По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Первая часть тут.
Вектор пути основан на хранении списка узлов, через которые проходит путь. Любой узел, который получает обновление с самим собой в пути, просто отбрасывает обновление, поскольку это не жизнеспособный путь. Рисунок 12 используется в качестве примера. На рисунке 12 каждое устройство объявляет информацию о местах назначения каждому соседнему устройству; для пункта назначения, прикрепленного к E:
E будет анонсировать F с самим собой в источнике, поэтому с путем [E], как B, так и D.
От B: B анонсирует F к A с путем [E, B].
Из D: D анонсирует F в C с путем [E, D].
От C: C анонсирует F к A с путем [E, D, C]
Какой путь предпочтет A? В системе вектора пути может быть ряд метрик, включая длину пути, предпочтения политики и т. д. Например, предположим, что есть метрика, которая устанавливается локально на каждом узле, переносимом с каждым маршрутом. Эта локальная метрика переносится между узлами, но никак не суммируется при прохождении через сеть, и каждый узел может устанавливать эту метрику независимо от других узлов (при условии, что узел использует одну и ту же метрику по отношению к каждому соседу). Например, локальная метрика E объявляется B, который затем устанавливает свою собственную локальную метрику для этого пункта назначения и объявляет результирующий маршрут A и т. д.
Чтобы определить лучший путь, каждый узел может затем
Отбросить любое место назначения с идентификатором локального узла в пути.
Сравнить метрику, выбрав наивысшую локальную метрику из полученных.
Сравнить длину пути, выбрав самый короткий из полученных.
Объявить только тот путь, который используется для пересылки трафика.
Примечание.Не имеет значения, выбирает ли каждый узел самую высокую или самую низкую метрику. Важно только то, что каждый узел выполняет одно и то же действие во всей сети. Однако при сравнении путей узел всегда должен выбирать более короткий путь.
Если каждый узел в сети всегда будет следовать этим трем правилам, то петля не образуется.
Например:
E объявляет F в B с путем [E] и метрикой 100.
B объявляет F к A с путем [E, B] и метрикой 100.
E объявляет F в D с путем [E] и метрикой 100.
D объявляет F в C с путем [E, D] и метрикой 100.
C объявляет F в A с путем [E, D, C] и метрикой 100.
У A есть два пути, оба с одинаковой метрикой, и, следовательно, будет использовано второе правило, чтобы выбрать один путь, который является наиболее коротким. В этом случае A выберет путь через [E, B]. A будет объявлять маршрут, который он использует, к C, но если C следует тому же набору правил, у него также будет два пути с доступной метрикой 100, один с путем [E, B, A], а второй с путем [E, D, C]. В этом случае должен быть механизм разрешения конфликтов, который C использует внутри для выбора между двумя маршрутами. Неважно, что это за механизм разрешения конфликтов, если он постоянно применяется в узле. Независимо от того, какой путь выберет C, трафик к F не будет закольцован. Предположим, однако, несколько иное стечение обстоятельств:
E объявляет F в B с путем [E] и метрикой 100.
B объявляет F к A с путем [E, B] и метрикой 100.
E объявляет F в D с путем [E] и метрикой 50.
D объявляет F в C с путем [E, D] и метрикой 50.
C объявляет F в A с путем [E, D, C] и метрикой 50.
У A есть два пути: один с метрикой 100, а другой с метрикой 50.
Следовательно:
A выберет более высокую из двух метрик, путь через [E, B], и объявит этот маршрут C
C выберет более высокую из двух метрик, путь через [E, B, A], и объявит этот маршрут D.
D выберет более высокий из двух метрик, путь через [E, B, A, C], и объявит этот маршрут E.
E отбросит этот маршрут, поскольку E уже находится на пути.
Следовательно, даже если метрика перекрывает длину пути в (почти) каждом узле, цикл не образуется.
Проблемы метрик
Каждый алгоритм, обсуждавшийся до этого момента, использовал одну метрику для вычисления путей без петель, за исключением вектора пути, а вектор пути использует две метрики очень ограниченным образом, причем одна всегда предпочтительнее другой. Путь, по сути, можно рассматривать как «фактор разрешения конфликтов», который вступает в игру только тогда, когда основная метрика, которая никак не связана с путем (поскольку она не суммируется шаг за шагом в сети), не соответствует предотвратить петлю. Некоторые протоколы могут использовать несколько метрик, но они всегда будут каким-то образом комбинировать эти метрики, поэтому для поиска путей без петель используется только одна комбинированная метрика. Почему?
