23亿美元大市场,NFV做好了准备吗?

简介:

快速成长的NFV市场对于业界人士来说着实令人惊讶。根据最近一项关于NFV市场的研究表明,仅作为一项技术定义,NFV的市场的确大的惊人。

23亿美元大市场,NFV做好了准备吗?

根据Infonetics(现隶属于IHS)关于NFV市场研究表明,NFV的硬件、软件和服务的市场总量在2015将达到23亿美元,而且预计将在2019年增长到116亿美元。

鉴于NFV才刚刚起步,而且考虑到像OPNFV这样的组织也一直致力于构建一个完整的NFV实现标准,那么这巨额的23亿美元是怎么算出来的呢?

近些年,像防火墙这类的网络功能已经通过各种形式实现了虚拟化,但这里面并不是所有的都能叫做“NFV”。根据Infonetics的描述,NFV的功能必须是能够被管理的。像是其中的虚拟化网络功能主要包括了深度包检测和策略和计费规则功能(Policy and Charging Rules Function,PCRF)、深层封包检测(Deep Packet Inspection,DPI)等功能。Infonetics分析师Michael Howard如是说。

这23亿美元中不仅仅是这些VNFs,而且还包含上层的服务,当然还有控制他们的管理编排(MANO)软件。后面的种类就比较零碎了,也称不上什么标准。但是设备商在销售软件时喜欢用NFV MANO或者虚拟化基础设施管理(VIM)来包装他们的产品。Howard提到了Alcatel-Lucent、Cisco、HP、IBM和VMware,当然不止这些。在谈到MANO的定义时,Howard感慨其实定义并非那么简单。几乎所有的公司都给他们所谓的MANO取了他们认为最准确的名字,而且更多的时候MANO只是他们产品中的一部分,例如Alcatel-Lucent的CloudBand。用同样的思考方式,是不是所有的VNFs都是被VIM或MANO所管理呢?这种玩概念的东西我们无法查证。

无论设备商是否是在故弄玄虚,我们依然可以看到他们已经在网络功能软件化上投入了大笔的资金。“NFV是运营商推动的,我们想看到的不只是软件化的防火墙,我们期望更多的落地案例”Howard说。



作者:何妍 

来源:51CTO

相关文章
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据处理
SVM的优缺点是什么
SVM的优缺点是什么
445 9
|
安全 Cloud Native 分布式数据库
用户指南—账号和安全—三权分立—开启或关闭三权分立
您可以在控制台上开启或关闭三权分立模式。开启后,高权限账号自动转换为系统管理员账号,同时还需创建安全管理员账号和审计管理员账号。本文介绍开启或关闭三权分立的相关操作步骤。
656 0
|
存储 SQL 分布式计算
【数据湖开发治理篇】——数据湖开发治理平台DataWorks
元数据管理、数据集成、数据开发是数据湖需要解决的三大问题,阿里云的DataWorks作为一个通用的大数据平台,除了很好的解决了数仓场景的各类问题,也同样解决了数据湖场景中的核心痛点。
【数据湖开发治理篇】——数据湖开发治理平台DataWorks
|
Web App开发 自然语言处理 开发者
全方位攻略 Alfred 效率神器
# Alfred 效率神器全攻略 > 工欲善其事必先利其器,Alfred 在 Mac 上所迸发的效率是前所未有的! ## 前言 作为 Mac 上最强大的效率工具,Alfred 在 Spotlight(MacOS X 自带的搜索和快速启动引擎)的基础上优化了快速启动与搜索的功能,还引入了 Workflows 等强大的扩展功能,使之成为了一个拥有无限自动化潜力的「工具
8455 0
|
11月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 供应链
Hadoop在特定行业中的应用实例
【8月更文第28天】Hadoop是一个强大的分布式计算框架,能够处理大规模数据集。由于其高可扩展性和成本效益,Hadoop被广泛应用于多个行业中,如金融、医疗保健和零售等。本文将探讨Hadoop在这些行业的具体应用场景和一些成功案例。
350 0
|
消息中间件 SQL 分布式计算
重新定义性能测试: Apache Flink 重磅开源流计算基准测试框架
每一种引擎有其优势的地方,如何选择适合自己业务的流计算引擎成了一个由来已久的话题。除了比较各个引擎提供的不同的功能矩阵之外,性能是一个无法绕开的评估因素。基准测试(benchmark)就是用来评估系统性能的一个重要和常见的过程。
重新定义性能测试: Apache Flink 重磅开源流计算基准测试框架
|
人工智能 前端开发 机器人
Coze初体验——为城市创作独特的天气图景
Coze初体验——为城市创作独特的天气图景
Coze初体验——为城市创作独特的天气图景
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
ICLR 2024:RLHF有了通用平台和基准,天大开源,专攻现实决策场景
【4月更文挑战第21天】天津大学在ICLR 2024发布RLHF新框架Uni-RLHF,以人类反馈引导强化学习,降低奖励函数设计需求,适应现实决策场景。该框架提供通用平台和基准,支持大规模众包注释,促进研究。尽管面临准确捕捉人类反馈、数据质量和多任务处理等挑战,但开源特性加速了学术进步。[链接](https://arxiv.org/abs/2402.02423)
243 0
tauri-app生成应用的图标
tauri-app生成应用的图标
202 0