 |
Brain4Net представит SDN/NFV-решение для Metro-сетей на MEF16 Proof of Concept Showcase
Brain4Net, разработчик инновационных решений для модернизации сетей на базе технологий SDN и NFV, вошла в число 16 финалистов международного отбора концептуальных технологических решений, который проводился консорциумом MEF летом 2016 года. Во время очного выступления, которое состоится 7-11 ноября в городе Балтимор, штат Вашингтон, США в рамках глобального форума MEF16, компания проведет демонстрацию решения для построения сетей metro-агрегации операторского класса на базе технологий SDN и NFV.
По условиям MEF16 Proof of Concept Showcase, разработчики технологического решения совместно с сервис-провайдером должны будут представить SDN-решение готовое к коммерческой эксплуатации.
Во время своего выступления Brain4Net представит набор Carrier Ethernet 2.0 (CE 2.0) сервисов, дополненных Cloud/NFV приложениями, созданных на базе технологий SDN/NFV и концепции LSO. Будет продемонстрировано законченное решение для провайдеров коммуникационных сервисов и показано, как будут работать сети метро-агрегации (Metro Aggregation Networks, MAN) в ближайшем будущем. В частности, решение Brain4Net упростит процесс расширения портфолио клиентских сервисов за счет утилизации возможностей виртуальных сетевых сервисов.
Решение состоит их двух интегрированных частей:
• Решение для сетей Metro агрегации базе протокола OpenFlow, которое предоставляет полный спектр клиентских сервисов на территории региональной сети
• Высокопроизводительная сетевая фабрика для ЦОД оператора на базе технологии SDN составленная из виртуальных и bare-metal коммутаторов, интегрированная с инфраструктурой региональной сети
При объединении данные части составляют единую унифицированную сетевую фабрику, которая дает оператору возможность доставлять клиенту трафик из сети доступа в NFV-платформу, расположенную в Telco PoP, и тесно интегрировать сервисы региональной сети с NFV- или другими облачными приложениями.
Данное решение создано на базе B4N Service Platform, флагманского продукта Brain4Net, которая включает в себя:
• B4N Controller – SDN-контроллер операторского класса для metro-сетей и ЦОДов;
• B4N SwitchOS – высокопроизводительный виртуальный OpenFlow-коммутатор ;
• B4N Orchestrator – компонент, отвечающий за управление жизненным циклом сервисов
Демонстрация на MEF16 PoC Showcase будет состоять из нескольких моделей ASIC-based коммутаторов (Edge-Core Networks, Noviflow) и сетевого оборудования на базе архитектуры x86 с предварительно установленным виртуальным OpenFlow-коммутатором (B4N SwitchOS). Кроме описанного выше варианта применения решения, также будет показана возможность объединения в единую Metro SDN-domain & Telco PoP широкого спектра оборудования (на базе ASIC и х86 архитектур) производства различных вендоров, формирование унифицированной инфраструктуры для Carrier Ethernet и NFV сервисов.
Данное решение открывает следующие новые возможности для операторов:
• Ускорение вывода на рынок новых клиентских сервисов;
• Расширение портфолио клиентских сервисов;
• Повышение лояльности пользователей за счет многообразия сервисов и удобства управления ими;
• Создание сервисноориентированной и адаптивной сетевой инфраструктуры.
При этом, внедрение решения обеспечивает оператору следующие бизнес-преимущества:
• Снижение капитальных издержек за перехода на более бюджетные (по сравнению с MPLS-маршрутизаторами) bare-metal коммутаторы в метро-сетях;
• Снижение операционных издержек за счет of network service provisioning, end-to-end service management and hardware unification;
• Возможность эффективного использования стратегий кросс-продаж новых сервисов;
• Избежание vendor lock-in (за счет применения широкого выбора bare-metal коммутаторов на базе стандартизованных архитектур).
«Это отличная новость, что мировое технологическое сообщество отметило нашу заявку и пригласило на очный этап MEF16 Proof of Concept Showcase, – поделился Олег Щапов, генеральный директор и основатель Brain4Net. – В ноябре в Балтиморе мы продемонстрируем, что в ближайшем будущем сети метро-агрегации, благодаря технологиям SDN и NFV, смогут объединить главные технологические тренды, включая 5G, Mobile Edge Computing, переход от Telco PoP к Telco DC. Представленный нашей компанией подход поможет операторам построить сервисноориентированную сетевую инфраструктуру с неограниченным потенциалом развития предоставляемых услуг».
Ранее в 2016 году Brain4Net стала первым российским участником консорциума MEF
Контактное лицо: Евгения Громова
Компания: Brain4Net
Добавлен: 12:44, 25.09.2016
Количество просмотров: 580
Страна: Россия
| Весна в Желдорреммаше – время встречи гостей, https://ao-zdrm.ru/, 19:26, 18.04.2025, Россия265 |
| На заводах АО «Желдорреммаш» стартовал весенний этап профориентационной «Недели без турникетов». Производственные площадки компании посетит несколько тысяч человек. Масштабная всероссийская акция, проводимая под эгидой Союза машиностроителей России, продлится до конца апреля |
| «Кит-системс» расширяет сотрудничество с QTECH, Кит-систепмс, 19:21, 18.04.2025, Россия266 |
| Системный интегратор «Кит-системс» подтвердил партнерскую авторизацию российского производителя телекоммуникационного и серверного оборудования – компании QTECH на 2025 год. |
| Обновлена платформа мониторинга данных Smart Monitor, VolgaBlob, 19:04, 18.04.2025, Россия65 |  |
| На конференции VB-Trend 2025 компания VolgaBlob представила новую версию своего флагманского продукта Smart Monitor. В релизе 5.0 усовершенствована технология поиска Search Anywhere, появился инструмент для заметок Smart Notebooks |
| Новый импульс развития аддитивных технологий для российских промышленных предприятий, Группа "Борлас", 19:04, 18.04.2025, Россия53 |
| Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого и Группа «Борлас» (входит в ГК Softlinе) подписали соглашение о стратегическом партнёрстве с целью обучения студентов и специалистов промышленных предприятий технологическим инновациям, а также для создания инженерно-производственных центров аддитивных лазерных технологий совместно с ведущими российскими промышленными предприятиями. |
|
|