С математической точки зрения, все методы, используемые для нахождения набора свободных от петель (или кратчайших) путей через сеть, разрешимы за полиномиальное или неэкспоненциальное время - или, скорее, они считаются проблемами класса P. Существует более широкий класс задач, содержащих P, который содержит любую задачу, решаемую с помощью (теоретической) недетерминированной машины Тьюринга. Среди NP-проблем есть набор задач, которые считаются NP-полными, что означает, что не существует известного эффективного способа решения проблемы. Другими словами, для решения проблемы необходимо перечислить все возможные комбинации и выбрать из этого набора наилучшее возможное решение.
Проблема с множественными метриками классифицируется как NP-complete, и, следовательно, хотя и разрешима, она никоим образом не решаема, что позволяет использовать ее в коммуникационных сетях, близких к реальному времени.
Алгоритмы непересекающихся путей
Рассмотрим ситуацию медицинской операции, выполняемой роботом, который следует за руками живого хирурга на другом конце света. Возможно, что для того, чтобы такая система работала, требуется, чтобы пакеты доставлялись от датчиков на руках хирурга к роботу в реальном времени, по порядку, с минимальным значением параметра jitter или без него, и никакие пакеты нельзя отбрасывать. Это один из примеров. Конечно, он может быть расширен для других различных ситуаций, включая финансовые системы и другие механические системы управления, где требуется доставка пакетов в реальном времени без сбоев.
В таких ситуациях часто требуется передать две копии каждого пакета, а затем позволить получателю выбрать пакет, наилучшим образом соответствующий характеристикам качества обслуживания (QoS) и потерям пакетов, необходимым для поддержки приложения. Однако все системы, рассмотренные до сих пор, могут найти только один путь без циклов и потенциально альтернативный путь (LFA и / или rLFA). Таким образом, с помощью алгоритмов непересекающихся путей решается следующая проблема:
Как можно построить пути в сети таким образом, чтобы они использовали наименьшее количество перекрывающихся ресурсов (устройств и каналов), насколько это возможно (следовательно, максимально непересекающиеся или максимально избыточные)?
В этой части лекций мы начнем с описания концепции двухсвязной сети, а затем рассмотрим два разных (но, казалось бы, связанных) способа вычисления непересекающихся топологий в двухсвязных сетях.
Двухсвязные сети
Двусвязная сеть - это любая сеть, в которой есть как минимум два пути между источником и местом назначения, которые не используют одни и те же устройства (узлы) или каналы (ребра). Обратите внимание на:
Сеть является двусвязной по отношению к определенному набору источников и пунктов назначения; большинство сетей не имеют двух соединений для каждого источника и каждого пункта назначения.
Небольшие блоки любой данной сети могут быть подключены двумя соединениями для некоторых источников и пунктов назначения, и эти блоки могут быть соединены между собой узкими одно- или двумя соединенными точками подключения.
Часто проще всего понять двусвязность на реальном примере. На рисунке 13 показана сеть, с выделенными блоками.
В блоке A есть как минимум два разных непересекающихся пути между X и F:
[X, A, B, E, F] и [X, C, F]
[X, A, B, F] и [X, C, F]
В блоке B есть одна пара непересекающихся путей из G в L: [G, K, L] и [G, H, L]. Непересекающихся путей к Z нет, так как этот узел односвязен. Между F и G также нет непересекающихся путей, так как они односвязны. Канал [F, G] можно рассматривать как узкую точку между этими двумя блоками топологии. В сети, показанной на рисунке 13, невозможно вычислить два непересекающихся пути между X и Z.
Алгоритм непересекающегося пути Суурбалле
В 1974 году Дж. Суурбалле опубликовал статью, описывающую, как использовать несколько запусков SPF-алгоритма Дейкстры для поиска нескольких непересекающихся топологий в сети. Алгоритм по существу вычисляет SPF один раз, удаляет подмножество линий, используемых в SPT, а затем вычисляет второй SPF по оставшимся линиям. Алгоритм Суурбалле труднее объяснить, чем проиллюстрировать на примере, поскольку он опирается на направленный характер связей, вычисляемых с помощью SPT. В качестве примеров используются рисунки 14-18.
