AI/ML වැඩ බර සඳහා Junos හි Telemetry
කර්තෘ: Shalini Mukherjee

හැඳින්වීම

AI පොකුරු ගමනාගමනය සඳහා ඉහළ ප්‍රතිදානයක් සහ අඩු ප්‍රමාදයක් සහිත පාඩු රහිත ජාල අවශ්‍ය වන බැවින්, AI ජාලයේ තීරණාත්මක අංගයක් වන්නේ අධීක්ෂණ දත්ත එකතු කිරීමයි. Junos Telemetry මගින් තදබදය කළමනාකරණය සහ තදබදය සමතුලිත කිරීම සඳහා එළිපත්ත සහ කවුන්ටර ඇතුළුව ප්‍රධාන කාර්ය සාධන දර්ශකවල කැටිති අධීක්‍ෂණය සක්‍රීය කරයි. gRPC සැසි ටෙලිමෙට්‍රි දත්ත ප්‍රවාහයට සහාය වේ. gRPC යනු HTTP/2 ප්‍රවාහනය මත ගොඩනගා ඇති නවීන, විවෘත මූලාශ්‍ර, ඉහළ කාර්ය සාධන රාමුවකි. එය ස්වදේශීය ද්විපාර්ශ්වික ප්‍රවාහ හැකියාවන් බලගන්වන අතර ඉල්ලීම් ශීර්ෂවල නම්‍යශීලී අභිරුචි පාර-දත්ත ඇතුළත් වේ. Telemetry හි ආරම්භක පියවර වන්නේ එකතු කළ යුතු දත්ත මොනවාද යන්න දැන ගැනීමයි. එවිට අපට මෙම දත්ත විවිධ ආකෘතිවලින් විශ්ලේෂණය කළ හැකිය. අපි දත්ත රැස් කළ පසු, එය නිරීක්ෂණය කිරීමට, තීරණ ගැනීමට සහ ලබා දෙන සේවාව වැඩිදියුණු කිරීමට පහසු ආකෘතියකින් ඉදිරිපත් කිරීම වැදගත් වේ. මෙම ලිපියේදී, අපි Telegraf, InfluxDB සහ Grafana වලින් සමන්විත ටෙලිමෙට්‍රි තොගයක් භාවිතා කරමු. මෙම ටෙලිමෙට්‍රි තොගය තල්ලු කිරීමේ ආකෘතියක් භාවිතයෙන් දත්ත රැස් කරයි. සාම්ප්‍රදායික පුල් ආකෘති සම්පත්-දැඩි වන අතර, අතින් මැදිහත්වීමක් අවශ්‍ය වන අතර ඒවා රැස් කරන දත්තවල තොරතුරු හිඩැස් ඇතුළත් කළ හැකිය. දත්ත අසමමුහුර්තව ලබා දීමෙන් තල්ලු ආකෘති මෙම සීමාවන් ජය ගනී. ඔවුන් පරිශීලක-හිතකාමී භාවිතයෙන් දත්ත පොහොසත් කරයි tags සහ නම්. දත්ත වඩාත් කියවිය හැකි ආකෘතියක වූ පසු, අපි එය දත්ත සමුදායක ගබඩා කර අන්තර්ක්‍රියාකාරී දෘශ්‍යකරණයක භාවිතා කරමු web ජාලය විශ්ලේෂණය කිරීම සඳහා යෙදුම. රූපය. 1 මෙම තොගය කාර්යක්ෂම දත්ත එකතු කිරීම, ගබඩා කිරීම සහ දෘශ්‍යකරණය සඳහා නිර්මාණය කර ඇති ආකාරය පෙන්වයි, දත්ත එකතු කරන්නා වෙත දත්ත තල්ලු කරන ජාල උපාංගවල සිට විශ්ලේෂණය සඳහා උපකරණ පුවරුවල පෙන්වන දත්ත දක්වා.

TIG Stack

TIG stack ඇතුළු සියලුම මෘදුකාංග ස්ථාපනය කිරීමට අපි Ubuntu සේවාදායකයක් භාවිතා කළෙමු.

