过 WebSocket 与平台建立连接,进入设备资源库等待分配。

设备自动上线入库

多场景网络拓扑模板

平台内置了多场景的标准场景模板,预集成对应的网络结构与关键特性,用户可基于模板快速完成网络规划与部署。此外,用户也可导入本地预先规划的拓扑文件,无需从零开始构建。

多场景网络拓扑模版

  • AIDC 后端网络(GPU训练网络) :采用 Spine-Leaf 架构,支持大规模节点接入,并集成RoCE、智能选路及ARS(自适应路由切换)等能力,以满足高带宽、低时延及无损传输需求。
  • AIDC 前端网络(业务管理网络):基于 EVPN MC-LAG 技术实现链路冗余与业务隔离,保障业务接入的高可靠性。
  • AIDC存储网络(存储后端网络):结合分布式网关、MC-LAG及RoCE技术,提升存储访问性能与可靠性。
  • DC融合网络:支持基于 EVPN MC-LAG或 EVPN Multihoming 的典型组网方式,适用于传统数据中心业务场景。

该界面同时支持用户手动编辑,为交换机设备分配具体角色,并配置设备间的互联链路参数。

互联链路参数

拓扑一致性自动校验

设备上线后,网络运维平台能够自动发现设备间的链路关系,生成真实网络拓扑。用户可一键执行“拓扑一致性验证”,扫描真实网络拓扑并与规划拓扑比对,精准识别物理连线错误,确保规划方案与实际部署完全一致。

拓扑校验

分步批量下发配置

该阶段采用“先基础网络、后业务配置”的分步下发策略,有序完成网络打通与业务加载。以AI智算训练网络为例主要有以下流程:

  • 建立基础连接:自动建立BGP邻居,用户无需为互联口手动规划IP地址;Spine交换机宣告各 Rail 网段路由,实现全网互通,BGP Peer-group 批量下发,向全网设备推送基础网络配置,等待状态同步完成即可进入业务配置阶段

建立基础连接

  • 启用RoCE功能:选择适配业务场景的RoCE模板,匹配无损网络必备的 PFC/ECN 策略,为低时延通信提供支撑

启动RoCE

功能2:RoCE 参数模板化配置和灵活调优

在AI数据中心网络中,RoCE相关参数 (如PFC、ECN) 的配置对网络性能具有重要影响。然而,不同业务场景下对时延、吞吐及拥塞控制的要求存在差异,若完全依赖人工逐项配置,不仅复杂度高,也难以保证参数组合的合理性。

星融元 AIDC 网络运维平台采用“模板化配置+参数微调”的方式,来帮助用户实现面向多场景的 RoCE 网络高效部署与精细优化。

基于场景的RoCE配置模板

平台内置多种面向典型 AI 业务场景的 RoCE 参数模板,预定义 PFC 优先级、ECN 标记策略等关键参数组合。用户可根据业务类型选择合适模板,快速完成网络基础配置,降低参数配置复杂度。

RoCE 参数动态调优

在模板基础上,平台支持对 PFC、ECN 等关键网络参数进行实时微调,无需中断业务即可适配流量负载的动态变化,保障数据传输的低延迟与高稳定性。

RoCE参数调优

RoCE参数调优

功能3:设备集中管控和运维

AIDC网络运维平台面向大规模数据中心网络,通过集中化管控与可观测体系,提升网络运维效率并降低人工操作复杂度。

一站式纳管

交换机设备上线后自动纳入平台统一管理,并进入默认资源池(组织)。

管理员可根据实际部署需求,将设备批量划分到指定场所或业务域,并在一处位置集中完成对指定设备的配置下发与修改、配置文件统一管理(查看、导入、导出)、远程命令执行与自动化脚本下发和其他运维操作(重启、升级等)。

一站式纳管

网络可观测性

设备运行状态和接口流量

呈现交换机设备层的健康度,例如交换机CPU利用率、内存使用率及接口运行状态等硬件基础信息,以及实时/历史的交换机接口和队列收发速率、带宽利用率,并精准统计各类丢包误包数据,为网络带宽规划、异常流量排查提供数据支撑。

设备运行状态和接口流量

业务运行状态

提供网络中 VLAN、RoCE、ARS 等核心业务的详细状态概览,整合关联接口、配置参数与实时运行状态,帮助管理员洞察业务层的健康度。

业务运行状态

无损网络信息统计

交换机上 PFC帧、ECN 标记与丢包及RDMA流量统计,实时监控各队列 Buffer 资源使用情况,预警拥塞。

无损网络信息统计

光模块工作状态

实时采集光模块温度、电压、收发功率及告警状态等关键指标。对功率衰减、温度异常进行提前预警。

光模块工作状态

实时告警和智能巡检

网络运维平台提供基于监控数据的告警与巡检机制,提升网络运行的稳定性与可维护性。告警机制支持自定义告警阈值与通知策略,实现对设备状态、资源利用率及硬件运行状态的实时监控与告警。

实时告警和智能巡检

实时告警和智能巡检

平台支持一键巡检及周期性巡检,对设备关键指标 (如CPU、内存、进程状态及日志) 进行自动检查,并生成巡检报告。

多组织和权限管理

网络运维平台支持多组织架构,可按照地域、部门或业务进行分级管理,不同管理员可在各自权限范围内进行操作。

多组织和权限管理

系统迁移和配置复用

平台支持对系统配置进行整体导出与导入,例如在系统扩容、迁移部署及灾备恢复时,管理员可一键导出当前平台配置,并在目标平台中进行导入,减少重复配置工作。

系统迁移和配置复用

交换机产品系列

当前 AIDC 网络运维平台已全面支持星融元 AIDC 交换机产品 —— CX-N 系列

星融元(Asterfusion)CX-N系列数据中心交换机面向智算中心和云计算数据中心提供一站式全开放网络解决方案,具备低时延、高性能、高密度等特性。其依托业界领先的超低时延交换芯片,采用先进的硬件架构设计,提供高密度25GE~800GE端口,充分满足用户多样化的端口接入需求。

运行在CX-N交换机之上的 AsterNOS,是星融元为智算中心和云计算数据中心设计开发的开放网络操作系统。

本产品全系列标配RoCE特性,并基于用户生产网络进行优化,提供了EasyRoCE、智能负载均衡、PFC/ECN等无损网络特性,并集成了VXLAN、EVPN等丰富的数据中心特性。


产品型号: 星融元(Asterfusion)CX864E-N (64 x 800G OSFP)
功能特性:RoCEv2, PFC, ECN, DCBX ……
应用场景:GPU算力集群,分布式存储
最后更新:2026-05-18


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星融元数据技术有限公司是领先的开放网络解决方案提供商,产品包括网络操作系统、数据中心交换机、AI智算交换机、园区交换机、开放式企业级路由和新一代网络可视化产品等。为行业企业、数据中心和云运营商提供基于通用解耦硬件和 SONiC 软件框架的全场景交钥匙网络解决方案,帮助用户构建AI时代中立、透明,易于运维、高性价比的基础网络。

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为什么你的时钟精度不够用了?一文读懂PTP(IEEE 1588)的绝对掌控力

从底层逻辑到行业实战,深度解析 IEEE 1588 精确时间协议

PTP

在这个万物互联、数据井喷的数字时代,绝大多数人都在关注“带宽有多大”、“网速有多快”。 但很少有人注意到,那些我们早已习以为常的日常生活瞬间——比如看电视时音画完美的对齐、用5G手机时流畅不卡顿的体验——其实都依赖于一个隐藏在幕后的终极尺度。在这些触手可及的便捷背后,正悄悄上演着一场决定全网生死的“时间精度”保卫战。

今天,就让我们一起深度解密这项让万千设备实现“灵魂同步”的隐形硬核技术——PTP(IEEE 1588 精确时间协议)。

什么是PTP?为什么传统的NTP不够用了?

PTP(Precision Time Protocol,精确时间协议),又称 IEEE 1588 协议。它是一种通过以太网络为主从设备提供“亚微秒级”乃至“纳秒级”时钟同步的底层标准协议。

很多人会问:我们熟知的 NTP(网络时间协议) 不是已经用了几十年了吗?为什么还要发明 PTP?原因就在于应用层和物理层的精度鸿沟:

NTP(毫秒级精度,10⁻³s)

NTP 主要基于系统的软件应用层运行。

当数据包在操作系统内部排队、通过CPU处理时,会产生极大的、不可控的软件时延。这种精度用来对齐电脑网页时间、看新闻绰绰有余,但面对高精度的时间同步需求时则彻底无能为力。

PTP(微秒/纳秒级精度,10⁻⁶s 至 10⁻⁹s)

PTP 最大的底层技术变革在于硬件打时间戳(Hardware Timestamping)。

PTP 数据包在刚踏入交换机物理层端口(PHY/MAC)的瞬间,就会被牢牢盖上带有当前时间戳的“物理烙印”,绕过了复杂的应用层操作系统和CPU排队带来的抖动。

场景 精度要求 失步影响
5G基站时间同步 相邻基站时间差<1.5微秒 手机信号频繁断连、打游戏网络瞬时雪崩、基站间产生严重的无线信号互相干扰
金融高频交易 交易时间戳对齐 < 1微秒 交易先后顺序混淆,引发“时间倒流”式的恶意套利,导致金融监管彻底失效
音视频制播网络 专业音视频流误差<1微秒 电视直播音画不同步(对不上口型)、切换画面时闪黑屏、视频画面出现物理撕裂

PTP 如何选择主时钟与同步时间?