На рисунке 14 показано состояние операций после завершения первого запуска SPF и вычисления начального SPT. Обратите внимание на стрелки направления на линиях. Не принято думать, что SPT является направленным, но на самом деле это так, когда каждая линия ориентирована в сторону от источника или корня дерева. Когда F вычисляет дерево обратно к X, оно также создает направленное дерево со стрелками, указывающими в противоположном направлении.
Ребра (или связи) на SPT называются ребрами дерева, а ребра (или связи), не входящие в результирующий SPT, называются ребрами не деревьев. На рис. 14 края дерева отмечены сплошным черным цветом со стрелками направления, а ребра не деревьев - более светлыми серыми пунктирными линиями.
Второй шаг показан на рисунке 15.
На рисунке 15 показано каждое звено с измененными затратами; каждая линия, которая была частью исходного SPT (каждое ребро дерева, показано сплошной линией), имеет две стоимости, по одной в каждом направлении, в то время как линии, которые изначально не были частью SPT (ребра, не входящие в состав дерева, показаны пунктирными линиями), имеют свои исходные расходы. Обратите внимание на стрелки, показывающие направление стоимости в каждом случае; это будет важно на следующем этапе расчета. Для расчета стоимости двух направленных линий для каждого ребра дерева:
Именуем один конец линии символом u, а другой конец линии символом v. Обратите внимание, что уравнение выполняется в обоих направлениях.
Вычтем стоимость источника до v из стоимости линии от u до v.
Добавим стоимость из источника к u.
Если источник s: d[sp](u,v) = d(u,v) ? d(s,v) + d(s,u)
По сути, это устанавливает стоимость ребер дерева равной 0, как можно увидеть, выполнив математические вычисления для ссылки [B, E]:
B - есть u, E - есть v, A - есть s
d(u,v) = 2, d(s,v) = 3, d(s,u) = 1
2 ? 3 + 1 = 0
Однако для всех ребер, не входящих в дерево, будет установлена некоторая (обычно большая) ненулевая стоимость. Для сети на рисунке 15:
Для линии [B, A] (примечание [A, B] не является линией в вычисляемом дереве направлений):
B - есть u, A - есть v, A - есть s
d(u,v) = 0, d(s,v) = 0, d(s,u) = 1
0 ? 0 + 1 = 1
Для линии [E,B]:
E – есть u, B – есть v, A - есть s
d(u,v) = 2, d(s,v) = 1, d(s,u) = 3
2 ? 1 + 3 = 4
Для линии [C,A]:
C – есть u, A – есть v, A – есть s
d(u,v) = 2, d(s,v) = 0, d(s,u) = 2
2 ? 0 + 2 = 4
Для линии [F,D]:
F – есть u, D – есть v, A – есть s
d(u,v) = 1, d(s,v) = 4, d(s,u) = 5
1 ? 4 + 5 = 2
Для линии [D,B]:
D – есть u, B – есть v, A – есть s
d(u,v) = 1, d(s,v) = 1, d(s,u) = 2
1 ? 1 + 2 = 2
Следующий шаг, показанный на рисунке 16, состоит в том, чтобы удалить все направленные ребра, указывающие на источник, который лежит вдоль исходного SPT к определенному месту назначения (в данном случае Z), изменить направление ребер с нулевой стоимостью (линий) вдоль этого же пути, а затем снова запустить SPF Дейкстры, создав второй SPT на той же топологии.
Возвращаясь к исходному SPT, путь от X до Z проходил по пути [A,B,D,F]. Таким образом, четыре ненулевых ребра (пунктирные линии), указывающие назад к источнику, А, вдоль этого пути были удалены. Вдоль того же пути [A, B,D,F] направление каждого ребра было изменено. Например, [A,B] первоначально указывало от A к B, а теперь указывает от B к A. Следующий шаг-запустить SPF по этому графику, помня, что трафик не может течь против направления линии. Полученное дерево показано на рисунке 17.
