AI/ML ਵਰਕਲੋਡਸ ਲਈ ਜੂਨੋਸ ਵਿੱਚ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ
ਲੇਖਕ: ਸ਼ਾਲਿਨੀ ਮੁਖਰਜੀ

ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਕਲੱਸਟਰ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨੂੰ ਉੱਚ ਥ੍ਰੋਪੁੱਟ ਅਤੇ ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਵਾਲੇ ਨੁਕਸਾਨ ਰਹਿਤ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, AI ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੱਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ। ਜੂਨੋਸ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੂਚਕਾਂ ਦੀ ਬਾਰੀਕੀ ਨਾਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਭੀੜ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲੋਡ ਸੰਤੁਲਨ ਲਈ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਅਤੇ ਕਾਊਂਟਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। gRPC ਸੈਸ਼ਨ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। gRPC ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ, ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਹੈ ਜੋ HTTP/2 ਟ੍ਰਾਂਸਪੋਰਟ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਮੂਲ ਦੁਵੱਲੀ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੇਨਤੀ ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ ਲਚਕਦਾਰ ਕਸਟਮ-ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਦਮ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਅਸੀਂ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋਵੇ। ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ ਸਟੈਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਵਿੱਚ Telegraf, InfluxDB, ਅਤੇ Grafana ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ ਸਟੈਕ ਪੁਸ਼ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਪੁੱਲ ਮਾੱਡਲ ਸੰਸਾਧਨ ਵਾਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੁਸ਼ ਮਾਡਲ ਅਸਿੰਕਰੋਨਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਵਰਤ ਕੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਮੀਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ tags ਅਤੇ ਨਾਮ. ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਡੇਟਾ ਵਧੇਰੇ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ web ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ. ਚਿੱਤਰ. 1 ਸਾਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇਹ ਸਟੈਕ ਕੁਸ਼ਲ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ, ਸਟੋਰੇਜ, ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਨੈਟਵਰਕ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਪੁਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।

TIG ਸਟੈਕ

ਅਸੀਂ TIG ਸਟੈਕ ਸਮੇਤ ਸਾਰੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਉਬੰਟੂ ਸਰਵਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ।

ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਫ
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ 22.04.2 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਉਬੰਟੂ ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਫ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਫ ਵਰਜ਼ਨ 1.28.5 ਹੈ।
ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਫ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪਲੱਗਇਨ ਸੰਚਾਲਿਤ ਸਰਵਰ ਏਜੰਟ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ plugins ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਮੀਰ ਅਤੇ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ। ਆਉਟਪੁੱਟ plugins ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਦੋ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ plugins: ਇੱਕ ਓਪਨ ਕਨਫਿਗ ਸੈਂਸਰਾਂ ਲਈ ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਜੂਨੀਪਰ ਨੇਟਿਵ ਸੈਂਸਰਾਂ ਲਈ।
InfluxDB
ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਸੀਂ InfluxDB ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਟੈਲੀਗਰਾਫ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਲੱਗਇਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ InfluxDB ਨੂੰ ਭੇਜਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ V1.8 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ V2 ਅਤੇ ਇਸਤੋਂ ਉੱਪਰ ਲਈ ਕੋਈ CLI ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ
ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। Grafana InfluxDB ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਮੀਰ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ, ਅਸੀਂ ਵਰਜਨ 10.2.2 ਚਲਾ ਰਹੇ ਹਾਂ।

ਸਵਿੱਚ 'ਤੇ ਸੰਰਚਨਾ

ਇਸ ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਚਿੱਤਰ 2 ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਸਵਿੱਚ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਪੋਰਟ 50051 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਵੀ ਪੋਰਟ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। QFX ਸਵਿੱਚ ਵਿੱਚ ਲੌਗ ਇਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸੰਰਚਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

ਨੋਟ: ਇਹ ਸੰਰਚਨਾ ਲੈਬਾਂ/ਪੀਓਸੀ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਪਾਸਵਰਡ ਸਪਸ਼ਟ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ SSL ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਵਾਤਾਵਰਣ

