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RIP定时器

RIP使用了4种定时器来管理性能。

• 路由更新定时器 用于设置路由更新的时间间隔(通常为30秒),此间隔是路由器发送自己路由选择表的完整副本给所有相邻路由器的时间间隔。
• 路由失效定时器 用于路由器在最终认定一个路由 为无效路由之前需要等待的时长(通常为180秒)。如果在这个认定等待时间里，路由器没有得到任何关于特定路由的更新消息，路由器将认定这个路由失效。出现这一情况时，路由器会给所有相邻设备发送关于此路由已经无效的更新。
• 保持失效定时器 用于设置路由选择信息被抑制的时长。当路由器接收到某个表示路由不可达的更新分组时，它将进入保持失效状态。这-保持状态将一直持续 到路由器接收到具有更好度量的更新分组，或初始路由恢复正常，或者此保持失效定时器期满。默认情况下，该定时器的取值为180秒。
• 路由刷新定时器用 于设置将某个路由认定为无效路由起至将它从路由选择表中删除的时间间隔(通常为240秒)。在将此路由从路由选择表中删除之前，路由器会将此路由即将消亡的消息通告给相邻设备。路由失效定时器的取值一定要小 于路由刷新定时器的值。这就为路由器在更新本地路由选择表时先将这一无效路由通 告给相邻设备保留了足够的时间。

配置RIP路由选择

要配置RIP路由选择，我们只需使用router rip命令启用这个协议，并配置RIP路由选择协议需要通告的网络。就这么简单。下面使用RIP路由选择配置一个拥有4个路由器的互联网络。

1. Corp

RIP协议的管理距离为120。静态路由的默认管理距离为1,由于目前的配置中有静态路由，因此在默认条件下RIP形成的路由信息不会出现在路由选择表中。但是，由于前面的配置在每个静态路由的后面都添加了150，即其管理距离不是默认值，因此这里进行的配置可以正常工作。

通过使用router rip命令和network命令，我们可以将RIP路由选择协议添加到配置中。network命令用于告诉此路由选择协议需要对那些有类网络进行通告。通过这些RIP路由选择配置操作，凡是地址位于network命令所指定网络内的路由器接口，都会运行RIP路由选择过程。

下面就是对Corp路由器进行的配置，我们可以看到这一过程非常简单:

 

据估计，数据中心消耗了全球3%的电力，并造成了约2%的温室气体排放。因此，无论是为了节省成本，还是为了节能环保，很多企业都在认真研究数据中心的电源管理。

调研机构451 Research公司高级分析师Daniel Bizo表示，基于人工智能的系统可以帮助数据中心运营人员了解当前或潜在的冷却问题，例如由于高功率密度机柜阻碍了气流而导致的冷空气输送不足、精密空调单元性能不佳，或冷热通道之间的冷空气输送不足。

Bizo说，人工智能系统可以通过将精密空调系统数据与环境感知读数相关联来学习设施。

IT咨询和顾问机构StorageIO公司的创始人Greg Schulz补充说，“电源管理是一个很容易实现的成果。这意味着使电源设备更智能地工作。”

企业还要有一个容量规划的角度。除了寻找热点和冷点之外，人工智能系统还可以确保数据中心为适当数量的物理服务器供电，并且在电力需求临时激增的情况下，还有能力启动和关闭新的物理服务器。

Schulz补充说，电源管理工具正在开发与管理设备和工作负载的系统的连接。例如，如果传感器检测到服务器运行温度过高，则人工智能系统可能会快速自动将工作负载转移到未充分利用的服务器上，以避免可能影响关键任务应用程序的潜在中断。然后，人工智能系统可以调查服务器过热的原因，可能是风扇故障(HVAC问题)、物理组件即将崩溃(设备问题)，或者服务器刚刚过载(工作负载问题)。

人工智能驱动的健康监控、配置管理监督

数据中心有很多需要定期维护的物理设备。人工智能系统可以帮助数据中心的定期维护，并收集和分析遥测数据，从而确定需要立即关注的特定区域。Schulz说，“人工智能工具可以探查所有这些数据和异常点。监视数据中心运行状况始于检查设备配置是否正确以及是否达到预期效果。由于大型数据中心可以有上千个IT机柜和数万个组件，这些工作是劳动密集型的，因此并不总是能够及时彻底地执行。”

他指出，基于大量传感数据日志的预测性设备故障建模可以发现即将出现的组件或设备故障，并评估其是否需要立即维护，以避免任何可能导致服务中断的容量损失。

瞻博网络公司企业和云计算营销副总裁Michael Bushong认为，企业数据中心运营商应忽略一些与人工智能相关的过度宣传和炒作。

Bushong说，“也许有一天，人工智能系统可能会告诉工作人员哪里出现问题并加以解决。”

依赖关系映射在人工智能可能有用的领域中也很重要。如果数据中心管理人员正在对防火墙或其他设备进行策略更改，那么意外的后果是什么?Bushong说：“如果我提议进行更改，可能存在的变化非常有用。”

保持设备平稳安全运行的另一个重要方面是控制所谓的配置漂移，这是一个数据中心术语，指的是临时配置的变化随着时间推移会导致产生问题。Bushong说，人工智能可以作为额外的安全检查，识别即将发生的基于配置的数据中心问题。

人工智能与安全

Bizo认为，人工智能和机器学习可以通过对事件进行快速分类和聚类来简化事件处理(事件响应)，从而识别出重要事件并将其分离开来。更快的根本原因分析有助于运营人员做出明智的决定并采取行动。

Schulz补充说，人工智能在实时入侵检测中特别有用。基于人工智能的系统可以检测、阻止和隔离威胁，然后可以进行法医调查，以确定到底发生了什么问题。

在安全操作中心(SOC)工作的安全专业人员经常会收到过多的警报，但基于人工智能的系统可以扫描大量的遥测数据和日志信息，从而清除日常任务，从而使安全专家能够腾出时间来处理更深层次的调查。

（编辑：宣城站长网）

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