中兴通讯与埃塞电信共建100G波分骨干网 网络容量将提升10倍

简介:

近日,中兴通讯中标埃塞电信西部和南部区域的100G波分骨干传输网,新建的100G DWDM/OTN传输骨干网络将使埃塞电信网络容量提升10倍,助力埃塞电信全力发展3G/LTE和宽带业务。

埃塞电信是埃塞俄比亚国内唯一的综合运营商,主要业务包含固定电话业务,移动通讯业务及互联网业务。随着2G,3G,LTE和固网语音及宽带业务的迅猛发展,埃塞电信需要部署大容量的国家传输骨干网以满足客户核心站点之间的大带宽业务传输。中兴通讯的解决方案基于WASON的智能OTN网络,采用100G方案,运用了业界领先的PM-QPSK调制,相干接收以及SD-FEC等关键技术,系统的OSNR容限指标达到优异水平。该传输骨干网建成后将实现大容量OTN交叉,光网络智能调度及超长距离传输等功能需求,帮助埃塞电信更好地适应未来业务的发展及演进。埃塞电信选择中兴通讯100G解决方案部署骨干网络后,中兴通讯在埃塞市场的骨干光网络份额达到50%,进一步巩固在埃塞光网络市场上的领先地位。

中兴通讯致力于埃塞的电信发展,秉承为客户提供最优的解决方案及服务。作为埃塞电信的战略合作伙伴,中兴通讯将携手埃塞电信应对业务持续快速发展及增长,共同促进埃塞电信市场的进步。

本文转自d1net(转载)

相关文章
|
9天前
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V3 2024华为的重参数轻量化模型
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V3 2024华为的重参数轻量化模型
29 2
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V3 2024华为的重参数轻量化模型
|
9天前
|
机器学习/深度学习 移动开发 测试技术
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV2,含模型详解和完整配置步骤
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV2,含模型详解和完整配置步骤
29 1
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV2,含模型详解和完整配置步骤
|
9天前
|
机器学习/深度学习 编解码 自动驾驶
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1,用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1,用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
31 3
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1,用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
|
9天前
|
机器学习/深度学习 文件存储 异构计算
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v2,加速训练,快速收敛
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v2,加速训练,快速收敛
16 1
|
9天前
|
机器学习/深度学习 编解码 TensorFlow
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构
29 0
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构
|
9天前
|
机器学习/深度学习 编解码 异构计算
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 ICCV 2023的EfficientViT 用于高分辨率密集预测的多尺度线性关注
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 ICCV 2023的EfficientViT 用于高分辨率密集预测的多尺度线性关注
19 0
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 ICCV 2023的EfficientViT 用于高分辨率密集预测的多尺度线性关注
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换华为的极简主义骨干网络:VanillaNet
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换华为的极简主义骨干网络:VanillaNet
32 0
|
9天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 异构计算
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2023 FasterNet 高效快速的部分卷积块
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2023 FasterNet 高效快速的部分卷积块
20 0
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2023 FasterNet 高效快速的部分卷积块
|
9天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 iOS开发
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
34 0
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
|
9天前
|
机器学习/深度学习 自动驾驶 计算机视觉
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V1 基于 Ghost Module 和 Ghost Bottlenecks的轻量化网络结构
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V1 基于 Ghost Module 和 Ghost Bottlenecks的轻量化网络结构
86 61
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V1 基于 Ghost Module 和 Ghost Bottlenecks的轻量化网络结构

热门文章

最新文章