基于GPU的流畅模拟

云计算数据中心调度算法研究

云计算数据中心资源调度关键技术研究 项目背景 云计算是建立在计算机界长期的技术积累基础之上，包括软件和平台作为一种 服务，虚拟化技术和大规模的数据中心技术等关键技术。数据中心（可能是分布在 不同地理位置的多个系统）是容纳计算设备资源的集中之地同时负责对计算设备的能源提供和空调维护等。数据中心可以是单独建设也可以置于其他建筑之内。动态分配管理虚拟和共享资源在新的应用环境--云计算数据中心里面临新的挑战，因为云计算应用平台的资源可能分布广泛而且种类多样，加之用户需求的实时动态变化 很难准确预测，以及需要考虑系统性能和成本等因素使得问题非常复杂。需要设计高效的云计算数据中心调度算法以适应不同的业务需求和满足不同的商业目标。目前的数据中心调度算法依据具体的应用（计算资源，存储，搜索，海量信息处理等）不同采用不同策略和算法。提高系统的响应速度和服务质量是数据中心的关键技术指标，然而随着数据中心规模的不断扩大，能源消耗成为日益严重和备受关注的问 题，因为能源消耗对成本和环境的影响都极大。总的发展趋势是从简单的粗旷的 满足功能/性能需求的方式向精细的优化节能的方向发展。

2云计算数据中心资源调度方案分析 2.1 Google 解决方案 Google 也许是业界最早使用和发起云计算的厂家之一。因商业保密，其大部 分技术实现内容并未被外界了解。 从其公开发表的文献可及了解到其关于云数据中 心，搜索引擎网络设计,分布式文件系统以及并行处理模式 MapReduce 的概要设 计。Google 云计算平台架构，其基础平台是建立在 Map Reduce 结构之上。利用了 类似Hadoop 的资源调度管理方法。不过 Google 自己设计了文件系统（ GFS hunkserver ）,数据库系统（BigTable ）以及其它相关系统。 2.2 Amazo n 解决方案 Amazon 目前被认为推广云计算应用最为成功的厂家之一。 它成功地推出了 EC2（弹性云计算），SQS （简单消息存储服务），S3（简单存储服务），SimpleDB （简单 数据库）等近十种云服务。Amazon 的云计算平台体系结构，其中（EBS: Elastic Block Service, Providi ng the Block In terface, Stori ng Virtual Mach ine Images ）。 2.3 IBM 解决方案 的蟻㈱Q. 图一.多数据中心调度算法的参考体系结构

云平台资源优化调度报告

云平台资源优化调度报告 1.项目的立项依据 1.1.研究背景及意义 云计算的出现改变了企业的发展模式，通过创新以及扩展IT能力，从而为企业带来了更多的商机。云计算是由大量不同的计算机资源，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等通过分布式系统和虚拟化技术，将所有资源看做是一个资源池，进行统一的管理和调度，然后通过需求分配计算、存储和其他服务给相应客户[1]。 云中的资源都是通过虚拟化后再交付给用户使用，但是虚拟化只是实现云计算的一项关键技术而已，它实现了应用软件与物理硬件的松耦合。但只有虚拟化技术是远远不够的，如何对池化的资源进行合理高效的调度，才是实现云计算的关键。 在云环境下，其资源的规模较大，因此对云资源的调度是一个复杂的过程。云平台上的资源调度相对而言还处于初始发展阶段，在这个领域里比较成熟的系统并不多。因此云平台上的资源调度仍有待进一步的研究。 在传统的平台管理模式下，每个平台和系统都需要部署相应的硬件资源，从而导致所需的硬件设备众多，能耗大且资源利用率低下，同时，基础设施的建设以及设备的维护等成本支出较大。云计算的出现很好的解决了传统平台所出现的问题。在云环境下，通过虚拟化技术，将所有资源看做是一个统一的资源池，实现了基础设施的统一管理，有效地降低了设备管理成本，并以资源共享的模式，根据企业业务需求自动调整资源分配。 目前，云计算技术还在起步阶段，并且具有十分广阔的应用前景。在云计算的相关技术中，其核心技术就是资源管理。它主要的功能就是接受来自云计算用户的资源请求，然后将特定的虚拟资源分配给资源请求者。近几年，出现了很多关于合理分配池资源（计算、存储、网络和服务等）的相关研究，其研究重点主要包括池资源分配的自适应性、安全性、公平性以及高效性等方面的优化设计。在现有的研究工作中，有许多可借鉴之处，但要满足复杂的云计算应用提供的SLA，仍不够完善，存在着进一步优化的可能性。 1.2.国内外现状研究 近几年，云计算已成为IT行业以及学术领域的研究热点。这部分就云资源调度方面所做的研究进行了总结，同时对资源负载均衡相关算法进行了比较分析