在一张拥有成百上千台设备的大型网络中,PTP 是如何有条不紊地工作,又是如何保证时间数据不会发生混乱的呢?

规则确立:BMCA算法如何选择时钟源头

在一个 PTP 域内,如此多的网络设备,谁来当规则的制定者?

所有PTP设备会通过BMCA(Best Master Clock Algorithm)算法进行一场全自动的、极其严谨的“能力比拼”。设备间通过互相发送含有自身时钟信息的 Announce报文,按照以下指标优先级由高到低进行绝对对决:

Priority 1(优先级1) → Clock Class(时钟级别) → Clock Accuracy(时钟精度) → Priority 2(优先级2) → MAC地址(最终兜底)

当外接 GNSS 卫星信号正常锁定的时候,主设备会展现出最高级别的时钟数值。一旦该主设备(Grandmaster)意外宕机,全网设备会利用 BMCA 算法在毫秒级别内自动海选出“备选”主时钟,整个切换过程对于业务层完全透明,确保全网时钟绝不断流。

各司其职:PTP网络中的四大时钟角色

竞选出了最准的绝对时间源头之后,整个时间网络还需要不同层级的设备协同配合。在 PTP 的世界里,设备主要被赋予了四种不同的时钟角色:

PTP网络中的四大时钟角色

GM(Grandmaster,主时钟):作为全网绝对的时间源头,通常通过 GNSS 接口直接连接卫星获取精确时间。

BC(Boundary Clock,边界时钟):它是整张网络中最重要的角色之一 。BC 的其中一个端口作为从端口(Slave Port)与上级时钟源保持同步,而其余端口则作为主端口(Master Port)向下一级设备分发时钟。BC 能够有效终止上游网络引入的包时延变动与累积抖动,作为时延隔离墙重新生成纯净的物理层硬件时间戳,同时利用硬件打戳机制动态计算并补偿双向链路的非对称性传输时延,极大地降低了时钟级联过程中的精度衰减。

TC(Transparent Clock,透明时钟):TC 节点本身不参与时钟源的层级同步。当 PTP 协议报文流经该节点时,硬件物理层会计算报文在设备内部的进出端口时间差,即驻留时间。TC 会将该驻留时间精确累加至 PTP 报文头部的Correction Field中,从而使得最终的从时钟端能够完全扣除中间网络设备的排队与调度抖动。

OC(Ordinary Clock,普通时钟):仅具备单一 PTP 物理端口的终端节点。通常作为网络的终点(如5G基站的RU 、广电的摄像机),只负责严丝合缝地接收并执行对齐后的时间。

尺规对齐:双向报文时延测算系统(以最常用的 E2E 模式为例)

E2E模式

选出主时钟(Master)后,从时钟(Slave)如何实时纠正自己与主时钟的偏差?

PTP 巧妙地通过四种协议报文中携带硬件打戳时间(t1、t2、t3、t4)让slave能够进行初中数学级别的公式推导,得出自己与主时钟的时钟偏差,以及传输路径上的时延:

  1. Master 发送 Sync 报文,并在离开端口时记下硬件时间 t1。Slave 收到该报文,记下收到时间t2。
  2. (可选) Master 发送 Follow_Up 报文,将精确的 t1 数值告诉 Slave。
  3. Slave 主动向 Master 发送 Delay_Req 报文,记下离开时间 t3。Master 收到该报文,记下收到 时间 t4。
  4. Master 回复 Delay_Resp 报文,将 t4 告诉 Slave。

此时,Slave 手中同时握有了 t1、t2、t3、t4 四个时间点。假设网络双向路径对称,通过公式即可轻松算出:

t2-t1 = offset + path delay —> path delay = (t2-t1)+(t4-t3)/2 t4-t3 = path delay – offset —> offset = (t2-t1)-(t4-t3)/2

得到了offset和patch delay这两个关键指标,从时钟的本地伺服晶振就会将本地时钟调整为:本地时间+与主时钟的偏差(offset) + 路径上的转发时延(path delay),实现与主时钟的完美对齐。

落地实战:PTP如何解决行业痛点?

5G O-RAN 开放式无线接入网前传场景

在开放式的 5G O-RAN 架构中,一体化基站被拆分为 O-CU、O-DU 和 O-RU(天线单元)。为了降低天线端的硬件成本并支持大规模天线技术(Massive MIMO Cat B 架构),原本复杂的波束赋形计算被下沉到了最边缘的 O-RU 物理天线端。

这就带来了一个物理级别的极限挑战:多根天线在空中发射空间波束时,如果彼此之间的时序偏差超过100 纳秒,波束的能量聚焦就会在中途发生错位甚至互相抵消,直接导致手机信号断连、速率雪崩、TDD上下行时隙冲突引起严重的基站互干扰。

而拆分后的各个单元之间,又必须保障高精度的时间同步,才能实现灵活的资源调度与功能部署。

5G 前传网络引入了 ITU-T G.8275.1(全面定时支持) 和 G.8275.2(部分定时支持) 电信级Profile。

SyncE + PTP (1+1>2)

超高清广播电视网络

广电全行业全面IP化以来,视频流(ST 2110-20)、音频流(ST 2110-30)和辅助数据(ST 2110-40)被彻底拆分成独立的以太网RTP数据包进行传输。在庞大的交换机网络中,这三个流走不同的路径、产生不同的排队,到了接收端如果没有统一的“时序烙印”,就会发生严重的音画不同步、视频画面撕裂、切换闪黑屏。

广电行业引入了基于 PTP 的 SMPTE ST 2059-2 Profile。

  • 顶层时钟源(GM主时钟):时钟源通常采用由卫星(GNSS)锁定的铷时钟等极其专业的母钟设备作为Grandmaster。为了应对重大直播等极端严苛的安全要求,广电网络通常会部署多个专业的时钟源进行双主或多主备份。通过 BMCA(最佳主时钟算法),多台主钟在底层保持热备,一旦主用时钟发生微弱异常,备用主钟会在毫秒级内无缝接管,业务层零感知。
  • 网络交换机(BC边界时钟):广播电视网中的核心与汇聚交换机开启BC模式。它们从顶层高精度铷时钟获取绝对时间,并在将时间分发给下游设备时。
  • 终端设备(Slave):摄像机、调音台、非编系统等终端设备作为从时钟,严丝合缝地对齐网络时间。每一帧视频和每一段音频包在进入网络前,都被烙上了绝对时间的“生产日期”。

终端设备(Slave)

软硬兼备:星融元PTP交换机产品矩阵

为了在复杂多变的工业与电信现网环境中落地如此完美的纳秒级体验,星融元依托自研的高性能网络操作系统 AsterNOS 以及硬核的硬件架构,推出了覆盖全速率的 PTP 交换机矩阵。

PTP交换机产品矩阵


产品型号:云化园区交换机
功能特性:DHCP Snooping,动态ARP检测,ND Snooping,IPSGv4/v6,PTP……
应用场景:校园网,企业网,分布式网关,网络接入认证……
最后更新:2026-07-13



产品型号: 星融元(Asterfusion)ET3600系列智能网关平台
支持协议:PTP,IPSec,SSL/TLS……

应用场景:企业路由器,路由器,防火墙,VPN网关,负载均衡器,IDS/IPS,网络流量分析器
最后更新:2026-07-13



产品型号: 星融元(Asterfusion)ET2500系列智能网关平台
支持协议:PTP,IPSec,SSL/TLS……
应用场景:路由器,防火墙,VPN网关,负载均衡器,IDS/IPS,网络流量分析器
最后更新:2026-07-13


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面向 AIDC 的数字孪生:基于vAsterNOS对星融元开放网络的全数字化模拟

零硬件投入,高保真还原真实网络拓扑与配置效果

数字孪生 封面图

在网络架构演进与技术升级过程中,智算/数据中心网络面临着高成本与高风险的双重挑战,上层业务的复杂化对网络性能与协议提出了更高要求。

为满足灵活多变的业务需求,运维团队需不断优化网络架构和相关配置。然而,传统物理测试环境的搭建受限于昂贵的设备与时间投入,在缺乏预验证手段的情况下,直接在现网实施配置调整或架构改造极易引发业务中断。

针对上述挑战,我们推出了适用于星融元智算/云数据中心网络产品的数字孪生网络方案:客户可基于开源、开放的网络技术,在自有环境下预先构建一套全数字化模拟的孪生网络,在真实物理网络部署和改造之前,预先验证网络规划和交换机配置效果,从而提高创新效率,降低试错成本。

