大规模AI模型训练需要成千上万张GPU卡协同，对集群内部网络性能要求达到极限。需求苛刻：需满足GPU卡间All-to-All通信的极致带宽与超低延迟；网络需具备超强可扩展性；需要较高可靠性。我们设计面向AI算力集群的专用网络，普遍采用NVIDIA InfiniBand网络。部署基于非阻塞Fat-Tree拓扑的InfiniBand交换机集群，为每个GPU服务器配备多个高速网卡，通过自适应路由和拥塞控制实现数万张GPU卡间的无损、高速互联。同时采用SHARP技术，将集合通信操作卸载到交换机硬件。网络管理采用带外方式。此外支持GPU Direct RDMA。该专为AI计算设计的网络是支撑万亿参数大模...

制造业、智慧园区等场景下，海量物联网终端接入带来新挑战。需求包括：需支持Wi-Fi、蓝牙、LoRa等多种异构协议接入；海量终端带来巨大管理、认证与安全风险；数据需在本地实时处理以降低云端压力。我们设计“云-管-边-端”分层物联网网络。“端”侧部署物联网关进行协议转换。“边”侧利用边缘计算平台进行数据本地清洗与实时分析。“管”侧升级现有网络，划分物联网专用VLAN，实施严格网络准入控制。“云”侧部署统一物联网管理平台，进行远程生命周期管理与监控。该设计构建了开放、安全、易管理的物联网承载网络，解决了海量终端接入、数据本地化处理与集中管控核心难题，为企业数字化转型提供坚实物联基础。企业网络基础架构...

在IPv4地址短缺和网络安全策略管理背景下，企业网络中往往存在大量复杂NAT和访问控制策略，导致运维困难。需求包括：需要简化并统一互联网出口的NAT策略；需要解决因NAT导致的内网服务器对外提供服务困难的问题；需要使安全策略基于真实的私网IP地址。我们通过重构网络出口区域来优化。采用“源NAT”与“目的NAT”分离、集中的部署模式。所有用户访问互联网的流量在统一防火墙集群上做源NAT。对于对外提供服务的服务器，部署独立的目的NAT网关。在防火墙策略配置时，其内网侧策略始终基于真实的私网IP地址。同时部署日志分析系统，将公网IP关联回真实私网用户。该设计简化了复杂度。企业网络基础架构设计为超融合...