云平台建设方案资料讲解

云平台建设方案

云平台 云平台建设原则 1、标准化 当前云服务在整个信息产业中还不够成熟，相关的标准还没有完善。为保障方案的前瞻性，在设备选型上力求充分考虑对云服务相关标准的扩展支持能力，保证良好的先进性，以适应未来的信息产业化发展。 2、高可用 为保证数据业务网的核心业务的不中断运行，在网络整体设计和设备配置上都是按照双备份要求设计的。在网络连接上消除单点故障，提供关键设备的故障切换。关键设备之间的物理链路采用双路冗余连接，按照负载均衡方式或active-active方式工作。关键主机可采用双路网卡来增加可靠性。全冗余的方式使系统达到电信级可靠性。要求网络具有设备/链中故障毫秒的保护倒换能力。 具有良好扩展性，网络建设完毕并网后应可以进行大规模改造、服务器集群、软件功能模块应可以不断扩展。 良好的易用性。简化系统结构，降低维护量。对突发数据的吸附，缓解端口拥塞压力，能保证业务的流畅性等。 3、增强二级网络 云平台下，虚拟机迁移与集群式两种典型的应用模型，这两种模型均需要二层网络支持。随着云计算资源池的不断扩大，二层网络的范围正在逐步扩大，甚至扩展到多个数据中心内，大规模部署二层网络则带来一个必然的问题就是二层环路问题。采用传统的STP+VRRP技术部署二层网络时会带来部署复杂、链路利用率低、网络收敛时间慢等诸多问题，因此网络方案的设计需要重点考虑增强二级网络技术（如IRF/VSS、TRILL等）的应用，以解决传统技术带来的问题。 4、虚拟化 虚拟资源池化是网络发展的重要趋势，将可以大大提高资源利用率，降低运营成本。应有效开展服务器、存储的虚拟资源池技术建设，网络设备的虚拟化也应进行设计实现。服务器、存储器、网络及安全设备应具备虚拟化功能。

云数据中心流量调度机制研究

云数据中心流量调度机制研究 近年来,随着大数据、网络搜索、公有云等服务的普及与蓬勃发展,支撑这些服务的数据中心物理基础设施与关键技术也面临了诸多挑战。通常这些业务需要依靠大量服务器并行处理数据,并通过网络保障服务器间数据的高效传输。所以数据中心网络的性能直接决定了业务的服务质量。然而,由于现有数据中心使用了特殊的拓扑结构并包含多种不同需求的业务,导致传统流量调度算法在数据中心网络中遇到了性能瓶颈和许多不同的问题,例如:多径拓扑下由负载调度不均 引起的路径拥塞问题,多业务混合场景下时延敏感流的时延需求难以得到保障、流完成时间长问题,大数据等特殊业务中并行数据流(Coflow)调度效率低、任务完成慢问题。 论文针对数据中心流量调度问题进行了研究,主要取得以下研究成果:1.设 计了基于流分布的半集中式负载均衡机制FDALB。结合分布式负载均衡可扩展性强,集中式负载均衡性能优的特点,论文设计了 FDALB机制降低了集中式负载均 衡的控制开销,从而提高了集中式负载均衡的可扩展性。并且,仿真实验显示FDALB大大降低了网络时延,避免了链路拥塞。2.设计了云环境中基于混合流的 信息无感知流调度机制TPFS。 针对信息无感知场景下,时延敏感流区分难的问题,论文设计了TPFS机制利用数据中心中业务产生的流分布较为固定的特点来预测业务的流长,从而完成了时延敏感流的快速识别,并通过设计更加合理的队列调度门限有效的保障了时延敏感流的时延。通过实验验证表明TPFS能够有效的减少时延敏感业务的完成时间。3.设计了基于拥塞感知的Coflow调度机制SkipL。针对现有Coflow调度机制无法感知网络路径拥塞的不足,论文设计了一种基于源端的链路拥塞探测机制,该机制能够快速探测网络链路的剩余带宽。 进一步,基于剩余带宽,论文实现了拥塞感知的带宽分配机制,降低了 Coflow的完成时间。论文通过实验验证了SkipL拥塞感知和带宽探测的有效性。4.设计了基于多属性的信息无感知Cofl[ow调度机制MCS。论文分析了Coflow 信息无感知场景下,Coflow完成时间长是由队头阻塞、粗粒度优先级门限引起的。 论文设计了 MCS通过Coflow宽度、长度等多种信息来调度Coflow流量,从而有效的避免队头阻塞,实现了精细的Coflow优先级调节。论文通过实验验证了