数字孪生

零硬件成本

通过纯软件的虚拟化部署消除设备采购与物理搭建开支,提供零硬件成本的模拟环境用于组网方案验证和设备操作练习。

零工具成本

星融元 vAsterNOS 镜像面向签约用户免费提供,无缝适配主流平台如 GNS3 和 EVE-NG,依托开放生态避免商业仿真工具高昂的授权与维护费用。

提升网络创新与验证效率

灵活、弹性地构造虚拟拓扑来支持操作系统新版本特性的应用,显著缩短网络方案从设计到上线的验证周期。

星融元数字孪生网络方案组成

本方案主要由虚拟化平台与 vAsterNOS 网络操作系统镜像两部分组件构成,通过软硬件环境的解耦,实现网络拓扑的数字化模拟仿真。

网络拓扑数字化模拟仿真

尽管数字孪生网络与真正物理网络存在不可忽视的底层硬件差异,但vAsterNOS具备与星融元交换机上运行的开放网络操作系统(AsterNOS)高度一致的控制面与协议栈,可支持模拟和验证交换机的控制面协议与功能配置逻辑

虚拟化平台

本方案推荐采用 GNS3 作为网络设备模拟与测试平台。GNS3 是一款开源的图形化网络模拟软件,支持多种网络操作系统镜像的导入与运行,可用于高保真地复刻和搭建复杂的数字孪生网络拓扑。

在实际部署中,GNS3平台采用典型的客户端/服务端架构:

  • 服务端部署:推荐将 GNS3 服务端(Server)安装在独立的远程服务器上,以保障虚拟设备运行所需的 CPU 和内存资源;若本地 PC 配置满足性能要求,亦可直接在本地安装。
  • 客户端部署:用户在本地计算机上安装 GNS3 客户端(Client),用于图形化界面的远程拓扑编排与虚拟设备控制。为简化部署操作,星融元提供了 All-in-One 整合程序,帮助用户快速完成环境初始化。

有关 GNS3 平台的具体安装方式与系统要求,请参考 GNS3 官方指导文档: (https://docs.gns3.com/docs/)。

vAsterNOS 网络操作系统镜像

作为星融元数字孪生网络的核心组成,vAsterNOS可运行在GNS3、EVE-NG等网络虚拟软件中(推荐配置不低于2 个 vCPU 和 4GB RAM)。本方案涉及的vAsterNOS版本和主要软件特性如下。

vAsterNOS – Data Center (面向智算/数据中心场景):

支持RoCEv2无损网络,EasyRoCE, 自适应路由切换(ARS),VXLAN, BGP EVPN, OSPF v2/v3, VRF, MC-LAG等,提供丰富的管理面可编程接口(REST API/ NETCONF /gNMI)对接第三方管理平台和自动化运维工具。

AsterNOS网络操作系统架构图

AsterNOS的最新版本通常会以季度为周期同步到vAsterNOS,最新的完整软件功能可参考版本特性清单,请联系星融元售前技术人员获取。

软件资源下载

本方案涉及的所有平台软件、设备模板及操作系统镜像均已归档至星融元企业网盘,用户在星融元官网注册登录后即可自行下载。地址:https://asterfusion.com/product/vasternos/#vAsterNOS-download

签约客户可直接联系星融元工作人员或项目经理索取专属下载通道及配套资料,同时欢迎广大意向客户拨打400-098-9811 热线咨询获取相关技术支持。

类别 项目 说明
核心平台组件 GNS3 VM Server 服务端虚机镜像,部署于远程服务器(ESXi/VMware),承载虚拟设备运行
GNS3 VM Client 本地客户端安装包,安装于用户个人电脑,用于远程连接服务端并编排网络拓扑。
系统镜像 vAsterNOS 虚拟化版本的AsterNOS网络操作系统镜像(.img./bin/.gz),内含多个历史版本供用户按需选用。
辅助组件 vAsterNOS 模板 GNS3设备模板文件,预定义虚拟设备参数与运行环境,用于快速导入网络节点。
vAsterNOS 图标 拓扑节点矢量图标,用于在GNS3图形化界面中呈现星融元设备的专属视觉标识。
其他相关软件 Centos 7.6 Linux系统轻量化镜像,可导入虚拟化平台作为网络拓扑中的测试终端或主机
EVE-NG EVE-NG社区版服务端虚机镜像,作为备选的网络虚拟化模拟平台,部署于虚机环境。

产品型号:数据中心交换机
功能特性:RoCEv2, PFC, ECN, DCBX ……

应用场景:GPU算力集群,数据中心,分布式存储
最后更新:2026-05-26


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EasyRoCE 上新:RoCE网卡参数配置工具

告别低效的手动运维,星融元EasyRoCE-NC助您轻松完成网卡批量部署。

EasyRoCE-NE 封面图

智算中心场景中,GPU分布式训练的性能很大程度取决于底层网络的通信效率,其中RoCE网络对网卡参数配置的一致性、准确性要求极高,配置偏差会直接引发网络丢包、拥塞死锁、训练性能骤降甚至任务中断。

手动配置难以为继

  • 传统手动配置方式在智算集群运维中存在很多痛点,难以适配大规模集群的管理需求:
  • 效率极低:数百台规模的集群需运维人员逐台登录服务器配置,费时费力
  • 一致性差:人工配置失误导致集群RoCE配置不统一,引发网络性能不均,且问题定位难度极大
  • 无环境预检:配置前无法批量验证服务器驱动、固件和RDMA组件的完整性,导致配置中途频繁失败
  • 缺乏持久化保障:手动配置没有标准化开机自启方案,一旦服务器重启后配置丢失,需要低效的重复操作

网卡参数配置工具 EasyRoCE-NC

星融元 EasyRoCE Toolkit 新推出的网卡参数配置工具(Network Configurator,NC)专为智算中心网络打造,通过实现规模集群 RoCE 网卡的一键式配置,解决上述传统运维方式带来的核心痛点。

  • 标准化配置:基于统一规划,一键完成全集群RoCE网卡参数配置,保证集群服务器参数一致
  • 环境预检:配置前自动完成集群网卡环境检查,提前规避风险
  • 低门槛易操作:无需运维人员精通RoCE底层技术,一键执行即可完成配置,降低运维门槛
  • 支持配置持久化:根据需求选择RoCE配置是否持久化,避免服务器重启后配置丢失

实现原理

NC 工具通过从数据源(EasyRoCE-AID工具,AI基础设施蓝图)中自动解析到集群服务器网卡规划与RoCE参数,完成网卡环境预检、标准化配置脚本生成和批量执行动作。

此外,NC工具可与EasyRoCE-UG平台无缝打通。配置完成后即可通过 NE、TM、TG、DP 等组件(参阅开源开放生态下的RDMA网络监控实践),实现网卡状态、光模块健康、网络拓扑和交换机硬件的全维度可视化监控。

RoCE网卡参数配置工具的实现原理

安装步骤概览与效果

环境和工具准备

1、服务器要求

NC工具运行在集群的监控服务器上,该服务器需安装 Mellanox OFED 版本驱动,驱动与网卡固件版本匹配,已开启SSH服务并配置免密登录,管理网IP与监控节点网络互通。

2、数据源

NIC Configurator(NC) 工具以 EasyRoCE-AID 为核心数据源,用户需提前在服务器上安装该工具,并按用户指导文档修改文件路径和名称。

[root@server1 EasyRoCE]# cat config.ini 
[GRAFANA]
GRAFANA_URL =
API_KEY =
DIRECTORY_NAME = 
[COMMANDS]
AID_path = /root/EasyRoCE
AID_file = EasyRoCE-AID-v1.8.xlsm
prometheus_uid = 

3、NIC Configurator (NC)工具包

用户可通过星融元官网EasyRoCE:网卡参数配置(NC)或项目销售人员获取最新版本NC工具包。

安装NC工具

将NC工具包上传到监控服务器的EasyRoCE工具目录下。解压后,执行EasyRoCE-NC.py启动脚本即可完成配置和环境预检(配置失败的GPU服务器会跳过,并告知未通过项)。

 [root@localhost EasyRoCE-NC]# python3 EasyRoCE-NC.py 
文件路径:./roce_server_config.json
成功生成 2 台服务器的配置
============================================================
开始环境预检,共 2 台服务器(并发数: 10)
============================================================
❌GPU-Server02: 未通过项: 
ib_dev:mlx5_10, ib_dev:mlx5_12, netdev_map:mlx5_10, netdev_map:mlx5_12
ib_dev:mlx5_10: mlx5_10 不在 /sys/class/infiniband/,当前设备: 无
⚠ib_dev:mlx5_12: mlx5_12 不在 /sys/class/infiniband/,当前设备: 无
⚠netdev_map:mlx5_10: mlx5_10 在 ibdev2netdev 输出中无映射,脚本执行时将跳过该设备
⚠netdev_map:mlx5_12: mlx5_12 在 ibdev2netdev 输出中无映射,脚本执行时将跳过该设备
✅GPU-Server01 (10.230.1.12): 所有检查通过