ටෙලිග්රාෆ්
දත්ත රැස් කිරීම සඳහා, අපි 22.04.2 ධාවනය වන උබුන්ටු සේවාදායකයක Telegraf භාවිතා කරමු. මෙම demo හි ධාවනය වන Telegraf අනුවාදය 1.28.5 වේ.
ටෙලිග්‍රාෆ් යනු ප්‍රමිතික එකතු කිරීම සහ වාර්තා කිරීම සඳහා ප්ලගින මඟින් ක්‍රියාත්මක වන සේවාදායක නියෝජිතයෙකි. එය ප්රොසෙසරය භාවිතා කරයි plugins දත්ත පොහොසත් කිරීමට සහ සාමාන්‍යකරණය කිරීමට. ප්රතිදානය plugins මෙම දත්ත විවිධ දත්ත ගබඩා වෙත යැවීමට භාවිතා කරයි. මෙම ලේඛනයේ අපි දෙකක් භාවිතා කරමු plugins: එකක් openconfig සංවේදක සඳහා සහ අනෙක Juniper දේශීය සංවේදක සඳහා.
InfluxDB
කාල ශ්‍රේණි දත්ත ගබඩාවක දත්ත ගබඩා කිරීම සඳහා, අපි InfluxDB භාවිතා කරමු. Telegraf හි නිමැවුම් ප්ලගිනය දත්ත InfluxDB වෙත යවයි, එය ඉතා කාර්යක්ෂමව ගබඩා කරයි. V1.8 සහ ඉහළ සඳහා CLI නොමැති බැවින් අපි V2 භාවිතා කරමු.
ග්රෆානා
මෙම දත්ත දෘශ්‍යමාන කිරීමට Grafana භාවිතා කරයි. Grafana InfluxDB වෙතින් දත්ත ඇද ගන්නා අතර පරිශීලකයින්ට පොහොසත් සහ අන්තර්ක්‍රියාකාරී උපකරණ පුවරු නිර්මාණය කිරීමට ඉඩ සලසයි. මෙන්න, අපි 10.2.2 අනුවාදය ධාවනය කරමු.

ස්විචයේ වින්‍යාසය

මෙම තොගය ක්‍රියාත්මක කිරීම සඳහා, අපි පළමුව රූපය 2 හි පෙන්වා ඇති පරිදි ස්විචය වින්‍යාස කිරීමට අවශ්‍ය වේ. අපි port 50051 භාවිතා කර ඇත. ඕනෑම වරායක් මෙහි භාවිතා කළ හැක. QFX ස්විචයට ලොග් වී පහත වින්‍යාසය එක් කරන්න.

සටහන: මුරපදය පැහැදිලි පෙළකින් සම්ප්‍රේෂණය වන බැවින් මෙම වින්‍යාසය රසායනාගාර/POC සඳහා වේ. මෙය වළක්වා ගැනීමට SSL භාවිතා කරන්න.

පරිසරය

Nginx
ඔබට ග්‍රැෆානා සත්කාරකත්වය සපයන වරාය නිරාවරණය කිරීමට නොහැකි නම් මෙය අවශ්‍ය වේ. ඊළඟ පියවර වන්නේ ප්‍රතිලෝම ප්‍රොක්සි නියෝජිතයෙකු ලෙස සේවය කිරීම සඳහා උබුන්ටු සේවාදායකයේ nginx ස්ථාපනය කිරීමයි. nginx ස්ථාපනය කළ පසු, රූප සටහන 4 හි පෙන්වා ඇති රේඛා “පෙරනිමි” ගොනුවට එකතු කර ගොනුව /etc/nginx සිට /etc/nginx/sites-enabled වෙත ගෙන යන්න.