На рисунке 17 показано исходное дерево и вновь вычисленное дерево, наложенные на исходную топологию в виде двух различных пунктирных линий. Эти две топологии все еще имеют общую связь [B,D], так что они еще не совсем разобщены. В этой точке есть два кратчайших пути от X до Z:
[A,B,D,F]
[A,C,D,B,E,F]
Эти два графа объединяются, образуя набор ребер, и любые связи, которые включены в оба графа, но в противоположных направлениях, отбрасываются; комбинированный набор выглядит так: [A->B, B->E, E->F, A->C, C->D, D->F]
Обратите внимание на направленность каждой линии связи еще раз - очень важно отсечь перекрывающуюся линию, которая будет указана как [B-> D] и [D-> B]. С помощью этого подмножества возможных ребер на графе можно увидеть правильный набор кратчайших путей: [A, B, E, F] и [A, C, D, F].
Алгоритм Суурбалле сложен, но показывает основные моменты вычисления непересекающихся деревьев, в том числе то, насколько сложно их вычислить.
Максимально избыточные деревья
Более простой альтернативой алгоритму Суурбалла для вычисления непересекающихся деревьев является вычисление максимально избыточных деревьев (Maximally Redundant Trees-MRT). Чтобы лучше понять MRT - это изучить Depth First Search (DFS), особенно нумерованный DFS. Рисунок 18 используется в качестве иллюстрации.
На рисунке 18 левая сторона представляет простую топологию. Правая-ту же топологию, которая была пронумерована с помощью DFS. Предполагая, что алгоритм DFS, используемый для «обхода» дерева, всегда выбирает левый узел над правым, процесс будет выглядеть примерно так:
01 main {
02 dfs_number = 1
03 root.number = dfs_number
04 recurse_dfs(root)
05 }
06 recurse_dfs(current) {
07 for each neighbor of current {
08 child = left most neighbor (not visited)
09 if child.number == 0 {
10 dfs_number++
11 child.number = dfs_number
12 if child.children > 0 {
13 recurse_dfs(child)
14 }
15 }
16 }
17 }
Лучший способ понять этот код-пройти рекурсию несколько раз, чтобы увидеть, как она работает. Используя рисунок 18:
При первом вызове recurse_dfs в качестве текущего узла устанавливается A или root.
Оказавшись внутри recurse_dfs, выбирается крайний левый узел A или B.
B не имеет номера при входе в цикл, поэтому оператор if в строке 09 верен.
B назначается следующий номер DFS (строка 11).
У B есть дочерние элементы (строка 12), поэтому recurse_dfs вызывается снова с B в качестве текущего узла.
Оказавшись внутри (второго уровня) recurse_dfs, выбирается крайний левый сосед B, которым является E.
E не имеет номера DFS, поэтому оператор if в строке 09 верен.
E назначается следующий номер DFS (3)
E не имеет дочерних элементов, поэтому обработка возвращается к началу цикла.
F теперь является крайним левым соседом B, который не был посещен, поэтому он назначен дочернему элементу.
F не имеет числа, поэтому оператор if в строке 09 верен.
F назначается следующий номер DFS (4).
У B больше нет дочерних элементов, поэтому цикл for в строке 07 завершается ошибкой, и программа recurse_dfs завершается.
Однако на самом деле recurse_dfs не выходит - он просто «возвращается» к предыдущему уровню рекурсии, то есть к строке 14. Этот уровень рекурсии все еще обрабатывает соседей A.
C - следующий сосед A, который не был затронут, поэтому дочерний элемент установлен в C.
И так далее
Изучение номеров узлов в правой части рисунка 18 приводит к следующим интересным наблюдениям:
Если A всегда следует за возрастающим числом, чтобы достичь D,оно будет следовать по пути [A, C,G,D].
Если D всегда следует за уменьшающимся числом DFS, чтобы достичь A,он будет следовать по пути [D, A].
Эти два пути на самом деле не пересекаются.
Это свойство сохраняется для всех топологий, которым были присвоены номера в результате поиска DFS: путь, следующий за постоянно увеличивающимися числами, всегда будет не пересекаться с путем, который всегда следует за убывающими числами. Это именно то свойство, на котором MRT строят непересекающиеся пути. Однако проблема с нумерацией DFS заключается в том, что это трудно сделать почти в реальном времени. Должен быть какой-то избранный корень, трафик на локальном уровне неоптимален (во многом как Minimum Spanning Tree или MST), и любые изменения в топологии требуют перестройки всей схемы нумерации DFS. Чтобы обойти эти проблемы, MRT строит непересекающиеся топологии, используя тот же принцип, но другим способом. Рисунок 19 используется для пояснения.