============================================================
❌ 预检未通过,以下服务器存在问题:
-GPU-Server02
请修复上述问题后重新运行
============================================================ 

最终效果

正确完成 NC 工具的上述安装配置流程,并协同 EasyRoCE-NE工具(网卡状态采集),用户就可在EasyRoCE-UG 监控面板上直观地查看集群服务器集群网卡的详细信息。

 监控面板上展示的网卡配置与状态采集协同运行。


产品型号: 星融元(Asterfusion)CX864E-N (64 x 800G OSFP)
功能特性:RoCEv2, PFC, ECN, DCBX ……
应用场景:GPU算力集群,分布式存储
最后更新:2026-05-18



产品型号: 星融元(Asterfusion)CX664D-N(64 x 200G QSFP56/QSFP28/QSFP+)
功能特性:RoCEv2, PFC, ECN, DCBX ……

应用场景:分布式存储,数据中心,GPU算力集群
最后更新:2026-05-26


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企业 AI 流量与出海应用精细化管控指南:基于 AsterNOS 的合规与网络调度实践

拒绝传统 L7 DPI:以轻量级 Geo-Engine 与 HQoS 重塑边缘智能调度

基于AsterNOS的合规与网络调度实践(geosite)

全面拥抱 AI 的今天,企业的 IT 管理者们正陷入两难的拉扯: 既不能因噎废食全面封杀,也无法承受毫无管控的数据风险。

文章背景插图

面对 IP 频繁跳动、TLS 1.3 全加密的海外 AI 应用,传统依靠手工维护 IP 黑白名单的防火墙早已力不从心。

想要在安全合规与业务效率之间找到完美平衡,我们需要重新认识 AI 流量,并赋予网络边缘更智能的调度能力。

重新定义企业 AI 流量工作流

在讨论如何管理之前,我们必须明确一个核心概念:AI 流量不应该仅仅局限于“与大模型对话的 Token 交互”(Inference Traffic)。对于拥有研发、设计团队的企业来说,AI 业务的工作流是完整的,涵盖了截然不同的流量特征:

  1. 模型获取与环境构建(重度带宽消耗):从 HuggingFace、Civitai 或 GitHub 下载动辄几十 GB 的基础大模型(Checkpoint)和代码库。
  2. 云端 API 高频调用(突发性并发流量):设计部批量使用云端生成式生图 API,带来极高的并发请求。
  3. 日常交互型对话(低带宽、高频次、对延迟极度敏感):员工与 Claude、ChatGPT 进行的文本 Token 交互。

如果不能全面识别这些涵盖整个 AI 工作流的加密数据,所谓的管控就是纸上谈兵。

替代传统 L7 DPI:精准识别加密 AI 流量

面对上述复杂的 AI 流量特征与精细化的部门管控需求,基于 SONiC 与 VPP 架构的 AsterNOS 给出了一套优雅的解法:

抛弃臃肿且严重拖累性能的传统 L7 DPI 深度包检测,利用 VPP 数据面开发的轻量级 Geo-Engine(域名/应用提取引擎) 结合 ACL 与 HQoS,实现精准把控。

AsterNOS 能够在 TLS 1.3 握手阶段(Client Hello)直接抓取 SNI 字段或提取 DNS 请求头,瞬间识别出流量的目标业务身份(如 geosite:OPENAI、geosite:HUGGINGFACE)。

基于VPP开发的Geo-Engine可以替代传统L7 DPI

然而,仅仅做到“精准识别”还远远不够。像 OpenAI 这样庞大的全球化应用,其背后关联的域名、CDN 节点和 API 接口成百上千,且每天都在动态变化。如果沿用传统防火墙“在命令行里手工逐条敲入 IP 或域名”的陈旧方式,网络运维团队依然会陷入无休止的配置泥潭中。

针对这一痛点,AsterNOS 的解法是:用“开源生态与数据驱动”彻底取代落后的手工规则。

作为开放网络生态的构建者,AsterNOS 拒绝了传统安全厂商封闭的“黑盒特征库”模式。系统原生支持并兼容开源社区(如 GitHub 上的 domain-list-community)的标准 GeoSite/GeoIP 库格式。这意味着,设备可以自动同步全球数万名开发者共同维护的最新 AI 站点特征,无惧海外服务的频繁变动,彻底解放运维的双手。

GitHub 上的 domain-list-community)

更重要的是,这套特征库彻底解放了运维的双手,支持每日 0 点自动拉取最新规则,无惧海外 AI 站点 IP 与域名的频繁变动。同时,它完全开放了 DIY 权限,企业可以随时手动添加或修改专属的内部业务域名,实现真正的自主可控。

基于这种强大的“业务感知”能力,我们可以轻松落地以下真实管理场景:

场景一:基于部门的精细化合规隔离(GeoSite + 状态 ACL)

如何确保核心数据部门完全隔离于外部 AI 工具,同时保障研发部门顺畅使用?

通过 AsterNOS 的状态 ACL 结合 GeoSite,我们可以基于内网源 IP 段(不同部门)设定截然不同的访问规则,彻底告别“一刀切”。

1. 核心财务/数据部门

全面阻断 AI 与出海媒体应用:

access-list SECURE_ACL_FINANCE
rule 10 deny geosite OPENAI
rule 20 deny geosite CLAUDE
rule 30 deny geosite CATEGORY-MEDIA

2. 研发/设计部门

精准放行 AI 业务池:

access-list SECURE_ACL_RND
rule 10 permit geosite OPENAI
rule 20 permit geosite HUGGINGFACE

场景二:保障出海专线体验与大模型下载限速(HQoS 流量调度)

研发部门合规获取到了访问 HuggingFace 的权限,但如果不加节制地下载几十 GB 的大模型,瞬间就会挤占公司出海专线的带宽,导致管理层的跨国 Zoom 视频会议卡顿掉线。

流量放行不等于放任。AsterNOS 不仅能“认出”应用,还能结合强大的层次化 QoS(HQoS)进行动态调度: 在识别出大模型下载流量后,为其分配特定的整形策略(基于 CIR/PIR 承诺与峰值速率),而为核心视频会议流保留最高优先级的 STRICT 队列。

配置步骤参考如下:

1. 基础映射

定义 DSCP 到内部转发队列 (TC) 的映射关系

# 将普通数据流量(大模型下载等)映射到基础队列 TC0
qos map dscp_to_tc voice-prio 0 0

# 将核心语音/视频流量映射到最高优先级的队列 TC7
qos map dscp_to_tc voice-prio 46 7

2. 调度配置

创建研发部门的 HQoS 用户模板,精细化定义底层行为

hqos-user-profile emp-standard
# 绑定上述映射规则以对齐出口队列
qos-map bind dscp_to_tc voice-prio
# Queue 0:采用 DWRR 模式(保障基础数据与模型下载,防止网络饿死)
tc-queue 0 mode dwrr 1
# Queue 7:采用 STRICT 严格优先级模式(保障跨国会议零时延、零丢包)
tc-queue 7 mode strict

软硬协同: AsterNOS-VPP 构建新一代智能企业边界网关

为了支撑这些毫秒级的识别与调度,AsterNOS-VPP 完美适配星融元的 ET 系列智能业务处理平台。

智能网关平台ET3600

智能网关平台ET2500

ET3600 系列智能网关平台(左图)
2 x 100GE QSFP28, 2x10GE SFP, 2 x 2.5GE RJ45 (左上)
4 x 100GE QSFP28, 4x10GE SFP+, 4 x 2.5GE RJ45(左下)
高性能8 x 2.5GHz ARM64 Neoverse N2 Core,硬件DPDK、硬件加解密引擎
100Gbps转发能力及高性能业务处理能力(路由器、防火墙、IPSec、SSL/TLS)
最高48GB DDR5 SO-DDIM内存,最高4TB M.2存储
2个M.2插槽,以便支持5G/LTE模块;可选PTP模块,支持20ns同步精度
ET2500 系列智能网关平台(右图)
4 x 10GE, 4 x 2.5GE and 8 x 1GE, optional 8 x 1GE PoE+, 4 x 2.5GE PoE++
高性能 8 x 2.7GHz ARM64 Neoverse N2 Core,硬件DPDK、硬件加解密引擎
最高128GB DDR5 SO-DDIM内存,4TB M.2存储
60Gbps转发能力及高性能业务处理能力(路由器、防火墙、IPSec、SSL/TLS)
可选26TOPS INT8 AI硬件加速模块,150W PoE供电
运行 AsterNOS-VPP 软件

无论是具备 50Gbps 吞吐的 SMB 级边缘路由 ET2500,还是面向更大型企业分支的 100Gbps 级智能网关 ET3600,一台设备即可替代传统的“路由器+繁重的应用层防火墙+专线流控设备”,实现算网融合,灵活部署,无缝融入现有架构。

对于企业用户而言,引入新的网络控制能力不应以推翻现有架构为代价。AsterNOS 支持灵活的部署模式,最典型的场景是将其作为企业互联网或专线出口的默认网关。只需在网络边界部署,即可接管外网流量的识别与调度,无需大规模调整内网的交换与路由结构。