රූපය 5 හි පෙන්වා ඇති පරිදි nginx සේවාවට සම්පූර්ණ ප්‍රවේශය ලබා දීම සඳහා ෆයර්වෝල් සකස් කර ඇති බව සහතික කර ගන්න.

nginx ස්ථාපනය කර අවශ්‍ය වෙනස්කම් සිදු කළ පසු, අපට a වෙතින් Grafana වෙත ප්‍රවේශ වීමට හැකි විය යුතුය web සියලුම මෘදුකාංග ස්ථාපනය කර ඇති උබුන්ටු සේවාදායකයේ IP ලිපිනය භාවිතා කිරීමෙන් බ්‍රවුසර කරන්න.
Grafana හි කුඩා දෝෂයක් ඇත, එය පෙරනිමි මුරපදය නැවත සැකසීමට ඔබට ඉඩ නොදේ. ඔබ මෙම ගැටලුවට මුහුණ දෙන්නේ නම් මෙම පියවර භාවිතා කරන්න.
Grafana හි මුරපදය සැකසීමට Ubuntu සේවාදායකයේ සිදු කළ යුතු පියවර:

• /var/lib/grafana/grafana.db වෙත යන්න
• sqllite3 ස්ථාපනය කරන්න
  o sudo apt ස්ථාපනය sqlite3
• මෙම විධානය ඔබගේ ටර්මිනලයේ ක්‍රියාත්මක කරන්න
  o sqlite3 grafana.db
•  Sqlite විධාන විමසුම විවෘත වේ; පහත විමසුම ක්‍රියාත්මක කරන්න:
  > login='admin' යන පරිශීලකයාගෙන් මකන්න
• ග්‍රැෆානා නැවත ආරම්භ කර පරිපාලක පරිශීලක නාමය සහ මුරපදය ලෙස ටයිප් කරන්න. එය නව මුරපදයක් ඉල්ලා සිටියි.

සියලුම මෘදුකාංග ස්ථාපනය කළ පසු, Telegraf හි config ගොනුව සාදන්න, එය ස්විචයෙන් ටෙලිමෙට්‍රි දත්ත ඇදගෙන එය InfluxDB වෙත තල්ලු කිරීමට උපකාරී වේ.

Openconfig සංවේදක ප්ලගිනය

Ubuntu සේවාදායකයේ, අවශ්‍ය සියල්ල එකතු කිරීමට /etc/telegraf/telegraf.conf ගොනුව සංස්කරණය කරන්න. plugins සහ සංවේදක. openconfig සංවේදක සඳහා, අපි රූප සටහන 6 හි පෙන්වා ඇති gNMI ප්ලගිනය භාවිතා කරමු. demo අරමුණු සඳහා, "spine1" ලෙස සත්කාරක නාමය, gRPC සඳහා භාවිතා කරන "50051" වරාය අංකය, ස්විචයේ පරිශීලක නාමය සහ මුරපදය සහ අංකය එක් කරන්න. අසාර්ථක වූ විට නැවත ඇමතීමට තත්පර ගණන.
දායක ගාථාවේ, මෙම විශේෂිත සංවේදකය සඳහා අද්විතීය නමක්, “cpu”, සංවේදක මාර්ගය සහ ස්විචයෙන් මෙම දත්ත උදුරා ගැනීම සඳහා කාල පරතරය එක් කරන්න. සියලුම විවෘත වින්‍යාස සංවේදක සඳහා එකම ප්ලගිනය inputs.gnmi සහ inputs.gnmi.subscription එක් කරන්න. (රූපය 6)

දේශීය සංවේදක ප්ලගිනය

මෙය දේශීය සංවේදක සඳහා භාවිතා කරන ජුනිපර් ටෙලිමෙට්‍රි අතුරුමුහුණත් ප්ලගිනයකි. එම telegraf.conf ගොනුව තුළ, දේශීය සංවේදක ප්ලගින inputs.jti_openconfig_telemetry එක් කරන්න, එහිදී ක්ෂේත්‍ර openconfig වලට සමාන වේ. සෑම සංවේදකයක් සඳහාම අද්විතීය සේවාදායක හැඳුනුම්පතක් භාවිතා කරන්න; මෙහිදී අපි "telegraf3" භාවිතා කරමු. මෙම සංවේදකය සඳහා මෙහි භාවිතා වන අද්විතීය නම "mem" (Figure 7).