Первым шагом в построении MRT является поиск короткого цикла в топологии от корня (обычно эти петли обнаруживаются с помощью алгоритма SPF Дейкстры). В этом случае в качестве корня будет выбран A, а цикл будет [A, B, C, D]. Этот первый цикл будет использоваться как первая из двух топологий, скажем, красная топология. Обращение цикла к [A, D, C, B] создает непересекающуюся топологию, скажем, синюю топологию. Эта первая пара топологий через этот короткий цикл называется «ухом».
Для расширения диапазона МРТ к первому добавляется второе ухо. Для этого открывается второй цикл, на этот раз через [A, D, F, E, B], а непересекающаяся топология - [A, B, E, F, D]. Возникает вопрос: какое из этих двух расширений топологии следует добавить к красной топологии, а какое - к синей? Здесь вступает в игру форма нумерации DFS.
Каждому устройству в сети уже должен быть назначен идентификатор либо администратором, либо через какой-либо другой механизм. Эти идентификаторы должны быть уникальными для каждого устройства. В схеме нумерации DFS также существует концепция нижней точки, которая указывает, где на конкретном дереве прикрепляется этот узел, а также какие узлы присоединяются к дереву через этот узел.
Учитывая эти уникальные идентификаторы и возможность вычислять нижнюю точку, каждый узел в сети может быть упорядочен так же, как ему был присвоен номер в процессе нумерации DFS. Ключ в том, чтобы знать, как порядок соответствует существующей красной и синей топологиям. Предположим, что нижняя точка B выше, чем C, если топология [A, B, C, D] является частью красной топологии. Для любого другого «уха» или петли в топологии, которая проходит через B и C, направление «уха», в котором B меньше C, должно быть помещено в красную топологию. Петля в обратном направлении должна быть размещена на синей топологии. Это объяснение является довольно поверхностным, но оно дает вам представление о том, как MRT образуют непересекающиеся топологии.
Двусторонняя связь
В этой и предыдущей лекциях было описано несколько различных способов вычисления пути без петель (или набора непересекающихся путей) через сеть. В каждом из этих случаев вычисленный путь является однонаправленным - от корня дерева до краев или достижимых мест назначения. Фактически, обратного пути не существует. Другими словами, источник может иметь возможность достичь пункта назначения по пути без петель, но может не быть обратного пути от пункта назначения к источнику. Это может быть необычный режим отказа в некоторых типах каналов, результат фильтрации информации о доступности или ряд других ситуаций в сети.
Примечание. Двусторонняя связь не всегда нужна. Рассмотрим, например, случай с подводной лодкой, которая должна получать информацию о своей текущей задаче, но не может передавать какую-либо информацию, не раскрывая своего текущего местоположения. Желательна возможность отправлять пакеты устройствам, расположенным на подводной лодке, даже если к ним нет двусторонней связи. Плоскости управления должны быть модифицированы или специально спроектированы для обработки такого необычного случая, поскольку обычно для правильной работы сети требуется двустороннее соединение.
Еще одна проблема, с которой должны столкнуться плоскости управления в области вычислительных трактов, - это обеспечение сквозной двусторонней связи.
Уровень управления может решить эту проблему несколькими способами:
Некоторые плоскости управления просто игнорируют эту проблему, что означает, что они предполагают, что какой-то другой протокол, например транспортный протокол, обнаружит это состояние.
Плоскость управления может проверить наличие этой проблемы во время расчета маршрута. Например, при вычислении маршрутов с использованием алгоритма Дейкстры можно выполнить проверку обратной связи при вычислении путей без петель. Выполнение этой проверки обратной линии связи на каждом этапе вычислений может гарантировать наличие двусторонней связи.
Плоскость управления может предполагать двустороннюю связь между соседями, обеспечивая сквозную двустороннюю связь. Плоскости управления, которые выполняют явные проверки двусторонней связи для каждого соседа, могут (как правило) безопасно предполагать, что любой путь через этих соседей также поддерживает двустороннюю связь.
Скажите, вам было бы удобно, если бы до вас всегда можно было бы дозвониться по одному телефонному номеру? Всего один звонок заставит звонить офисный телефон посреди дня, мобильный посреди обеда и домашний посреди вечера. Для этого существует функция Single Number Reach (SNR) в Cisco CME (CUCME). Она позволяет добавить дополнительное устройство к “родительскому” номеру. Например, вы можете связать свой мобильный телефон с рабочим. Когда пойдет звонок на рабочий номер, то зазвонит телефон в офисе, а через заранее определенный интервал одновременно начнет звонить и мобильный. Если ни там, ни там не примут звонок, то CME переведет звонок на корпоративную голосовую почту.