在这个技术更迭日新月异的时代,优秀的 IT 管理绝不是一禁了之,而是收放自如。让 AsterNOS 助你理清企业的 AI 流量脉络。

想了解您的企业网络距离 AI-Ready 还有多远?现在联系星融元,获取 AsterNOS 在企业边界网关的解决方案。


产品型号: 星融元(Asterfusion)ET3600系列智能网关平台
支持协议:PTP,IPSec,SSL/TLS……
应用场景:企业路由器,路由器,防火墙,VPN网关,负载均衡器,IDS/IPS,网络流量分析器
最后更新:2026-06-12



产品型号: 星融元(Asterfusion)ET2500系列智能网关平台
支持协议:PTP,IPSec,SSL/TLS……
应用场景:路由器,防火墙,VPN网关,负载均衡器,IDS/IPS,网络流量分析器
最后更新:2026-06-12


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如何为时间同步网络选择合适的 PTP 配置文件


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PTP 配置文件(PTP Profile)为特定应用场景定义了一套时间同步规则和配置约束 。每个配置文件都规定了明确的功能要求、参数取值和操作行为,从而确保在同一域内、多厂商部署的环境中实现高精度、可靠的时间同步与互操作性 。

PTP 配置文件分类

星融元(Asterfusion)交换机支持多种 PTP 配置文件,如G.8275.1、G.8275.2、SMPTE 2059-2等;根据不同的业务场景,主要可分为以下三大类:通用型、电信型和媒体型 。

1. 通用配置文件 (General Purpose Profile)

  • 设计初衷:专为标准 IP 或以太网环境设计
  • 特点:未针对任何特定行业进行深度优化,具有极高的灵活性和广泛的适用性
  • 适用场景:适用于对时间同步精度要求适中、网络模型相对开放的场景
  • 典型代表:IEEE 1588v2 Default Profile(默认配置文件)是该类别的典型代表

2. 媒体配置文件 (Media Profile)

  • 设计初衷:专为基于 IP 网络的广播电视及专业音视频制作环境设计,确保视频帧、音频流和控制信号的精确对齐 。
  • 特点:通常要求亚微秒级的同步精度,并支持基于组播的通信机制
  • 典型场景:适用于 ST 2110 媒体网络、广播演播室和转播车
  • 架构价值:通过集中式或层级化的主时钟(Grandmaster)架构,为整个网络提供统一的时间基准,是现代 IP 化广播系统稳定运行的基石

3. 电信配置文件 (Telecom Profile)

  • 设计初衷:由 ITU-T 定义,主要面向运营商传输网和移动通信系统
  • 特点:对时间、相位和频率精度提出了极其严苛的要求,明确规定了时钟质量等级(clockClass)行为和域值范围,并支持层次化的电信同步架构
  • 关键作用:在 4G/5G 网络和 TDD 系统中,纳秒级的时间同步对于基站时隙对齐和网络稳定运行至关重要
  • 星融元支持情况:支持 G.8275.1(全路径授时支持)和 G.8275.2(部分路径授时支持)配置文件,并可结合同步以太网(SyncE)进一步提升频率稳定性

PTP 配置文件详解

1. 通用配置文件:IEEE 1588v2

IEEE 1588v2 Default Profile 是应用最广泛的 PTP 配置文件,也是 G.8275.x、AES67 和 SMPTE-2059-2 等行业专用配置文件的基础 。

  • 核心功能:在标准 IP 或以太网中提供高精度同步,确保跨厂商互操作性 。
  • 部署环境:广泛应用于企业局域网、数据中心和通用以太网环境 。
  • 架构设计:采用主从时钟架构(Master/Slave),通过最佳主时钟算法(BMCA)自动选举网络中的主时钟 。

【时钟类型 (Clock Type)】

在 IEEE 1588v2 中,节点角色决定了其同步功能 :

  • 普通时钟 (OC):最基础的类型,通常只有一个 PTP 端口,既可作为主时钟发送参考时间,也可作为从时钟接收同步信息 。
  • 边界时钟 (BC):拥有多个端口的设备,能够从上游接收同步并向下游分发时间,主要用于在大规模网络中隔离延迟累积 。
  • 透明时钟 (TC):不调整本地时钟,仅测量 PTP 报文经过设备或链路时的延迟,并将此延迟信息附加在报文中传递给下游,从而减少端到端误差 。

【报文与通信机制】

默认配置文件通过以下报文实现同步 :

  • Sync / Follow_Up:主时钟向从时钟发送时间戳信息 。
  • Delay_Req / Delay_Resp:从时钟测量单向延迟,用于补偿网络延迟 。
  • Pdelay_Req / Pdelay_Resp:相邻 PTP 设备测量直连链路延迟(P2P 模式) 。
  • Announce:主时钟广播其状态,用于 BMCA 选举 。

2. 媒体配置文件:AES67 与 SMPTE-2059-2

现代 IP 广播网络利用 AES67 或 SMPTE-2059-2 实现高精度的音视频对齐 。与电信配置文件相比,它们更注重满足音视频流的对齐需求,而非全网电信级的严苛授时约束 。

AES67 配置文件

  • 目标:实现音频网络互操作性,主要服务于音频流同步 。
  • 精度:通常要求亚毫秒级精度 。
  • 机制:AES67 支持单播和组播同步消息。多个主节点可以共存,其中一个主节点通过 PTP 的 BMCA 机制选定。终端节点作为从节点接收同步消息,中间网络节点无需处理 PTP 消息。

PTP

  • 时钟类型:主时钟提供主要时间参考,通常由音频网关或核心交换机承载。从时钟使音频终端设备通过 PTP 与网络同步。

【SMPTE-2059-2 配置文件】

  • 目标:针对 SMPTE ST 2110 等视频 IP 网络,强调视频帧对齐 。
  • 精度:要求亚微秒级精度 。
  • 关键技术:SM-TLV:该配置文件支持 SMPTE 媒体扩展(SM-TLV),用于携带媒体同步相关的元数据 :
  1. 系统帧率配置:通过分子/分母表示帧率(如 29.97 fps 对应分子 30000/分母 1001),实现精确的帧级同步 。
  2. 掉帧时间码(Drop-frame):修正非整数帧率的计时偏差,确保时间码与实际时钟对齐 。
  3. 色帧信息(Color-frame):标记帧类型和颜色序列,防止在多机位切换时出现色彩偏差 。

PTP

3. 电信配置文件:G.8275.1 与 G.8275.2

【G.8275.1 (全路径授时支持)】

  • 应用场景:4G/5G 移动蜂窝系统和电信传输网 。
  • 架构要求:网络中每个中间节点都必须参与 PTP 处理,因此**禁止使用透明时钟 (TC)**,必须使用电信边界时钟 (T-BC) 进行逐跳修正 。
  • 时钟角色:
  1. T-GM (电信主时钟):必须溯源至 PRTC(一级参考时钟),并具备在参考丢失时的守时(Holdover)能力 。
  2. T-TSC (电信从时钟):部署在基站等终端,接收同步信息 。
  3. T-BC(电信边界时钟):从上游节点恢复时间,并为下游节点重新生成同步消息,执行逐跳时间校正,并在整个网络中保持同步精度。
  • 约束:在 G.8275.1 网络中,PTP 域号严格限制在 24 到 43(含 24 和 43)的范围内。限制域号范围可以避免与其他 PTP 配置文件或通用网络发生冲突,从而确保电信同步域的隔离性和可管理性

PTP

【G.8275.2 (部分路径授时支持)】

  • 设计初衷:针对无法保证全网节点都支持 PTP 的现有 IP 传输网 。
  • 特点:允许 PTP 同步路径穿越非 PTP 设备 。同步在 PTP 感知节点间保持,非 PTP 节点仅负责标准 IP 转发 。这种方法显著提高了部署灵活性,并减少了对整个网络基础设施进行升级的需求。
  • 机制:域号范围为 44 到 63 ;通常采用单播协商(Unicast Negotiation)机制,从设备主动向主设备发起连接请求,以提高复杂 IP 网络中的可控性 。
  • PTP消息和通信机制:ITU-T G.8275.2 支持单播和组播 PTP 消息传输机制。在实际的电信传输网络部署中,由于该标准是为 IP 网络环境设计的,而 IP 网络环境无法在所有节点上提供完整的 PTP 感知,因此通常采用单播协商来提高可扩展性和流量可控性。

PTP

关键参数对比表

配置文件时钟类型通信方式延迟测量机制同步精度典型应用
IEEE 1588v2Master / Slave单播 / 组播E2E / P2P亚毫秒级企业局域网、数据中心
G.8275.1T-GM, T-BC, T-TSC二层以太网E2E纳秒级5G 基站、运营商核心网
G.8275.2T-GM, T-BC-P, T-TSC-P单播E2E纳秒级异构 IP 传输网
AES67Master / Slave单播 / 组播E2E亚毫秒级IP 音频广播、录音棚
SMPTE-2059-2Master / Slave单播 / 组播P2P亚微秒级ST 2110 视频制作、转播车