අවසාන වශයෙන්, මෙම සංවේදක දත්ත InfluxDB වෙත යැවීමට outputs.influxdb ප්‍රතිදාන ප්ලගිනයක් එක් කරන්න. මෙහිදී, දත්ත සමුදාය "telegraf" ලෙස නම් කර ඇති අතර පරිශීලක නාමය "influx" සහ මුරපදය "influxdb" (Figure 8).

ඔබ telegraf.conf ගොනුව සංස්කරණය කළ පසු, ටෙලිග්‍රාෆ් සේවාව නැවත ආරම්භ කරන්න. දැන්, සියලු අනන්‍ය සංවේදක සඳහා මිනුම් නිර්මාණය කර ඇත්දැයි තහවුරු කර ගැනීමට InfluxDB CLI පරීක්ෂා කරන්න. InfluxDB CLI ඇතුළු කිරීමට "influx" ටයිප් කරන්න.

රූපයේ දැක්වෙන පරිදි. 9, influxDB විමසුම ඇතුළත් කර "telegraf" දත්ත සමුදාය භාවිතා කරන්න. සංවේදක සඳහා ලබා දී ඇති සියලුම අද්විතීය නම් මිනුම් ලෙස ලැයිස්තුගත කර ඇත.
ඕනෑම එක් මිනුමක ප්‍රතිදානය බැලීම සඳහා, ටෙලිග්‍රාෆ් ගොනුව නිවැරදි බව සහ සංවේදකය ක්‍රියා කරන බව තහවුරු කර ගැනීම සඳහා, රූප සටහන 1 හි පෙන්වා ඇති පරිදි "cpu සීමාව 10 වෙතින් * තෝරන්න" විධානය භාවිතා කරන්න.

Telegraf.conf ගොනුවේ වෙනස්කම් සිදු කරන සෑම විටම, InfluxDB නැවැත්වීමටත්, Telegraf නැවත ආරම්භ කිරීමටත්, පසුව InfluxDB ආරම්භ කිරීමටත් වග බලා ගන්න.
බ්‍රවුසරයෙන් ග්‍රැෆානා වෙත ලොග් වී දත්ත නිවැරදිව රැස් කරන බව තහවුරු කර ගැනීමෙන් පසු උපකරණ පුවරු සාදන්න.
Connections > InfuxDB > Add new data source වෙත යන්න.

1. මෙම දත්ත මූලාශ්‍රයට නමක් දෙන්න. මෙම demo එකේ එය "test-1" වේ.
2.  HTTP ගාථාව යටතේ, Ubuntu server IP සහ 8086 port භාවිතා කරන්න.
   
3. InfluxDB විස්තර තුළ, එම දත්ත සමුදා නාමය, "telegraf" භාවිතා කර Ubuntu සේවාදායකයේ පරිශීලක නාමය සහ මුරපදය ලබා දෙන්න.
4. ක්ලික් කරන්න සුරකින්න සහ පරීක්ෂා කරන්න. "සාර්ථකයි" යන පණිවිඩය ඔබ දකින බව සහතික කර ගන්න.
   
5. දත්ත මූලාශ්‍රය සාර්ථකව එකතු කළ පසු, Dashboards වෙත ගොස් New ක්ලික් කරන්න. සංස්කාරක මාදිලියේ AI/ML වැඩ බර සඳහා අත්‍යවශ්‍ය උපකරණ පුවරු කිහිපයක් අපි නිර්මාණය කරමු.