ਐਨਜੀਨੈਕਸ
ਇਹ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਪੋਰਟ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹੋ ਜਿਸ 'ਤੇ Grafana ਹੋਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਰਿਵਰਸ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਏਜੰਟ ਵਜੋਂ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉਬੰਟੂ ਸਰਵਰ 'ਤੇ nginx ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ nginx ਇੰਸਟਾਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਚਿੱਤਰ 4 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ "ਡਿਫਾਲਟ" ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫਾਈਲ ਨੂੰ /etc/nginx ਤੋਂ /etc/nginx/sites-enabled ਵਿੱਚ ਭੇਜੋ।

ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਚਿੱਤਰ 5 ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਏ ਅਨੁਸਾਰ nginx ਸੇਵਾ ਤੱਕ ਪੂਰੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇਣ ਲਈ ਫਾਇਰਵਾਲ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ nginx ਸਥਾਪਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਤੋਂ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ web ਉਬੰਟੂ ਸਰਵਰ ਦੇ IP ਐਡਰੈੱਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਜਿੱਥੇ ਸਾਰੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਸਟਾਲ ਹਨ।
Grafana ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗੜਬੜ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਿਫੌਲਟ ਪਾਸਵਰਡ ਰੀਸੈਟ ਨਹੀਂ ਕਰਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਮੁੱਦੇ 'ਤੇ ਚੱਲਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਵਿੱਚ ਪਾਸਵਰਡ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਉਬੰਟੂ ਸਰਵਰ 'ਤੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕਦਮ:

• /var/lib/grafana/grafana.db 'ਤੇ ਜਾਓ
• sqllite3 ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ
  o sudo apt ਇੰਸਟਾਲ sqlite3
• ਇਸ ਕਮਾਂਡ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਟਰਮੀਨਲ 'ਤੇ ਚਲਾਓ
  o sqlite3 grafana.db
•  Sqlite ਕਮਾਂਡ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ; ਹੇਠ ਦਿੱਤੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਚਲਾਓ:
  >ਉਪਭੋਗਤਾ ਤੋਂ ਮਿਟਾਓ ਜਿੱਥੇ ਲੌਗਇਨ='ਐਡਮਿਨ'
• ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ ਨੂੰ ਰੀਸਟਾਰਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਐਡਮਿਨ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਾਮ ਅਤੇ ਪਾਸਵਰਡ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਟਾਈਪ ਕਰੋ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਪਾਸਵਰਡ ਲਈ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਾਰਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਇੰਸਟਾਲ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ ਕੌਨਫਿਗ ਫਾਈਲ ਬਣਾਓ ਜੋ ਸਵਿੱਚ ਤੋਂ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ InfluxDB ਵਿੱਚ ਧੱਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗੀ।

Openconfig ਸੈਂਸਰ ਪਲੱਗਇਨ

ਉਬੰਟੂ ਸਰਵਰ 'ਤੇ, ਸਾਰੀਆਂ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਜੋੜਨ ਲਈ /etc/telegraf/telegraf.conf ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰੋ। plugins ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ। ਓਪਨਕੰਫਿਗ ਸੈਂਸਰਾਂ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਚਿੱਤਰ 6 ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਏ ਗਏ gNMI ਪਲੱਗਇਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਡੈਮੋ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ, ਹੋਸਟ-ਨਾਂ ਨੂੰ "ਸਪਾਈਨ1", ਪੋਰਟ ਨੰਬਰ "50051" ਵਜੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਜੋ gRPC ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਵਿੱਚ ਦਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਾਮ ਅਤੇ ਪਾਸਵਰਡ, ਅਤੇ ਨੰਬਰ। ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰੀਡਾਲ ਲਈ ਸਕਿੰਟਾਂ ਦਾ।
ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਸਟੈਂਜ਼ਾ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਖਾਸ ਸੈਂਸਰ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਨਾਮ, “cpu”, ਸੈਂਸਰ ਮਾਰਗ, ਅਤੇ ਸਵਿੱਚ ਤੋਂ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਂ ਅੰਤਰਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਸਾਰੇ ਓਪਨ ਕੌਂਫਿਗ ਸੈਂਸਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਪਲੱਗਇਨ inputs.gnmi ਅਤੇ inputs.gnmi.subscription ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। (ਚਿੱਤਰ 6)