5. 星融元(Asterfusion)设备支持的 PTP 特性

星融元交换机旨在弥合复杂协议与实际部署之间的鸿沟,其核心优势包括:

  • 灵活的时钟角色:全面支持 BC 或 TC 配置,适配各种多跳网络拓扑
  • 广泛的配置文件兼容性:深度集成 G.8275.1、G.8275.2、SMPTE 2059-2 等主流配置文件
  • 高精度标准:授时精度达到 Class A/C 级(最高亚微秒级时间精度)
  • 全场景部署:PTP模块内置高稳定度的恒温晶振(OCXO),提供稳定的本地频率参考和SyncE频率同步能力,从企业园区到高性能数据中心,均提供稳健的 PTP 时间同步功能支持

PTP

CX-M系列云化园区交换机:构建新一代精简高效的云化园区网络

请个“龙虾”当网管:星融元ET2500上的OpenClaw进化实录


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手头这台 Asterfusion ET2500 开放智能网关,硬件规格堪称“西装暴徒”。

内置 Marvell OCTEONTX 高性能 ARM64 处理器,十几个千兆/万兆以太网口一字排开。在 Linux 系统的加持下,它理论上拥有无限的定制空间。

OpenClaw

但现实往往是:功能越强大,折腾的门槛就越高。

想加个透明代理?依赖冲突能让你配到深夜;想跑个 IDS(入侵检测)看流量?交叉编译和规则适配的“坑”能填满整个控制台……

直到我在这台机器上“孵化”了 OpenClaw。

OpenClaw

深度进化:从“手动挡”到“自动驾驶”

起初我以为 OpenClaw 只是个套壳的聊天机器人,直到我开始尝试让这只“龙虾”接管复杂的部署任务。

实战一:十分钟搞定代理网关

我想在 ET2500 上部署 Squid 代理,实现内网流量的统一出口。原本这涉及 apt 依赖补齐、手动编辑 squid.conf、调试访问控制及配置防火墙转发。 后来我只说了一句:“帮我装个 Squid,监听特定端口,允许内网指定网段访问。” 龙虾自动识别了 Debian 12 ARM64 环境,修正了语法,甚至顺手开启了缓存压缩优化。十分钟后,一份比我手动写得还规整的配置清单直接呈现在面前。

实战二:攻克 Snort 3 “编译玄学”

在 ARM64 架构上从源码编译 Snort 3 是极客的噩梦。我下达指令:“安装 Snort 3,适配最新社区规则。” 接下来是整场演出的高潮:

OpenClaw

OpenClaw 自动转入源码编译,发现缺少 DAQ3 库后果断停下,自行下载源码并重新编译安装,更新库链接后再次回到 Snort 3 编译主线。整整半个小时的排错逻辑,我没有动一次键盘。

ET2500 与 OpenClaw 的结合,堪称底层算力与高阶逻辑的天作之合。强大的硬件执行力确保了任务的下限,而 AI 的介入则拉高了网关能力的上限。它让 ET2500 告别了繁琐的命令行堆砌,转型为能够胜任复杂出口任务的智能中枢。无论是策略过滤还是实时安全审计,OpenClaw 都能凭借对系统依赖和底层限制的深刻“理解”,驱动硬件自主跨越部署障碍。

在这种模式下,运维不再是反复的调试,而是面向目标的意图交付。

龙虾虽好,胃口不小

众所周知,“龙虾”虽能干,却也是个不折不扣的“Token 吞噬者”。从我监控的阿里云百炼后台数据来看,短短两个部署任务,就几乎耗尽了申请的所有免费额度:

OpenClaw

在 Snort 3 的安装过程中,单次请求的平均 Token 量高达 35K。

运行期间我数次遇到模型配额耗尽的警告,虽然任务最终通过自动重试硬扛了过去,但这种“烧钱式”的运维显然不是长久之计。想要实现真正的“龙虾自由”,我们必须挖掘这台设备的另一项核心本领。

当“边缘算力”遇见“智力自由”

这套组合的潜力上限,其实藏在其预留的 M.2 接口 :插上一张高性能 AI 算力卡(如 Hailo系列),我们可以将 OpenClaw 的推理逻辑从云端拉回本地,让这只龙虾拥有真正的“本地大脑”

OpenClaw

  • “智力买断”式的免费劳动: 彻底告别按 Token 计费的账单。无论是 7×24 小时的深度包检测,还是复杂的系统自动化审计,所有推理都在本地算力卡上完成,真正实现一次投入、永久“免费干活”。
  • 极致隐私与毫秒级自愈:敏感的网络拓扑与流量日志不再需要离境上传。数据主权被完全锁定在 ET2508 内部,同时配合本地模型极低的推理延迟,实现毫秒级的威胁响应与自愈巡检。

硬件是骨架,Linux 是血液,而 OpenClaw 配合本地 AI 算力卡,则是让这台 ET2508 彻底进化为“自主生命体”、实现“智力自由”的终极钥匙。

开放式网络硬件的更多玩法,等你来探索哦。

最佳实践:2000+企业共享办公,构建“不断网、好管控”的园区智网


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在企业数字化转型进程中,传统的“围墙式”安全正面临巨大挑战。特别是对于超大规模的科技孵化器或高密办公园区,网络运维往往会陷入碎片化配置、策略不一致、用户体验差以及“黑盒化”运维的泥潭。

今天,我们以某国家级科创大楼真实案例为背景,深度剖析星融元园区智网如何通过技术创新,解决高密多租户场景下的准入难题,这其中的技术关键即为: Asteria Security Engine (ASE 安全认证引擎)。

案例背景:43 层科创大楼里的“高密多租户挑战”

该科技中心大楼总计 43 层,入驻企业超过 2,000 家,支撑着 10,000 多名员工及数万台终端的日常办公。物理架构上,该项目部署了核心/汇聚层交换机、30 余台 PoE 接入交换机以及 550 台无线 AP。

在这种环境下,园区物业和 IT 团队面临三个核心痛点:

  1. 极度复杂的逻辑隔离: 2,000 多家初创企业共享一套物理网络,必须确保各企业内网数据互不干扰。
  2. 高频流动的漫游需求: 员工在不同楼层、会议室间频繁移动,要求网络具备毫秒级的无感切换能力 。
  3. 访客管理的碎片化: 每日大量访客入驻,传统的密码分发模式效率低下,急需高效的自助准入手段,让临时访客快速、自助地接入网络。

挑战一:2k+ 企业如何实现“一企一策”?

传统方案中,每增加一个 VLAN 或修改策略,都需要登录数十台设备手动操作,极易出错且难以实现“同人不同权”。

ASE 解决方案:动态授权与全局编排

星融元 ASE 安全认证引擎并非孤立的服务器,而是深度集成在 Asteria Campus Controller 网络控制平台中。通过统一配置入口,管理员无需逐台登录设备,所有认证规则均在 Web 界面完成并实时同步全网。

ASE

  • 身份映射: ASE 通过“用户组”功能,将 2,000+ 入驻企业映射为独立的策略实体,支持一键批量开通业务。

ASE

  • 动态 VLAN 下发: 利用其核心的动态授权能力,无论入驻企业员工在何处接入(有线或无线),ASE 在识别身份后会通过 RADIUS 协议自动下发“企业专属 VLAN” 。这实现了“网络随人走,权限自动对齐”,确保了严密的二层逻辑隔离。

挑战二:终端如何实现“无感接入和漫游”?

传统方案下,员工在园区内移动时,常因 SSID 切换或认证超时 需要重新认证登录,体验极差 。

ASE 解决方案:MAC 优先认证/ 状态保持

1. 无感接入:MAC优先/状态保留 (Session Persistence) 机制简言之是优先以 MAC 地址去匹配已有记录完成终端认证。以员工接入为例,只需首次登录成功,ASE 记录到其 MAC 地址、状态及授权属性等信息,后续接入则会转为无感认证;同时系统也可结合终端厂商型号信息验证、漫游异常检测等方式触发告警,及时向管理员提示仿冒接入风险。

配置

无感漫游:在设定的 Session 保持周期内,接入设备会通过 MAB(MAC 地址绕过认证)询问 ASE ,ASE 匹配现有 Session 后直接下发授权。由此,只要是认证通过的员工终端,后续在电梯、会议室跨 AP 移动时,MAC 状态都会自动匹配,无需再次进行802.1x或 Portal 认证,轻松实现毫秒级切换,零丢包的无感漫游体验。

挑战三:海量终端如何“自助式认证入网”?