Examples සංවේදක ප්‍රස්තාර

පහත දැක්වෙන්නේ exampAI/ML ජාලයක් නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා අත්‍යවශ්‍ය වන සමහර ප්‍රධාන කවුන්ටරවල les.
ප්රතිශතයtagකොඳු ඇට පෙළ-0 මත et-0/0/1 ඇතුල්වීමේ අතුරු මුහුණතක් සඳහා e භාවිතය

• test-1 ලෙස දත්ත මූලාශ්‍රය තෝරන්න.
• FROM කොටසේ, "අතුරු මුහුණත" ලෙස මැනීම තෝරන්න. මෙම සංවේදක මාර්ගය සඳහා භාවිතා කරන අද්විතීය නාමය මෙයයි.
• WHERE කොටසේ, උපාංගය තෝරන්න ::tag, සහ දී tag අගය, ස්විචයේ සත්කාරක නාමය තෝරන්න, එනම් කොඳු ඇට පෙළ 1.
• SELECT කොටසේ, ඔබට නිරීක්ෂණය කිරීමට අවශ්‍ය සංවේදක ශාඛාව තෝරන්න; මෙම අවස්ථාවෙහිදී, "Field(/interfaces/interface[if_name='et-0/0/0']/state/counters/if_in_1s_octets)" තෝරන්න. දැන් එම කොටසේම, "+" මත ක්ලික් කර මෙම ගණනය කිරීමේ ගණිතය (/50000000000 * 100) එක් කරන්න. අපි මූලික වශයෙන් ප්‍රතිශතය ගණනය කරනවාtag400G අතුරු මුහුණතක් භාවිතා කිරීම.
• FORMAT "කාල-ශ්‍රේණි" බව සහතික කර ගෙන ALIAS කොටසේ ප්‍රස්ථාරය නම් කරන්න.

ඕනෑම පෝලිමක් සඳහා උච්ච බෆර පදිංචිය

• test-1 ලෙස දත්ත මූලාශ්‍රය තෝරන්න.
• FROM කොටසේ, මිනුම් "බෆයර්" ලෙස තෝරන්න.
• WHERE කොටසේ, පිරවිය යුතු ක්ෂේත්‍ර තුනක් ඇත. උපාංගය තෝරන්න ::tag, සහ දී tag අගය ස්විචයේ ධාරක නාමය තෝරන්න (එනම් කොඳු ඇට පෙළ-1); සහ තෝරන්න /cos/interfaces/interface/@name::tag සහ අතුරු මුහුණත තෝරන්න (එනම් et- 0/0/0); සහ පෝලිම තෝරන්න, /cos/interfaces/interface/queues/queue/@queue::tag සහ පෝලිම් අංක 4 තෝරන්න.
• SELECT කොටසේ, ඔබට නිරීක්ෂණය කිරීමට අවශ්‍ය සංවේදක ශාඛාව තෝරන්න; මෙම අවස්ථාවෙහිදී "Field(/cos/interfaces/interface/ පෝලිම්/ පෝලිම්/PeakBufferOccupancy)" තෝරන්න.
• FORMAT "කාල-ශ්‍රේණි" බවට වග බලා ගන්න සහ ALIAS කොටසේ ප්‍රස්ථාරය නම් කරන්න.

ඔබට et-17/0/0, et-0/0/0, et-1/0/0 ආදිය සඳහා රූප සටහන 2 හි දැක්වෙන පරිදි එකම ප්‍රස්ථාරයේ බහු අතුරු මුහුණත් සඳහා දත්ත එකතු කළ හැක.

PFC සහ ECN යන්නෙන් අදහස් වන්නේ ව්‍යුත්පන්නයි

මධ්‍යන්‍ය ව්‍යුත්පන්නය (කාල පරාසයක් තුළ අගයෙහි වෙනස) සොයා ගැනීම සඳහා අමු විමසුම් මාදිලිය භාවිතා කරන්න.
තත්පරයකින් Spine-0 හි et-0/0/1 හි PFC අගයන් දෙකක් අතර මධ්‍යන්‍ය ව්‍යුත්පන්නය සොයා ගැනීමට අප භාවිතා කර ඇති influx විමසුම මෙයයි.
SELECT ව්‍යුත්පන්න (මධ්‍යන්‍ය (“/අතුරුමුහුණත/අතුරුමුහුණත[if_name='et-0/0/0′]/state/pfc-counter/tx_pkts”), 1s) “අතුරුමුහුණත” මෙතැනින් (“උපාංගය”::tag = 'Spine-1') සහ $timeFilter GROUP by time($interval)

