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高性能网络拥塞控制算法开源实现

BBR项目是一个开源的网络拥塞控制算法实现。它提供了TCP和QUIC协议的BBRv1和BBRv3版本代码,同时包含详细文档、脚本和相关材料。项目包括快速入门指南和FAQ,并设有公开邮件列表供讨论和分享测试结果。BBR算法旨在提升网络传输效率,可应用于多种网络环境。

v2ray-core - 开源网络工具集 构建安全私密连接
GithubProject V开源项目网络安全网络工具隐私保护
Project V是一套开源网络工具集,用于构建安全私密的计算机网络。该项目通过加密保护网络连接,提供详细文档和新手指南,支持多语言本地化。Project V在GitHub持续维护更新,采用MIT许可证,整合多个优质第三方项目,为网络安全提供全面解决方案。
awesome-networking - 计算机网络资源精选 设计实施与运营工具库
Github开源工具开源项目网络实施网络设计网络运营计算机网络
该项目汇集了全面的计算机网络资源,包括网络设计、实施和运营工具。涵盖网络设计资料、路由交换工具、VPN方案、网络服务、模拟器等实用工具,以及变更管理、自动化、监控、安全等运维资源。集开源与商业解决方案于一体,为网络工程师和IT专业人士提供丰富参考。
puffer - 免费开源直播电视平台 利用机器学习优化流媒体
GithubPuffer开源开源项目机器学习直播电视视频流
Puffer是一个免费开源的直播电视流媒体网站和研究项目,由斯坦福大学开发。该项目利用机器学习技术改善视频流媒体质量,提供高质量直播电视服务,同时探索先进流媒体技术。Puffer在NSDI 2020会议上获得社区奖,体现了其学术和技术创新价值。用户可通过puffer.stanford.edu访问该项目网站,了解更多详情。
quick-protobuf - 基于Rust的快速protobuf文件解析库
GithubRustpb-rsprotobufquick-protobuf序列化开源项目
一个由纯Rust实现的高效protobuf库,支持快速的序列化和反序列化操作。提供pb-rs代码生成工具和quick-protobuf解析库,无需依赖google的protoc工具。生成的模块结构紧凑且易于理解,显著提高了字符串和字节数组字段的解析速度。用户可以通过简单命令安装和使用,享受其高性能和灵活的代码生成特性。该库已被广泛使用和验证,可靠性得到了保证。
cloud-probe - 开源网络流量捕获与远程分析工具
GRE封装GithubNetis Cloud Probe开源项目流量监控网络抓包
Netis Cloud Probe是一款开源网络工具,用于解决跨机器网络流量分析的问题。它可以捕获本地网卡数据包,通过GRE封装发送至远程设备进行监控。该工具集包括pktminerg、pcapcompare和gredump等组件,适用于无TAP或SPAN设备的物理和虚拟网络环境。
netpoll - 非阻塞I/O网络框架Netpoll为RPC场景提供高性能支持
GithubNetpollRPC开源项目网络框架非阻塞I/O高性能
Netpoll是一款专为RPC场景设计的高性能非阻塞I/O网络框架。该框架提供零拷贝API、高效的goroutine池和内存复用机制,支持连接活性检查以及客户端和服务器构建。Netpoll目前在Linux和macOS系统上支持TCP和Unix Domain Socket,未来计划支持io_uring和共享内存IPC等特性。作为CloudWeGo生态系统的核心组件,Netpoll为Kitex和Hertz等框架提供了性能支持。
globalping - 全球分布式网络测试平台 优化性能排查故障
APIGithubGlobalping开源项目探测器网络故障排查网络测试
Globalping作为全球分布式网络测试平台,允许从各地探测点执行网络命令。平台提供免费API,支持自定义网络工具开发。通过CLI、Web界面和Slack等多种方式集成,Globalping便于网络路由分析、anycast问题诊断和CDN/DNS性能监控,是网络优化与故障排查的有效解决方案。
netbird - 开源网络安全平台实现简易私有网络及访问控制
GithubNetBirdWireGuard安全访问开源开源项目私有网络
NetBird是一个开源网络安全平台,集成点对点私有网络和集中式访问控制系统。该平台利用WireGuard技术建立覆盖网络,通过加密隧道自动连接设备,简化了网络配置过程。NetBird提供细粒度访问策略,确保安全远程访问,并支持集中管理。适用于各类基础设施,兼容多种平台,并具备自动化功能。这一解决方案旨在简化网络安全管理,提高效率。
beam - 统一批处理和流处理的数据并行处理模型
Apache BeamGithub分布式计算开源项目批处理数据处理流处理
Apache Beam是一个统一的数据处理模型,用于定义批处理和流处理的并行数据处理管道。它提供多语言SDK构建管道,并可在Apache Flink、Spark等分布式处理后端上执行。Beam支持Java、Python和Go等语言,为各类开发者提供灵活的开发环境。该项目采用统一模型处理批处理和流处理数据,支持多种编程语言,并可在多个分布式处理平台上运行。它为不同类型的开发者提供了灵活的工具,简化了大规模数据处理的复杂性。
bigflow - 简化GCP数据流水线开发的高效Python框架
BigFlowGCPGithubPython框架开源项目数据处理部署
BigFlow是一个专为Google Cloud Platform (GCP)设计的数据处理框架。该框架提供Docker化部署、CLI工具、自动化构建与部署、统一项目结构,并支持GCP主要数据处理技术。BigFlow优化了数据工程流程,支持Dataflow和BigQuery,适用于不同规模的数据处理项目。框架还包含项目启动器,帮助快速搭建工程环境。
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