传统方式下访客接入认证流程繁琐,大型企业园区网络环境依靠 IT 部门手动分发密码不仅低效,还存在安全隐患。

ASE 解决方案:自助式认证与自定义 Portal 页面

为了平衡安全与访客体验,本项目最终采用 802.1x + Portal 的混合认证模式,上文的 MAC 优先机制同样适用于802.1x 和 Portal 方式,用户再次接入时,无需重复输入用户名和密码,即可实现自动入网。

访客端采用Portal方式

访客终端发出接入请求,将重定向到 Portal 界面,通过手机验证码自助接入,并被自动划入隔离的“外网 VLAN”,确保核心生产网的安全。

原理简介:

首次接入时,ASE 在 RADIUS 数据库中检索终端的 MAC 信息终端,未检索到记录则会先被分配到 Guest VLAN,让终端获取仅可访问认证服务器的IP地址。该租约极短,仅供完成登录流程。

待用户完成登录所需步骤,ASE 记录其身份信息并强制终端下线重连,刷新网络授权状态;终端再次连接则触发 MAC 认证,正常分配到访客VLAN和网段,获取长租约IP地址,完成接入。

员工端采用 802.1x 方式

现有方案结合 AP 可支持 WPA 企业级、WPA2 企业级(EAP-TLS)、WPA3 企业级(EAP-TLS)、WPA3-192 企业级(EAP-TLS)等多种高强度的 802.1x 认证,配合上述提及的 MAC 优先/Session 保持技术,后续在电梯、会议室跨 AP 漫游时,MAC 状态自动匹配,无需复杂配置即可获得无缝漫游体验。

原理简介:

ASE 作为决策大脑,会对 AP 发出的接入请求进行双重校验,检查其来源AP的IP地址和共享密钥是否在白名单,而后根据用户组管理预设的策略,校验用户名/密码(PEAP/MSCHAPv2)或客户端证书(EAP-TLS),根据用户身份下发VLAN 编号或 ACL 规则(Filter-ID),AP 接收指令后,将该无线连接实时挂载到对应业务 VLAN。

自定义Portal界面

在 Portal 认证场景下,登录页面往往是访客接入网络的第一印象。ASE(ACC Security Engine)在控制器端提供了直观、灵活的页面定制功能,让“品牌化准入”变得触手可及。

管理员通过 ASE 的“零代码配置”功能(无需编写 HTML/CSS 代码),上传企业 Logo 和欢迎语,快速定制 Portal 页面 ,实时修改欢迎语与操作说明文字。

基于 OAuth 的 Portal 登录

对于有需求将常见现代化办公软件(如飞书、钉钉等应用)与无线接入集成使用的客户,ASE 安全引擎同样支持基于 OAuth 的 Portal 登录 :企业员工也可通过已有第三方办公软件的授权直接完成无线接入,无需输入一套复杂的密码,也能确保企业身份权限的全局一致性。

具体实现流程大体如下:ASE 引导用户重定向至 Portal 登录界面(Logto托管),从第三方平台授权获得终端用户在企业组织中的办公身份,完成认证后开始绑定权限,ASE 下发动态 VLAN 或 Filter-ID,确保不同企业的员工进入各自的企业网络(不同企业之间相互隔离),并匹配到已设定的用户策略,再放行该终端的网络接入。

登陆界面

挑战四:故障排查如何摆脱“黑盒化”?

当用户反馈“连不上网”时,网络管理员以往需要 SSH 登录多台设备翻阅日志,故障定位往往耗时数小时。

ASE 解决方案:全生命周期会话洞察

终端管理视角:相比传统 AAA 系统只告诉你“通不通”的问题,ACC 控制器的统一视图下提供了详尽的终端视角——管理员可以实时掌握清楚掌握每个账户名下挂载了几个终端、分别接入了哪台设备的哪个端口/SSID,每一台终端的上线时间与下线时间以及流量趋势,为安全审计和网络资产规划提供第一手真实数据。

ACC控制器界面展示

ACC界面

离线原因溯源: 管理后台不只显示“离线”,而是精准展示各种下线原因(如认证超时、信号强度低触发踢出、手动强制下线等),让用户状态有迹可循。

ACC界面

进阶能力:API 驱动的物联生态集成

在该案例中,园区物业方利用了 ASE 丰富的 RESTful API,将 ASE 与已有的租户管理系统联动,实现了自动化运维。

API生态集成

API划分为四大模块:用户管理、用户组(角色)管理、网络事件通知以及终端管控。同时,我们为开发人员提供了多编程语言的SDK与代码模板,旨在大幅降低集成门槛,帮助用户快速、高效地完成对接与开发工作。

自动同步: 当新企业入驻或员工离职时,物业系统自动调用接口在 ASE 中同步账号状态,无需人工二次干预。

数据可视化呈现: 通过 API 实现大楼整网流量展示、在线状态监控及离线原因溯源,可为楼宇的智能化运营提供数据支撑。

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如何实现 RoCE 配置的自动同步(基础篇) – DCBX协议


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进入AI 时代,为多卡、多节点的大规模集群环境构造高性能的无损网络,除了具备必要的 QoS 配置能力外,设备间配置的自动同步也尤为重要。

DCBXData Center Bridging Exchange协议是实现数据中心网络自动化的关键技术,由此可大大减轻运维工作量,并降低人工配置失误引发网络故障的概率

DCBX 协议为大规模网络部署场景下设备之间的 RoCE 配置同步打下了技术基础,详细内容我们将在下篇展开介绍。

DCBX 产生背景

在现代大规模、多云互联的数据中心中,网络所负载的流量类型庞杂,其中既有对延迟和丢包极度敏感的关键业务流量(如存储、HPC、实时计算),又有可容忍一定延迟的普通数据流量。

因此我们需要对不同类型的流量设定不同的优先级,以保障关键应用的服务质量,与此相关的无损网络特性功能主要有 PFC、ETS 等。显而易见,若采用传统方式人工逐台配置,效率低下且容易引入配置失误,无法满足现代数据中心运营所需。

PFC(基于优先级的流量控制):流量的无损传输,能够根据优先级控制流量阻塞,减少数据丢包。

ETS(增强传输选择):用于管理不同流量的带宽分配和优先级控制,从而实现不同类型流量的服务质量管理。

下图是因为没有端到端开启 PFC 而导致的丢包/拥塞扩散示例:

配图

  • 交换机上出现拥塞,向服务器发送PFC Pause帧
  • 服务器由于未使能 PFC,会继续向交换机发送流量
  • 当交换机 Buffer 占用超限,出现流量丢弃则需要重传,导致了时延显著增加或引发故障

什么是DCBX

DCBX(Data Center Bridging Exchange,数据中心桥接交换)协议是基于 IEEE 802.1Qaz 的链路层协议,通过 LLDP(Link Layer Discovery Protocol,链路层发现协议)的扩展字段进行配置交换,以确保不同设备间的流控、服务质量(QoS)等设置保持一致。对于这些设置,我们在当前语境下统称为”DCB 配置”。

具体而言,DCBX 协议主要提供了以下功能:

  • 发现对端设备的DCB配置信息
  • 更新对端设备的DCB参数到本地
  • 监测设备的DCB配置变化

DCBX 协议信息封装

如前文所述,DCBX 协议基于 LLDP 协议拓展而来,DCB的信息被封装在 LLDP 特定的扩展TLV中(Type,Length,Value)。

DCBX协议封装

DCBX TLV包括 ETS Configuration TLV、ETS Recommendation TLV、PFC Configuration TLV和Application Priority TLV。

DCBX 的工作流程

DCBX 的配置宣告,协商以及更新行为通过状态机实现,DCBX 状态机运行在每个使能了 DCBX 的端口上,默认工作流程如下:

本地配置采集

初始化本地配置、本地能力和本地同步意愿。当对端存在,则进入宣告本地配置状态。

本地配置宣告

宣告本地配置。当检测到对端存在,且本地有意愿同步,则进入对端配置采集状态。

对端配置采集

初始化对端的配置、对端能力、对端同步意愿,并进入本地配置更新状态。

本地配置更新

将对端配置与本地配置进行协商,依据协商结果检查数据库中的配置,若与本地配置不一致,则更新数据库中的配置。

配置变化监测

监测本地与对端配置和存在状态是否发生变化,若发生变化则回到本地配置采集阶段。

典型场景应用示例

我们依旧以 PFC 为例,来结合图示简要了解 DCBX 协议如何在交换机与服务器之间,以及交换机和交换机之间完成参数配置交换。

交换机与服务器

DCBX 协议通过设备间双向的能力发现与配置协商,确保了 DCB 功能的端到端一致性。

示例

服务器与交换机 DCBX 配置交换示意图

  • 交换机配置 PFC 参数并使能 DCBX
  • 服务器使能 DCBX 并配置接收意愿,可选配置 PFC 参数
  • 通过 LLDP 扩展字段完成配置交换

交换机和交换机

交换机与交换机之间通过 DCBX 协议完成配置交换,确保了 DCB 配置在转发链路上的一致性。

示例

交换机之间 DCBX 配置交换示意图

  • 本地交换机配置接口3、4队列使能 PFC,使能 DCBX 并配置接收意愿
  • 对端交换机配置接口6、7队列使能 PFC,使能 DCBX
  • 本地发现对端接口 PFC 配置与本地不一致,将对端 PFC 配置同步到本地

