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RIP

RIP ( Routing Information Protocol,路由信息协议)是一个纯粹的距离矢量路由选择协议。RIP每隔30秒就将自己完整的路由选择表从所有激活的接口上送出。RIP只将跳计数作为判断到达远程网络最佳路径的依据，并且在默认情况下允许的最大跳计数为15,也就是说16跳就被认为是不可达的。在小型的网络应用中，RIP 运行良好，但对于那些配备有慢速WAN链接的大型网络或者是那些安装有大量路由器的网络，它的运行效率就很低了。

RIP版本1只使用有类的路由选择，即网络中的所有设备都必须使用相同的子网掩码。这是因为RIP版本1 在其发送的更新数据中不携带子网掩码信息。RIP 版本2提供了前缀路由选择信息，并可以在路由更新中传送子网掩码信息。这就是无类的路由选择。

 

人工智能在提高数据中心效率以及扩展业务方面的潜力可分为四个主要类别：

• 电源管理：基于人工智能的电源管理可帮助优化加热和冷却系统，从而降低电费，减少工作人员并提高效率。该领域的代表性供应商包括施耐德电气、西门子、Vertiv和伊顿公司。
• 设备管理：人工智能系统可以监视服务器、存储设备和网络设备的运行状况，检查以确保人工智能系统配置正确，并预测设备何时将发生故障。调研机构Gartner公司表示，AIOps IT基础设施管理(ITIM)类别的供应商包括OpsRamp、Datadog、Virtana、ScienceLogic和Zenoss。
• 工作负载管理：人工智能系统可以自动将工作负载实时移动到更高效的基础设施上，包括在数据中心以及在混合云环境中，在内部部署、云计算和边缘计算环境之间。越来越多的中小型企业提供基于人工智能的工作负载优化服务，其中包括Redwood、Tidal Automation和Ignio。像思科、IBM和VMware这样的主要厂商也提供这样的产品。
• 安全性：人工智能工具可以了解正常网络流量的情况，发现异常情况，区分需要安全从业者注意的警报的优先级，帮助进行事故后分析，并为有关企业安全漏洞的防御措施提供建议。提供这一功能的供应商包括VectraAI、Darktrace、ExtraHop和Cisco。

综上所述，人工智能可以帮助企业创建高度自动化、安全、自我修复的数据中心，这些数据中心几乎不需要人工干预，并且能够以更高的效率和弹性运行。

戴尔技术公司全球首席技术官办公室的杰出工程师Said Tabet解释说：“人工智能自动化技术可以扩展到超出人类能力的水平来解释数据，收集优化能源使用、分配工作负载和最大化效率所需的必要见解，以实现更高的数据中心资产利用率。”

就像自动驾驶汽车的承诺一样，自驱动数据中心至今还没有出现。在数据中心应用的人工智能的突破有很多技术、运营和人员方面的障碍。如今，虽然采用的人工智能技术刚刚起步，但潜在的好处将使一些企业不断寻找机会采取行动。

电源管理充分利用服务器工作负载管理

 

在该架构下，所有的数据变更写入一个消息队列里去。其他各数据源从消息队列里恢复数据即可！

那么，此时还有一致性问题，和原子性问题么？

一致性问题

OK，这种情况下，各个数据源之间数据肯定是一致的。因为写入顺序已经在消息队列中定义好，各数据源按照消息队列中的消息顺序，恢复数据即可，并不存在竞争现象。因此，不会出现不一致的问题！

原子性问题

OK,这种情况下，如果写入DataSource失败会怎么样？例如出现了网络问题，这条消息恢复失败了。这个问题其实好解决，一般我们在顺序根据消息恢复数据的时候，会记录下坐标。如果写入失败，停止恢复数据。下次从该坐标处恢复数据即可。

但是在上面那张图中，写入DataBase是异步写入的。这样就不符合很多业务场景的"写后即读"的要求，因此，在实际落地中，做了一些变更!通用做法是去提取数据库的变化！

如下图所示

（编辑：宣城站长网）

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