SELECT ව්‍යුත්පන්න (“/අතුරුමුහුණත/අතුරුමුහුණත[if_name='et-0/0/8′]/state/error-counters/ecn_ce_marked_pkts”), 1s) “අතුරුමුහුණත” මෙතැනින් (“උපාංගය”::tag = 'Spine-1') සහ $timeFilter GROUP by time($interval)

ආදාන සම්පත් දෝෂ යනු ව්‍යුත්පන්නයි

සම්පත් දෝෂ සඳහා අමු විමසුමෙන් අදහස් වන්නේ ව්‍යුත්පන්න යනු:
SELECT ව්‍යුත්පන්න (“/අතුරුමුහුණත/අතුරුමුහුණත[if_name='et-0/0/0′]/state/error-counters/if_in_resource_errors”), 1s) “අතුරුමුහුණත” මෙතැනින් (“උපාංගය”::tag = 'Spine-1') සහ $timeFilter GROUP by time($interval)

වලිගය යනු ව්‍යුත්පන්න යන්නයි

tail drops සඳහා වන අමු විමසුමෙන් අදහස් වන්නේ ව්‍යුත්පන්න වන්නේ:
ව්‍යුත්පන්න තෝරන්න (මධ්‍යන්‍ය (“/cos/අතුරුමුහුණත්/අතුරුමුහුණත/පෝලිම්/පෝලිම්/tailDropBytes”), 1s) “බෆයර්” වෙතින් (“උපාංගය”::tag = 'Leaf-1' සහ "/cos/interfaces/interface/@name"::tag = 'et-0/0/0' සහ "/cos/interfaces/interface/ පෝලිම්/ පෝලිම්/ @ පෝලිම්"::tag = '4') සහ $timeFilter GROUP by time($__interval) පුර(ශුන්‍ය)
 CPU භාවිතය

• test-1 ලෙස දත්ත මූලාශ්‍රය තෝරන්න.
• FROM කොටසේ, "newcpu" ලෙස මිනුම තෝරන්න.
• WHERE හි, පිරවිය යුතු ක්ෂේත්‍ර තුනක් ඇත. උපාංගය තෝරන්න ::tag සහ දී tag අගය ස්විචයේ සත්කාරක නාමය තෝරන්න (එනම් කොඳු ඇට පෙළ-1). සහ / සංරචක/සංරචක/ගුණාංග/දේපල/නම තුළ:tag, සහ cpuutilization-total සහ නමින් තෝරන්න::tag RE0 තෝරන්න.
• SELECT කොටසේ, ඔබට නිරීක්ෂණය කිරීමට අවශ්‍ය සංවේදක ශාඛාව තෝරන්න. මෙම අවස්ථාවේදී, "ෆීල්ඩ් (රාජ්යය/අගය)" තෝරන්න.

බිටු/තත්පර තුළ බහු අතුරුමුහුණත්වල බහු ස්විච සඳහා ටේල් ඩ්‍රොප් වල සෘණ නොවන ව්‍යුත්පන්න සොයා ගැනීම සඳහා අමු විමසුම.
නිෂේධාත්මක_ව්‍යුත්පන්න නොවන (මධ්‍යන්‍ය(“/cos/අතුරුමුහුණත්/අතුරුමුහුණත/පෝලිම්/පෝලිම්/ටේල්ඩ්‍රොප්බයිට්”), 1s)*8 “බෆරය” වෙතින් තෝරන්න (උපාංගය::tag =~ /^කොඳු ඇට පෙළ-[1-2]$/) සහ (“/cos/interfaces/interface/@name”::tag =~ /et-0\/0\/[0-9]/ හෝ "/cos/interfaces/interface/@name"::tag=~/et-0\/0\/1[0-5]/) සහ $timeFilter GROUP by time($__interval),device::tag පුරවන්න (ශුන්‍ය)

මේ හිටපු සමහර අයampAI/ML ජාලයක් නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා නිර්මාණය කළ හැකි ප්‍රස්ථාරවල les.