一文看懂ARS(自适应路由切换):基于 Flowlet 的动态负载均衡技术

智算网络高带宽利用率利器:基于 Flowlet 的自适应动态负载均衡技术

基于 Flowlet 的动态负载均衡技术的封面图

不同负载均衡技术对比

现有主流负载均衡技术大体分为三种,逐流的 ECMP 负载均衡、逐包负载均衡和基于子流(Flowlet)的负载均衡。

逐流负载均衡

传统的 ECMP 路由通常采用逐流负载分担机制,其核心是基于数据包的特征字段(例如 IP 五元组等信息)作为计算因子去进行哈希运算,根据哈希值选择转发链路。

  1. 不同的流由于特征字段不同,会生成不同的哈希值,从而分散到不同的链路完成转发,在整网实现一定的负载均衡;
  2. 具有相同特征字段的流,经过哈希运算后会分配到同一条转发路径,由此保证了同一条数据流会按序依次到达对端。

随着云计算的发展和智算业务兴起,逐流负载均衡的缺陷愈加凸显。

首先,逐流的负载均衡无法解决流大小不均的问题,当大小流平等、粗放地进行负载均衡的精细度有限,带宽利用率也有所损耗;

其次,它是一种静态的负载均衡机制,无法实时感知链路的负载情况。当网络出现大象流,静态负载均衡机制依旧会按照既定的路由算法去选路,容易进一步加剧拥塞,造成丢包;

尤其是智算集合通信场景下,该机制还极易在 Clos 组网的 Leaf 上行链路出现哈希极化现象,造成网络拥塞。(btw,我们提供一个静态方式来解决这个问题,感兴趣可以参考? 主动规划+自动化配置工具,简单应对AI智算网络 ECMP 负载不均

逐包负载均衡

逐包的负载均衡技术则是将数据包均匀地负载到各条链路上,又被形象地称为“数据包喷洒”(Packet Spray)。

逐包负载均衡通常提供 Random 和 Round Robin 两种算法,Random 算法将数据包随机分散到各条链路上;Round Robin 算法能够将数据包逐一等量的分散到各条链路,理论上均衡度最好。

但由于实际组网中不同链路的负载情况和转发时延不一样,逐包负载均衡无法保证报文依照原有时序到达接收端,故其整体性能依赖于端侧的缓存容量和乱序重组能力。

基于子流(Flowlet)的负载均衡

不同于传统负载均衡的逐流负载分担或逐包负载分担,基于子流的负载均衡不光是对数据流进行分割以实现更精细均匀的负载分担,而且保持了报文到达的时序性。

基于子流(Flowlet)的负载均衡

当前星融元 RoCE 交换机所支持的 ARS(Adaptive Routing and Switching,自适应路由切换)即是一种基于子流的负载均衡技术;同时这也是一种动态的负载均衡,其利用了 ASIC 提供的硬件 ALB(Auto-Load-Balancing)能力通过实时感知链路状态,主动调整选路改善拥塞状况,并提高整体的带宽利用率。

接下来我们将从下面三个问题出发,帮助读者理解该机制的运行原理。

  1. 如何分割大流?
  2. 动态选路机制和链路的测量指标是什么?
  3. 何时触发路径的主动分配/重分配?

术语解释

ARS技术中有以下几个关键概念:

  • 微观流(Micro Flow):五元组相同的一组数据
  • 宏观流(Macro Flow):哈希值相同的微观流的集合
  • 空闲时间(Idle Time):宏观流中一段没有流量的时间(可配置的参数)
  • 子流(Flowlet):指宏观流中被空闲时间分割的一组连续数据包

基于Flowlet的路径分配概念图

流分割:从 Flow 到 Flowlet

Flowlet(子流)是 ARS 技术对流进行负载均衡的基本单位。

如上图所示,一系列拥有相同五元组微观流(Micro Flow 1/2/3…)会进入到网络中,我们采用 IP 五元组作为哈希因子对所有微观流进行哈希计算,哈希值相同的一系列微观流组成一条宏观流。

宏观流中,当两条微观流之间相隔的时间T大于配置的空闲时间(Idle Time)会触发流分割,将宏观流分割为子流(Flowlet):以时间 T 为界,前后两个微观流从属于两个不同的子流。

从Flow到Flowlet的流分割

显然,Flowlet 会包含拥有不同 IP 五元组信息的数据包(不同的微观流),从业务层面来看,传统意义上的“大象流”会被打散,而小流则有可能合并到一个 Flowlet 里传输。

动态选路机制和测量指标?

ASIC 负责维护一个宏观流表 (Macro Flow Table),其中记录了各宏观流和其对应的出接口(或 ECMP 链路成员)信息。

ARS 技术将宏观流以 Flowlet 路由到更优的链路

通过实时测量不同端口上负载和时延,ARS 技术可以将宏观流以 Flowlet 的颗粒度路由到当前更优的链路上。

至于我们如何得知当前哪条链路更优呢?这里就涉及到链路质量指标的测量问题。

链路指标的测量由控制平面和ASIC共同完成

链路指标的测量由控制平面和ASIC共同完成,在星融元的方案中,我们关心的指标有端口带宽、端口利用率、转发时延,上述三个指标共同决定了端口所在链路于t时刻的质量情况。

端口带宽

对于启用了 ARS 功能的端口,控制平面会对其线速速率进行归一化,并将配置下发给 ASIC 备用,基础速率为10G。

端口利用率

端口带宽利用率通过端口实时流量速率反映。ASIC 对端口上的流量速率进行采样后,通过与端口线速速率进行比较得出端口带宽利用率,并计算端口平均负载。

转发时延

端口所在链路转发时延通过该端口的队列深度反映,ASIC 对端口队列深度进行采样后计算其历史负载情况。

对于参与了 ARS 的端口,ECMP 组会实时计算更新各出接口的链路质量情况,并在路径动态分配时根据最近一次的结果择优转发流量。

何时进行路径主动分配?

路径主动分配发生在流分割过程中的末尾,结合上述的路径指标完成最终路由决策。

我们可以假设这样一个场景:当 Flowlet 1 的最后一条微观流 Micro Flow 2 被分配到路径 D 并间隔时间 T(T>Idle Time)后,另一条微观流 Micro Flow 3 此时待处理。

由于 T>Idle Time,此时 ASIC 认为 Flowlet 1 已结束,到路径D的映射到期。

此后的微观流 Micro Flow 3 从属于一条新的子流,且处于非活跃状态,于是触发一次主动路径分配。

流分割的关键参数 Idle Time 的合理配置值跟全局路径级时延信息高度相关,通常会配置为不小于 1/2 RTT。

这是因为转发设备的接收队列缓冲区会实时变化,即使发送端的报文发送间隔恒定,转发设备上处理报文并进行转发时,间隔也会发生变化。配置过小会导致分割出来的 Flowlet 粒度过细从而引发乱序,过大则无法将宏观流进行有效分割,引发拥塞。

典型应用举例

应用:AIDC承载网的Clos网络架构图

如上图,以 128 台 8 卡 GPU 服务器(共计 1024 个 400G 网卡)规模为例,AIDC 承载网采用两层 Clos 网络架构。Spine 和 Leaf 设备均选择星融元 CX864E-N 交换机,并按照下行端口与上行端口1:1的收敛比设计组网。在保证网络高吞吐、高带宽的基础上,1:1 的带宽收敛比能够避免因为带宽不对称导致的性能问题。

点击链接 ➡️  64 x 800G 51.2T RoCE交换机

假设 Server1 的 GPU1 要与 Server65 的 GPU1 通信,按照传统负载均衡的逻辑,流量会选择 Spine 中的一个然后到达 Leaf9。由于传统负载均衡不会感知路径实时状态,所以 AI 场景下的少量大象流极易被均衡到同一 Spine 上从而导致 Leaf1 上行端口拥塞甚至出现丢包。

当在星融元 CX864E-N 交换机启用 ARS 技术,则 ASIC 将能根据转发时延和端口实时负载对流量出接口进行调整。

假设 Leaf1 通往 Spine4 的链路上发生拥塞,则 Leaf1 的 ASIC 会将更少的 Flowlet 路由到 Spine4 或跳过 Spine4,直至该链路上的拥塞情况缓解后,才会恢复选中该链路进行流量转发。

由此各设备通过完成自治达到降低整网链路拥塞情况并提高带宽利用率。

参考文档
[1] OCPSummit2022- Adaptive Routing in AI/ML Workloads https://www.youtube.com/watch?v=cgYOpp4xwQ8
[2] https://infohub.delltechnologies.com/zh-cn/l/dell-enterprise-sonic-quality-of-service-qos/adaptive-routing-and-switching/
[3] https://asterfusion.com/a20250528-flowlet-alb/


产品型号: 星融元(Asterfusion)CX864E-N (64 x 800G OSFP)
功能特性:RoCEv2, PFC, ECN, DCBX ……
应用场景:GPU算力集群,分布式存储
最后更新:2026-05-18


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