ਨੇਟਿਵ ਸੈਂਸਰ ਪਲੱਗਇਨ

ਇਹ ਇੱਕ ਜੂਨੀਪਰ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪਲੱਗਇਨ ਹੈ ਜੋ ਨੇਟਿਵ ਸੈਂਸਰਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਸੇ telegraf.conf ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ, ਨੇਟਿਵ ਸੈਂਸਰ ਪਲੱਗਇਨ inputs.jti_openconfig_telemetry ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਫੀਲਡ ਲਗਭਗ openconfig ਦੇ ਸਮਾਨ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਸੈਂਸਰ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਕਲਾਇੰਟ ਆਈਡੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਇੱਥੇ, ਅਸੀਂ "telegraf3" ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਸੈਂਸਰ ਲਈ ਇੱਥੇ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਵਿਲੱਖਣ ਨਾਮ ਹੈ “ਮੇਮ” (ਚਿੱਤਰ 7)।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ InfluxDB ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਲਈ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਲੱਗਇਨ outputs.influxdb ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਇੱਥੇ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਦਾ ਨਾਮ "telegraf" ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਾਮ "influx" ਅਤੇ ਪਾਸਵਰਡ "influxdb" (ਚਿੱਤਰ 8) ਹੈ।

ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ telegraf.conf ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਫ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਚਾਲੂ ਕਰੋ। ਹੁਣ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ InfluxDB CLI ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਸਾਰੇ ਵਿਲੱਖਣ ਸੈਂਸਰਾਂ ਲਈ ਮਾਪ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ। InflaxDB CLI ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਲਈ "influx" ਟਾਈਪ ਕਰੋ।

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। 9, influxDB ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦਿਓ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ "ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਫ" ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਾਰੇ ਵਿਲੱਖਣ ਨਾਮ ਮਾਪ ਵਜੋਂ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਮਾਪ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇਖਣ ਲਈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਟੈਲੀਗ੍ਰਾਫ ਫਾਈਲ ਸਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸੈਂਸਰ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਚਿੱਤਰ 1 ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਏ ਅਨੁਸਾਰ "cpu ਲਿਮਟ 10 ਤੋਂ * ਚੁਣੋ" ਕਮਾਂਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਜਦੋਂ ਵੀ telegraf.conf ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ InfluxDB ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ, Telegraf ਨੂੰ ਮੁੜ ਚਾਲੂ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ InfluxDB ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।
ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਤੋਂ ਗ੍ਰਾਫਾਨਾ 'ਤੇ ਲੌਗ ਇਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਓ ਕਿ ਡਾਟਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ > InfuxDB > ਨਵਾਂ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ 'ਤੇ ਜਾਓ।

1. ਇਸ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਾਮ ਦਿਓ। ਇਸ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਇਹ "ਟੈਸਟ-1" ਹੈ।
2.  HTTP ਬੰਦ ਦੇ ਤਹਿਤ, Ubuntu ਸਰਵਰ IP ਅਤੇ 8086 ਪੋਰਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
   
3. InfluxDB ਵੇਰਵਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਉਸੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, "telegraf," ਅਤੇ Ubuntu ਸਰਵਰ ਦਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਾਮ ਅਤੇ ਪਾਸਵਰਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।
4. ਸੇਵ ਅਤੇ ਟੈਸਟ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ। ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸੁਨੇਹਾ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, "ਸਫਲ"।
   
5. ਇੱਕ ਵਾਰ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਸ 'ਤੇ ਜਾਓ ਅਤੇ ਨਵਾਂ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ। ਆਉ ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਈਏ ਜੋ ਐਡੀਟਰ ਮੋਡ ਵਿੱਚ AI/ML ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।

Exampਸੈਂਸਰ ਗ੍ਰਾਫ਼ਾਂ ਦਾ ਲੇਸ

ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਸਾਬਕਾ ਹਨampਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਕਾਊਂਟਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਜੋ ਇੱਕ AI/ML ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
ਪਰਸੇਨtagਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ -0 'ਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਇੰਟਰਫੇਸ et-0/0/1 ਲਈ e ਉਪਯੋਗਤਾ

• ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਟੈਸਟ-1 ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣੋ।
• FROM ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਮਾਪ ਨੂੰ "ਇੰਟਰਫੇਸ" ਵਜੋਂ ਚੁਣੋ। ਇਹ ਇਸ ਸੈਂਸਰ ਮਾਰਗ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਵਿਲੱਖਣ ਨਾਮ ਹੈ।
• WHERE ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਡਿਵਾਈਸ ਚੁਣੋ::tag, ਅਤੇ ਵਿੱਚ tag ਮੁੱਲ, ਸਵਿੱਚ ਦਾ ਹੋਸਟ ਨਾਂ ਚੁਣੋ, ਜੋ ਕਿ, ਸਪਾਈਨ 1 ਹੈ।
• SELECT ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਸੈਂਸਰ ਸ਼ਾਖਾ ਚੁਣੋ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ; ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ "ਫੀਲਡ(/ਇੰਟਰਫੇਸ/ਇੰਟਰਫੇਸ[if_name='et-0/0/0']/state/counters/if_in_1s_octets)" ਚੁਣੋ। ਹੁਣ ਉਸੇ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, "+" 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸ ਗਣਨਾ ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਜੋੜੋ (/50000000000 * 100)। ਅਸੀਂ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂtagਇੱਕ 400G ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ।
• ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਫਾਰਮੈਟ "ਸਮਾਂ-ਲੜੀ" ਹੈ ਅਤੇ ALIAS ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਨਾਮ ਦਿਓ।

ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਤਾਰ ਲਈ ਪੀਕ ਬਫਰ ਕਬਜ਼ਾ

• ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਟੈਸਟ-1 ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣੋ।
• FROM ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਮਾਪ ਨੂੰ "ਬਫਰ" ਵਜੋਂ ਚੁਣੋ।
• WHERE ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਭਰਨ ਲਈ ਤਿੰਨ ਖੇਤਰ ਹਨ। ਡਿਵਾਈਸ ਚੁਣੋ::tag, ਅਤੇ ਵਿੱਚ tag ਮੁੱਲ ਸਵਿੱਚ ਦਾ ਹੋਸਟ ਨਾਂ ਚੁਣੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ-1); ਅਤੇ ਚੁਣੋ /cos/interfaces/interface/@name::tag ਅਤੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ et- 0/0/0); ਅਤੇ ਕਤਾਰ ਨੂੰ ਵੀ ਚੁਣੋ, /cos/interfaces/interface/queues/queue/@queue::tag ਅਤੇ ਕਤਾਰ ਨੰਬਰ 4 ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ।
• SELECT ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਸੈਂਸਰ ਸ਼ਾਖਾ ਚੁਣੋ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ; ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ "ਫੀਲਡ(/cos/interfaces/interface/queues/queue/PeakBufferOccupancy) ਚੁਣੋ।"
• ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਫਾਰਮੈਟ "ਸਮਾਂ-ਸੀਰੀਜ਼" ਹੈ ਅਤੇ ALIAS ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰਾਫ ਨੂੰ ਨਾਮ ਦਿਓ।

ਤੁਸੀਂ et-17/0/0, et-0/0/0, et-1/0/0 ਆਦਿ ਲਈ ਚਿੱਤਰ 2 ਵਿੱਚ ਦੇਖੇ ਗਏ ਸਮਾਨ ਗ੍ਰਾਫ 'ਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

PFC ਅਤੇ ECN ਦਾ ਮਤਲਬ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਹੈ

ਔਸਤ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ (ਸਮਾਂ ਸੀਮਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ) ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ, ਕੱਚੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਮੋਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਇਹ ਇਨਫਲੈਕਸ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸੀਂ ਸਪਾਈਨ-0 ਦੇ et-0/0/1 'ਤੇ ਦੋ PFC ਮੁੱਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਮੱਧਮ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਹੈ।
ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਚੁਣੋ("/ਇੰਟਰਫੇਸ/ਇੰਟਰਫੇਸ[if_name='et-0/0/0′]/state/pfc-counter/tx_pkts"), 1s) "ਇੰਟਰਫੇਸ" ਤੋਂ ਕਿੱਥੇ ("ਡਿਵਾਈਸ"::tag = 'ਸਪਾਈਨ-1') ਅਤੇ $timeFilter ਗਰੁੱਪ BY ਸਮੇਂ ($interval)

ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਚੁਣੋ("/ਇੰਟਰਫੇਸ/ਇੰਟਰਫੇਸ[if_name='et-0/0/8′]/state/error-counters/ecn_ce_marked_pkts"), 1s) "ਇੰਟਰਫੇਸ" ਤੋਂ ਕਿੱਥੇ ("ਡਿਵਾਈਸ"::tag = 'ਸਪਾਈਨ-1') ਅਤੇ $timeFilter ਗਰੁੱਪ BY ਸਮੇਂ ($interval)

ਇਨਪੁਟ ਸਰੋਤ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਮਤਲਬ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਹੈ

ਸਰੋਤ ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਕੱਚੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦਾ ਮਤਲਬ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਹੈ:
ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਚੁਣੋ("/ਇੰਟਰਫੇਸ/ਇੰਟਰਫੇਸ[if_name='et-0/0/0′]/state/error-counters/if_in_resource_errors"), 1s) "ਇੰਟਰਫੇਸ" ਤੋਂ ਕਿੱਥੇ ("ਡਿਵਾਈਸ"::tag = 'ਸਪਾਈਨ-1') ਅਤੇ $timeFilter ਗਰੁੱਪ BY ਸਮੇਂ ($interval)

ਟੇਲ ਡ੍ਰੌਪ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ

ਟੇਲ ਡ੍ਰੌਪਸ ਲਈ ਕੱਚੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦਾ ਮਤਲਬ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਹੈ:
ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਚੁਣੋ (ਮਤਲਬ("/cos/interfaces/interface/queues/queue/tailDropBytes"), 1s) "ਬਫਰ" ਤੋਂ ਕਿੱਥੇ ("ਡਿਵਾਈਸ"::tag = 'ਲੀਫ-1' ਅਤੇ “/cos/interfaces/interface/@name”::tag = 'et-0/0/0' ਅਤੇ “/cos/interfaces/interface/queues/queue/@queue”::tag = '4') ਅਤੇ $timeFilter GROUP BY time($__interval) ll(null)
 CPU ਉਪਯੋਗਤਾ

• ਡਾਟਾ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਟੈਸਟ-1 ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣੋ।
• FROM ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਮਾਪ ਨੂੰ “newcpu” ਵਜੋਂ ਚੁਣੋ।
• WHERE ਵਿੱਚ, ਭਰਨ ਲਈ ਤਿੰਨ ਫੀਲਡ ਹਨ। ਡਿਵਾਈਸ ਚੁਣੋ::tag ਅਤੇ ਵਿੱਚ tag ਮੁੱਲ ਸਵਿੱਚ ਦਾ ਹੋਸਟ ਨਾਂ ਚੁਣੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ-1)। AND/components/component/properties/property/name ਵਿੱਚ:tag, ਅਤੇ cpuutilization-ਕੁੱਲ ਅਤੇ ਨਾਮ ਵਿੱਚ ਚੁਣੋ::tag RE0 ਚੁਣੋ।
• SELECT ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਸੈਂਸਰ ਸ਼ਾਖਾ ਚੁਣੋ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, "ਫੀਲਡ(ਸਟੇਟ/ਮੁੱਲ)" ਚੁਣੋ।

ਬਿੱਟ/ਸਕਿੰਟ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪਲ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ 'ਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਸਵਿੱਚਾਂ ਲਈ ਟੇਲ ਡ੍ਰੌਪ ਦੇ ਗੈਰ-ਨੈਗੇਟਿਵ ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕੱਚੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ।
ਗੈਰ_ਨੈਗੇਟਿਵ_ਡੈਰੀਵੇਟਿਵ (ਮਤਲਬ("/cos/interfaces/interface/queues/queue/tailDropBytes"), 1s) *8 "ਬਫਰ" ਤੋਂ ਜਿੱਥੇ (ਡਿਵਾਈਸ::) ਨੂੰ ਚੁਣੋtag =~ /^ਸਪਾਈਨ-[1-2]$/) ਅਤੇ (“/cos/interfaces/interface/@name”::tag =~ /et-0\/0\/[0-9]/ ਜਾਂ “/cos/interfaces/interface/@name”::tag=~/et-0\/0\/1[0-5]/) ਅਤੇ $timeFilter GROUP BY time($__interval),device::tag ਭਰੋ (ਨਲ)

ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਸਾਬਕਾ ਸਨampਗ੍ਰਾਫਾਂ ਦੇ ਲੇਸ ਜੋ ਇੱਕ AI/ML ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਬਣਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਸੰਖੇਪ

ਇਹ ਪੇਪਰ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣ ਅਤੇ ਗ੍ਰਾਫ ਬਣਾ ਕੇ ਇਸਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੇਪਰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ AI/ML ਸੈਂਸਰਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਦੋਵੇਂ ਨੇਟਿਵ ਅਤੇ ਓਪਨਕੰਫਿਗ ਪਰ ਸੈੱਟਅੱਪ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸੈਂਸਰਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਕਈ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਹੱਲ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੈੱਟਅੱਪ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਕਦਮ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਹਿਲਾਂ ਦੱਸੇ ਗਏ TIG ਸਟੈਕ ਦੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਲਈ ਖਾਸ ਹਨ। ਇਹ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਸੰਸਕਰਣ, ਸੈਂਸਰਾਂ ਅਤੇ ਜੂਨੋਸ ਸੰਸਕਰਣ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਬਦਲਣ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ।

ਹਵਾਲੇ

ਸਾਰੇ ਸੈਂਸਰ ਵਿਕਲਪਾਂ ਲਈ ਜੂਨੀਪਰ ਯਾਂਗ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਐਕਸਪਲੋਰਰ
https://apps.juniper.net/ydm-explorer/
ਓਪਨਕੰਫਿਗ ਸੈਂਸਰਾਂ ਲਈ ਓਪਨਕੌਨਫਿਗ ਫੋਰਮ
https://www.openconfig.net/projects/models/

ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਹੈੱਡਕੁਆਰਟਰ
ਜੂਨੀਪਰ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਇੰਕ.
1133 ਨਵੀਨਤਾ ਦਾ ਤਰੀਕਾ
ਸਨੀਵਲੇ, ਸੀਏ 94089 ਯੂਐਸਏ
ਫੋਨ: 888. ਜੂਨੀਪਰ (888.586.4737)
ਜਾਂ +1.408.745.2000
ਫੈਕਸ: +1.408.745.2100
www.juniper.net
APAC ਅਤੇ EMEA ਹੈੱਡਕੁਆਰਟਰ
ਜੂਨੀਪਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਇੰਟਰਨੈਸ਼ਨਲ ਬੀ.ਵੀ
ਬੋਇੰਗ ਐਵੇਨਿਊ 240
1119 PZ ਸ਼ਿਫੋਲ-ਰਿਜਕ
ਐਮਸਟਰਡਮ, ਨੀਦਰਲੈਂਡਜ਼
ਫ਼ੋਨ: +31.207.125.700
ਫੈਕਸ: +31.207.125.701
ਕਾਪੀਰਾਈਟ 2023 ਜੂਨੀਪਰ ਨੈੱਟਵਰਕਸ। Inc. Ail ਅਧਿਕਾਰ ਰਾਖਵੇਂ ਹਨ। ਜੂਨੀਪਰ ਨੈੱਟਵਰਕ, ਜੂਨੀਪਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਲੋਗੋ, ਜੂਨੀਪਰ, ਜੂਨੋਸ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਟ੍ਰੇਡਮਾਰਕ ਜੂਨੀਪਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਰਜਿਸਟਰਡ ਟ੍ਰੇਡਮਾਰਕ ਹਨ। ਇੰਕ. ਅਤੇ/ਜਾਂ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀ। ਹੋਰ ਨਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਤ ਮਾਲਕਾਂ ਦੇ ਟ੍ਰੇਡਮਾਰਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜੂਨੀਪਰ ਨੈਟਵਰਕ ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ ਲਈ ਕੋਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ। ਜੂਨੀਪਰ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਦਲਣ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਰਾਖਵਾਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਸੋਧੋ. ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰੋ, ਜਾਂ ਬਿਨਾਂ ਨੋਟਿਸ ਦੇ ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੋਧੋ।
ਫੀਡਬੈਕ ਇਸ 'ਤੇ ਭੇਜੋ: design-center-comments@juniper.net V1.0/240807/ejm5-telemetry-junos-ai-ml

ਦਸਤਾਵੇਜ਼ / ਸਰੋਤ

AI ML ਵਰਕਲੋਡ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਲਈ ਜੂਨੀਪਰ ਨੈੱਟਵਰਕਸ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ ਜੂਨੋਸ ਵਿੱਚ [pdf] ਯੂਜ਼ਰ ਗਾਈਡ ਏਆਈਐਮਐਲ ਵਰਕਲੋਡ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਲਈ ਜੂਨੋਸ ਵਿੱਚ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ, ਏਆਈਐਮਐਲ ਵਰਕਲੋਡ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਲਈ ਜੂਨੋਸ, ਏਆਈਐਮਐਲ ਵਰਕਲੋਡ ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਵਰਕਲੋਡਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ

ਹਵਾਲੇ

• ਯੂਜ਼ਰ ਮੈਨੂਅਲ