සාරාංශය

මෙම පත්‍රිකාව මගින් ටෙලිමෙට්‍රි දත්ත ඇදීමේ ක්‍රමය සහ ප්‍රස්ථාර නිර්මාණය කිරීමෙන් එය දෘශ්‍යමාන කිරීමේ ක්‍රමය නිරූපණය කරයි. මෙම පත්‍රිකාව AI/ML සංවේදක ගැන විශේෂයෙන් කථා කරයි, ස්වදේශීය සහ විවෘත වින්‍යාසය යන දෙඅංශයෙන්ම නමුත් සැකසුම සියලු වර්ගවල සංවේදක සඳහා භාවිතා කළ හැකිය. සැකසුම සෑදීමේදී ඔබට මුහුණ දීමට සිදු විය හැකි ගැටළු කිහිපයක් සඳහාද අපි විසඳුම් ඇතුළත් කර ඇත. මෙම පත්‍රිකාවේ දැක්වෙන පියවර සහ ප්‍රතිදානයන් කලින් සඳහන් කළ TIG තොගයේ අනුවාදවලට විශේෂිත වේ. එය මෘදුකාංගයේ අනුවාදය, සංවේදක සහ ජූනෝස් අනුවාදය අනුව වෙනස් වීමට යටත් වේ.

යොමු කිරීම්

සියලුම සංවේදක විකල්ප සඳහා Juniper Yang Data Model Explorer
https://apps.juniper.net/ydm-explorer/
Openconfig සංවේදක සඳහා Openconfig සංසදය
https://www.openconfig.net/projects/models/

ආයතනික සහ විකුණුම් මූලස්ථානය
Juniper Networks, Inc.
1133 නවෝත්පාදන මාර්ගය
සනිවේල්, සීඒ 94089 ඇමරිකා එක්සත් ජනපදය
දුරකථන: 888. ජුනිපර් (888.586.4737)
හෝ +1.408.745.2000
ෆැක්ස්: +1.408.745.2100
www.juniper.net
APAC සහ EMEA මූලස්ථානය
Juniper Networks International BV
බෝයිං මාවත 240
1119 PZ Schiphol-Rijk
ඇම්ස්ටර්ඩෑම්, නෙදර්ලන්තය
දුරකථනය: +31.207.125.700
ෆැක්ස්: +31.207.125.701
ප්‍රකාශන හිමිකම 2023 ජුනිපර් ජාල. Inc. Ail හිමිකම් ඇවිරිණි. Juniper Networks, Juniper Networks ලාංඡනය, Juniper, Junos, සහ අනෙකුත් වෙළඳ ලකුණු Juniper Networks හි ලියාපදිංචි වෙළඳ ලකුණු වේ. inc. සහ/හෝ එක්සත් ජනපදයේ සහ වෙනත් රටවල එහි අනුබද්ධ ආයතන. වෙනත් නම් ඔවුන්ගේ අයිතිකරුවන්ගේ වෙළඳ ලකුණු විය හැකිය. Juniper Networks මෙම ලේඛනයේ කිසියම් සාවද්‍යතාවයක් සඳහා කිසිදු වගකීමක් භාර නොගනී. Juniper Networks වෙනස් කිරීමේ අයිතිය රඳවා තබා ගනී. වෙනස් කරන්න. දැනුම් දීමකින් තොරව මෙම ප්‍රකාශනය මාරු කිරීම හෝ වෙනත් ආකාරයකින් සංශෝධනය කිරීම.
ප්‍රතිපෝෂණ යවන්න: design-center-comments@juniper.net V1.0/240807/ejm5-telemetry-junos-ai-ml

ලේඛන / සම්පත්

AI ML වැඩ බර මෘදුකාංග සඳහා Juniper NETWORKS Telemetry in Junos [pdf] පරිශීලක මාර්ගෝපදේශය Telemetry In Junos for AI ML Workloads Software, Junos for AI ML Workloads Software, AI ML Workloads Software, Workloads Software, Software

යොමු කිරීම්

• පරිශීලක අත්පොත