云数据中心运维问题解析

云数据中心运维问题 解析 Revised on November 25, 2020

1、云计算时代的到来，数据中心的运行管理工作必然会产生新的问题，提出新的要求，您认为，数据中心运维工作发生了哪些改变云计算是当下的技术热点，云数据中心是提供云计算服务的核心，是传统数据中心的升级。 无论是传统的数据中心，还是云数据中心，从他们的生命周期来看，运维管理都是整个生命周期中历时最长的一个阶段。 云数据中心的运维工作需要我们仔细分析，认真对待。从开源云计算社区openstack发布的模块来看，截止2014年11月，社区共有项目模块450个左右，模块数量前三的类型是“运维”、“易用性”、“上层服务”，其中运维模块数量第一，占到了153个。可见云计算的技术动向基本上围绕“如何运维”和“如何使用”。 我们今天的话题就先来说一说云数据中心运维的变化。说到云数据中心运维工作的变化，就要分析云的特点。云时代数据中心最明显的特点就是虚拟化技术的大量应用，这使得运维管理的对象发生了变化： 一、云数据中心运维对象数量激增。虚拟化技术将1台物理服务器虚拟为多台虚拟服务器，如果数据中心支撑业务需求规模不变的话，所需要的物理服务器数量将会减少，这与很多人认为的运维服务器数量激增是不符的，那么这个“激增”认识是如何产生的呢。可以这样分析，由于虚拟化技术进一步提高了数据中心各种资源的使用效率，同时大幅提高了业务需求响应能力，所以多个传统数据中心合并为一个云数据中心在技术上成为了可能。很多跨国企业采用云计算技术，实现数据中心10：1到20：1的合并效果，也就是说如果原来在全

球建设1000个数据中心，那么现在可以由50到100个云数据中心实现对业务的支撑，在一个合并后的云数据中心内，所要运维的服务器数量绝对可以称得上“激增”，这里所说的服务器既包括物理服务器也包括虚拟服务器。与此同时，运维岗位也就是运维人员虽然也进行了调整，但是人员增加的幅度远低于设备的增涨幅度，也就是人均运维设备数量增加了很多，在这种情况下，如果不借助工具、系统，很难完成运维工作。 二、在传统数据中心中，设备都是物理的、真实的，位置也是相对固定，对业务系统来讲，交换网络、服务器、存储设备对象之间关联也是比较固定的，管理起来相对直观。在云数据中心，虚拟化带来了资源的池化，使得一切管理对象变成虚拟的、可灵活迁移的逻辑存在。虚拟资源可以随时创建、删除，再加上高可用需求、性能优化需求带来的虚拟资源迁移，虚拟资源所在的位置变得不固定了，虚拟资源与物理资源的关系也被解耦了，原来很多能说得清、找得到的资源现在不借助工具就再也无法说得清、找得到了。 三、在传统数据中心中，设备监控主要是采集故障、性能数据，容量一般来讲还不是运维层面的问题，而是规划的问题，当然这也带来了业务系统竖井、数据中心竖井的问题，以及业务资源申请周期长的问题。在云数据中心中，容量不仅是规划问题，同时也是一个运维问题。也就是说，在日常工作中，需要随时采集资源池容量数据，不仅要看资源池的总容量，还要看容量在各个物理宿主机上分布情况，以便满足高可用和迁移的需要。 四、云数据中心在管理虚拟设备时，接口的标准化问题。在传统数据中心内，物理设备已经形成了接口标准，提供运维数据，如snmp、netflow等。而对虚拟化设备，还没有形成国标或行标，对虚拟设备的运维还需要采用厂家标