/p>
Single Number Reach в CME по сути является облегченной версией функции Mobile Connect в CUCM, которая позволяет пользователю заставить звонить несколько устройств одновременно.
В дополнение к функции одновременного вызова Single Number Reach позволяет делать пользователю трансфер посреди звонка. Например, если вы начали разговор сидя за своим столом используя Cisco VoIP телефон, но потом вспомнили что опаздываете на запланированную видеоконференцию, то просто нажмите кнопку Mobility на стационарном телефоне и CME переведет вызов на мобильный телефон, как было настроено предварительно. Также можно всегда вернуть вызов обратно, нажав клавишу Resume.
Использование Single Number Reach может использовать дополнительные голосовые соединительные линии в PSTN. Функция, позволяющая переместить вызов между офисным и мобильным телефоном, доступна только потому, что CME постоянно поддерживает вызов. Например, если пользователь получил вызов на своем настольном телефоне, а затем нажал кнопку Mobility, чтобы отправить его на свой мобильный телефон, то будет задействовано две соединительные линии PSTN: одна для входящего вызова на офисный телефон и одна для исходящего вызова на мобильный телефон.
Настройка Single Number Reach
Для настройки этой функции можно использовать как командную строку, так и Cisco Configuration Professional (CCP) . Если используется CCP, то нужно перейти в меню Unified Communications → Users, Phones, and Extensions → Extensions и выбрать номер, на котором нужно настроить Single Number Reach. Нажимаем на Edit, переходим во вкладку Advanced и выбираем пункт меню Single Number Reach.
Здесь есть следующие опции:
Enable SNR for this extension – галочка включает функцию и позволяет настроить следующие поля
Remote Number – в этом поле нужно указать удаленный номер, на который CME должен перевести вызов, после определенного времени. Номер нужно вводить в соответствии с вашим диалпланом (например, если у вас выход в город через 9, то и здесь нужно указать девятку перед номером)
Ring remote number after – сколько секунд CME должен ждать перед тем перевести звонок на удаленный номер, указанный в предыдущем поле
Timeout – сколько секунд CME должен ждать, прежде чем считать звонок неотвеченным
Forward unanswered calls to – это опциональное поле, в котором можно указать, куда направлять неотвеченные звонки
При конфигурации через CLI используется такой синтаксис:
CME(config)#ephone-dn 2 dual-line
CME(config-ephone-dn)# snr 84996491913 delay 10 timeout 25 cfwd-noan 1101
CME(config-ephone-dn)# mobility
Тут snr – номер на который будет переведен звонок, delay – время до перевода, timeout – через сколько звонок будет считаться неотвеченным и cfwd-noan – куда будет направлен неотвеченный вызов. Функцию Mobility, которая позволяет делать транфер во время активного разговора, можно настроить отдельно от SNR.
И Linux и BSD-системы бесплатны и с открытым исходным кодом, они являются Unix-подобными системами. Они зачастую даже используют практически одинаковый софт - у них много общего, и не так много различий. Так зачем тогда плодить сущности, другими словами - почему существует и те, и другие?
Основы
То, что большинство людей называют Линуксом, по сути, не совсем оно. Технически, Linux - это просто ядро Linux, так как типичные дистрибутивы Linux-а являются сборкой из множества кусочков различного софта, поэтому его иногда называют GNU/Linux. Но опять же, множество используемых на нем приложений также используются на BSD.
Как мы уже упомянули во введении, Linux и BSD являются Unix-подобными системами, но у них совершенно разное наследие. Linux был написан Линусом Торвальдсом, когда тот был студентом в Финляндии, а BSD расшифровывается как Berkeley Software Distribution, так как изначально это был пакет модификаций Bell Unix, который, в свою очередь, был создан в Калифорнийском Университете в Беркли. В конце концов, эта сборка эволюционировала в полноценную операционную систему, и теперь по миру ходит много разных BSD.