集团云数据中心管理平台-规划设计

集团云数据中心管理平台详细规划设计

目录 1前言 (2) 1.1背景 (2) 1.2文档目的 (2) 1.3适用范围 (2) 1.4参考文档 (2) 2设计综述 (3) 2.1设计原则 (3) 2.2设计思路 (5) 2.3建设目标 (7) 3集团云计算规划 (8) 3.1整体架构规划 (8) 3.2云管理平台规划 (8) 3.2.1云平台 (9)

1前言 1.1背景 集团信息中心中心引入日趋成熟的云计算技术，建设面向全院及国网相关单位提供云计算服务的电力科研云，支撑全院各个单位的资源供给、数据共享、技术创新等需求。实现云计算中心资源的统一管理及云计算服务统一提供；完成云计算中心的模块化设计，逐渐完善云运营、云管理、云运维及云安全等模块的标准化、流程化、可视化的建设；是本次咨询规划的主要考虑。 1.2文档目的 本文档为集团云计算咨询项目的咨询设计方案，将作为集团信息中心云计算建设的指导性文件和依据。 1.3适用范围 本文档资料主要面向负责集团信息中心云计算建设的负责人、项目经理、设计人员、维护人员、工程师等，以便通过参考本文档资料指导集团云计算数据中心的具体建设。 1.4参考文档 《集团云计算咨询项目访谈纪要》 《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T 22239-2008） 《信息系统灾难恢复规范》（GB/T20988-2007） 《OpenStack Administrator Guide》（https://www.wendangku.net/doc/9a18424654.html,/） 《OpenStack High Availability Guide》（https://www.wendangku.net/doc/9a18424654.html,/） 《OpenStack Operations Guide》（https://www.wendangku.net/doc/9a18424654.html,/） 《OpenStack Architecture Design Guide》（https://www.wendangku.net/doc/9a18424654.html,/）

智慧城市云数据中心建设技术方案

第一章、智慧城市云数据中心建设目标 根据《国家电子政务“十二五”规划》（中办发〔2006〕18号）等文件，以智慧城市建设总体思路为指导，建设智慧城市云数据中心，实现统一建设、统一管理、统一使用，为智慧城市和全市（县、区）各部门的业务应用系统提供统一的机房空间、网络资源、存储灾备、安全保障和运维服务，实现信息基础资源互通共享，从底层来联系整个政府机构内外的异构系统、应用、数据库资源等，打通各个职能部门间的“信息孤岛”，满足社会服务与管理，共享基础数据库、协同办公、行政审批与处罚、智慧城管、智慧社区等应用以及其他职能部门之间无缝的共享和交换数据的需要，实现相关部门的资源共享，提升政府的行政效率。 1.1、建设统一云数据中心 作为电子政务统一的基础资源平台，包括：网络资源、计算资源、存储资源等，并对基础资源进行池化，使各部门各单位的用户可以灵活的共享和按需分配。 1.2、建设电子政务外网应用的云计算PAAS平台 作为全市（县、区）电子政务统一的基础资源平台，不仅需要提供IAAS层的基础设施，还能够对上层基于SOA架构的电子政务类应用进行一定的能力支撑，包括基本的数据库、中间件等通用的基础软件资源和电子政务类公共组件类的软件资源。各部门各单位不仅可以共享PAAS层资源，而且可以在PAAS平台的基础上，简单、快速的开发不同功能类的电子政务类应用。

1.3、建立统一高效的运维管理平台 建立基础资源平台的统一运维管理体系，对机房基础设施、IT设备、虚拟机、数据库以及上层应用软件等资源进行统一的检测、动态调度和自动化控制管理，简化运维管理的流程和人工操作，提高基础管理平台的运维效率，降低云数据中心运行成本。 1.4、建立统一的安全保障体系 按照国家政务外网统一安全规划，参照等级保护的基本要求，建立统一的政务外网安全保障体系，加强安全管理、统一安全策略、统一标准规范，保障政务外网云数据中心和政务业务系统安全可靠运行。

云计算环境下资源调度关键技术研究

云计算环境下资源调度关键技术研究 发表时间：2019-01-16T10:03:36.797Z 来源：《电力设备》2018年第26期作者：李凯常春雷马斌马军 [导读] 摘要：云计算作为企业核心技术支撑，为企业信息系统提供包括按需供给、快速发布、弹性伸缩、跨域协同计算、故障自愈、开发运维一体化和多租户等能力支撑。 （国网新疆电力有限公司信息通信公司新疆乌鲁木齐 830000） 摘要：云计算作为企业核心技术支撑，为企业信息系统提供包括按需供给、快速发布、弹性伸缩、跨域协同计算、故障自愈、开发运维一体化和多租户等能力支撑。本文研究了企业云计算环境下资源调度关键技术，为企业信息系统可靠稳定运行提供支撑。 关键词：云计算环境；资源调度关键技术；研究 随着信息技术的快速发展，云计算得以崛起，云计算提供包括按需供给、快速发布、弹性伸缩、跨域协同计算、故障自愈、开发运维一体化和多租户等功能，特别是在海量数据信息处理方面，云计算主要是新型软件技术，其具备虚拟性以及并行计算等特征，可以对资源信息进行整合调度。 一、云计算 云计算主要是资源信息服务形式的创新与改革，其在互联网在宣传之后被人们所知道。云计算概念体现在两方面，对于狭义方面而言，主要是把互联网当做是根据，依照用户的需要情况获得更多的资源；对于广义方面而言，能够理解成是一种服务交付以及使用的方式，也就是说，经过互联网手段获得相应的服务，此服务的规模比较大，并且具备比较高的可靠性。因此，云计算是资源的整合调度以及管理，并且根据用户的实际需求提供资源服务。云计算是新型的商业计算形式，其可以把计算任务经过分配到资源池当中，而用户能够依照自身的实际需要，得到资源信息处理以及空间储存等方面的服务。 云计算平台根据服务手段进行分析，能够分成三种，分别是公有云、私有云以及混合云，其一，公用云主要是公众所研发的云模式，其是现阶段许多用户所青睐的方式，其是第三方提供商所运转的，能够为用户提供多样性资源，优势条件是成本低且规模大。用户在对资源进行使用的时候，不需要过多的投入，主要是提供商负责运转，其在价格、功能与规模方面的潜力非常大，变成了云计算的主要发展趋势。其二，私有云是企业共享云服务的主要方式，内部成员是云平台的唯一用户，和传统型数据中心进行对比，此模式需要整合多种资源信息，有效降低其架构的繁杂情况。因为企业内部人员对数据信息的管理与控制，在服务质量方面的表现非常突出，有效提升了企业的经营水平。其三，混合云是前两者的有效结合，企业能够依照应用属性的差异性，将其部署在各个云平台当中，并且制定相应的对策，混合云的市场空间比较大。 二、云数据中心 在云计算大环境之下，数据中心主要是虚拟技术的非静态资源库，其构成包含储存、互联网以及计算等方面的资源。在云计算环境下的数据中心，与传统型数据处理以及储存中心不一样，其规模非常大，并且资源信息量也逐步增多。运数据中心肩负着信息储存以及服务等功能，一方面明显提升了数据中心的性能，另一方面也面临着很大程度上的挑战，怎样提升资源的使用效率，有效降低能耗情况，变成了现阶段我国所重视的问题。 多样性的云数据中心组成了云系统，用户的请求主要是数据中心共同实现的，各个数据中心的拓宽性非常好，能够依照业务活动进行有效调整，例如，增减资源信息的数量等。 三、云计算关键技术 云计算主要是随着虚拟技术、管理技术以及储存技术所崛起的，这样的技术在云计算平台的实际运转过程当中占据着非常重要的位置。 （一）虚拟技术 虚拟技术能够有效分离硬件和软件，其包含两方面，一方面其能够把资源分成多个，另一方面也能够实现虚拟资源的有效整合。云计算当中经常使用的模式是一个硬件系统上的多个软件，软件主要有一只调度器展开管理。 （二）分布储存技术 分布储存技术能够保证数据信息的完整性以及可靠性，其系统是由主、块服务器构成的，主服务器只是对元数据进行储存，应用此存储手段能够有效提升系统的质量以及效果，避免出现服务器超载的现象。 （三）数据管理技术 云计算可以对数据集进行处理以及分析，把特定的数据信息挖掘出来，这些问题是云计算继续解决的重点内容所以，数据管理技术显得尤为重要。此技术可以对数据管理方式进行全面优化，保证数据信息的更新以及读取。在此领域当中，一般情况下，使用数据库储存信息内容。 三、云计算环境下资源调度关键技术研究 （一）云计算环境下的资源调度概念 资源调度主要指的是把运输局中心的资源分散到多个云应用当中，其能够全面实现资源利用效率以及时间两方面的目标，其是网格计算的发展，可以对网格计算进行借鉴，但是两种调度办法并不一样，云计算资源调度过程中需要对多方面的因素进行考虑，第一，根据需要提供服务；第二，考虑其成本问题。 传统资源调度指的是在相应规则的指导之下，根据用户进行资源调整，其服务方式是使用计算节点解决用户请求，应该依照资源与业务约束，明确资源和业务之间的关联性。在云计算大环境之下，业务活动的资源需要并不一样，因此，使用科学合理的资源调度手段，可以把业务活动分配到有效的节点当中展开处理，与此同时，保障云计算的功能。 （二）资源调度分类 首先，根据调度方式进行分类，能够分成动态与静态两种，其中静态调动手段主要是把任务根据相应的任务分配到资源节点上展开处理，而动态调度手段依照储存情况明确其方案，并且做好调整工作。 其次，根据任务处理形式进行分类，其能够分成在线以及批处理两种，其中在线调度是系统在得到任务请求的时候，把资源信息调配当做是重要任务。而批处理调度是在事件触发的情况下，把之前得到的任务进行集中处理。