Ядро против полноценной ОС
Официально, Linux - это просто ядро. Дистрибутивы Линукса должны выполнять работу по сборке всего нужного ПО для создания полноценной операционной системы Линукс для создания того или иного дистрибутива, как например Ubuntu, Mint, Debian, Fedora, Red Hat или Arch - в мире есть огромное количество различных дистрибутивов.
А BSD, в свою очередь, это и ядро, и операционная система. К примеру, FreeBSD предоставляет и ядро FreeBSD и операционную систему FreeBSD, и все это добро обслуживается как единый проект. Другими словами, если вам захочется установить FreeBSD, вы просто сможете это сделать. Если же вы захотите установить себе Линукс, то вам вначале придется выбрать конкретный тип дистрибутива (у них есть большое количество тонкостей, различий и специфики между собой).
БСД системы иначе работают с софтом - они включают в себя ПО в исходном виде, и компьютер должен компилировать их перед запуском. Но, опять же, приложения также можно устанавливать в привычном виде, так что вам не придется тратить время и ресурсы на компиляцию.
Лицензирование
Лицензирование отличается у этих систем очень сильно, что для большинства не будет играть значения, а вот для людей, которые как-то на этом зарабатывают - можно и изучить подробнее. Linux использует GNU GPL, она же “Основная Публичная Лицензия”. Если вы модифицируете ядро Линукса и распространяете его, то вы обязаны также опубликовать исходники кода с вашими модификациями. В случае BSD, которые использует BSD лицензию, это совсем не так - вы ничего не обязаны публиковать, только если сами захотите.
И BSD, и Linux являются так называемыми “Open-source” системами, то есть имеют свободно распространяемый код, но это у них немного по-разному реализовано. Люди часто спорят, какая из этих лицензий является “более свободной”. GPL лицензия помогает конечным пользователям тем, что они всегда смогут найти исходники (это может помочь разобраться в решении и/или как-то доработать его, но ограничивает разработчиков, так как по сути заставляет их публиковать исходники всего того, что они наваяли в своих чертогах разума. Соответственно, на базе BSD разработчики могут создавать проекты с уже закрытым исходным кодом, для увеличения конечной стоимости и проприетарности.
Какие бывают БЗДы
Чаще всего воспринимают три основных типа BSD:
FreeBSD является самой популярной, целится на высокую производительность и удобство использования. Прекрасно работает на стандартных x86 и x64 процессорах от Intel и AMD;
NetBSD предназначена для запуска на чем угодно и поддерживает бесконечное количество разных архитектур. Их лозунг: Конечно, NetBSD работает;
OpenBSD сделана для максимальной безопасности, и не только со стороны ее функций, но и со стороны практик по ее внедрению. Она была спроектирована как операционная система для банков и прочих серьезных структур, у которых есть критические информационные инфраструктуры;
Есть еще две известные BSD системы:
DragonFly BSD была создана с целью использования в мультипоточных средах - к примеру, в кластерах, содержащих в себе большое количество компьютеров;
Mac OS X (вряд ли найдется человек, который не слышал это название) по факту базируется на ОС под названием Darwin, которая в свою очередь базируются на BSD. Она отличается от себе подобных систем: низкоуровневое ядро и прочее ПО является опенсорсным BSD кодом, бОльшая часть операционной системы это закрытый Mac OS код. Apple построила Mac OS и IOS на BSD, чтобы избавиться от необходимости писать низкоуровневую операционную систему, также как Google построила Android на базе Linux;
Зачем выбирать BSD вместо Linux?
Linux все еще гораздо популярнее той же FreeBSD. Как один из примеров, он начинает поддерживать новое железо раньше. По сути, они во многом обратно совместимы и многое ПО работает одинаково.
Если вам уже посчастливилось использовать Linux, то FreeBSD не будет ощущаться чем-то иным. Установите FreeBSD как десктопную ОС и вы будете использовать тот же Gnome или KDE, который вы использовали на Linux. Однако, FreeBSD не установит графическую оболочку автоматически, так что вам самим придется этим заниматься, то есть система является более «олдскульной» в том или ином смысле.
Иногда, FreeBSD может являться предпочтительной ОС на некоторых операционных системах за стабильность и надежность, а некоторые производители устройств могут выбирать BSD из-за отсутствия необходимости публиковать исходный код.
Если вы обычный пользователь десктопа, вам точно будет проще использовать Linux - так как такие операционные системы как Ubuntu или Mint гораздо дружелюбнее к конечному пользователю.