云计算网络资源调度难点分析及解决方案

云计算网络资源调度难点分析及解决方案 发表时间：2012/6/28 陆建伟 关键字：云计算资源调度VPLS网络虚拟化 本文就云计算网络资源调度难点进行分析，结合网络虚拟化、VPLS 等技术，提出相应的解决方案。 1 云计算简介 云计算是网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。它旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美系统，并借助SaaS、PaaS、IaaS、MSP 等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中。云计算的一个核心理念就是通过不断提高“云”的处理能力，进而减少用户终端的处理负担，最终使用户终端简化成一个单纯的输入输出设备，并能按需享受“云”的强大计算处理能力。 云计算的核心思想，是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务，故如何快速合理的对网络资源进行调度是云计算须解决的关键问题。 2 快速调度网络资源的关键 云计算网络中，计算资源能够按需扩展、灵活调度部署，这由虚拟机的迁移功能实现，虚拟化环境的计算资源必须在二层网络范围内实现透明化迁移。 透明环境不仅限于数据中心内部，对于多个数据中心共同提供的云计算服务，要求云计算的网络对数据中心内部、数据中心之间均实现透明化交换，这种服务能力可以使客户分布在云中的资源逻辑上相对集中，如在相同的一个或数个VLAN 内，而不必关心具体物理位置；对云服务供应商而言，透明化网络可以在更大的范围内优化计算资源的供应，提升云计算服务的运行效率、有效节省资源和成本。 因此运营商云计算网络资源调度的关键就是构建大规模的二层网络，包括单数据中心和多数据中心之间的二层网络，覆盖更多的资源范围，同时虚拟主机所对应的交换机端口可以灵活的加入到用户业务VLAN 中，实现二层互访、业务迁移。 3 VPLS 技术介绍 VPLS（Virtual Private LAN Service，虚拟专用局域网服务）是在公用网络中提供的一种点到多点的二层VPN 业务。VPLS 使地域上隔离的用户站点能通过MAN 或WAN 相连，并且使各个站点间的连接效果像在一个LAN 中一样。 VPLS 提供二层VPN 服务。在VPLS 中，用户是由多点网络连接起来，不同于传统VPN 提供的P2P 的连接服务。VPLS 实际上就是在PE上创建一系列的虚拟交换机租借给用户，虚拟交换机的组网和传统交换机完全相同，这样，用户就可以通过MAN 或WAN 来实现自己的LAN。