「PTTP普天泰平MPX01型数字配线架 /MPX01型数字配线柜/MPX01-SM西门子单元体/CT MPX09数字配线架/柜(DDF数字配线架/柜)制造」DDF数字配线架|DDF数字配线柜|DDF配线架|西门子数字配线架|BNC数字配线架| 75Ω欧姆/120Ω欧姆数字单元体【DDU数字配线单元:8系统/16回路、10系统/20回线、16系统/32回路、20系统/40回线、21系统/42回路数字配线架、SYV75-2-1同轴连接头/SYV75-2-1射频连接器】(Digital Distribution frame)YD/T 1437-2014 数字配线架 通信行业标准(YD)数字配线架,DDF数字配线架,DDF高频配线架厂家,DDF配线架生产基地!
DDF数字配线架(柜)
特点说明:
1.系列众多:西门子、爱立信、ATT、富士通、NEC、BNC等制式;75、120欧姆等不同阻抗系列、各种柜架体等多种组合供客户选择;
2. 性能:严格的结构设计、优质的金属、非金属材料、标准镀金以及精湛、严格的工艺确保产品的性能稳定、可靠;
3. 结构:完整科学的的线缆结构,无论中间走线、两侧走线、前后跳线、架间跳线均更符合您的使用习惯,操作更加方便,完整的接地系统、多样的固定方式、90度旋转的单元体等细节的设计,确保客户使用更加方便。
技术指标:
一.环境要求:
1 工作温度: -5℃~ 40℃
2 贮存温度: -25℃~55℃
3 工作相对湿度: ≤85%( 30℃)
4 贮存相对湿度: ≤75%
5 大气压力: 70KPa~106Kpa
二.设备机架:
1 机架高度:2000mm、2200mm、2600mm
2 机架材料:铝型材、冷轧板
3 进缆方式:上进缆、下进缆
4 操作方式:全正面操作
5 机框颜色:可选
6 接地方式:铜条
三.同轴连接器:
1 特征阻抗:75Ω
2 工作速率:2Mb/s、8 Mb/s、34 Mb/s、140 Mb/s、155 Mb/s(部分制式除外)
3 绝缘电阻:1000MΩ(500VDC)
4 抗电强度:≥1000V(50HzAC)/min,不击穿、无飞弧
5 接触电阻:外导体≤2.5mΩ(压接),内导体≤10 mΩ
6 介入损耗:≤0.3dB (50KHz~233MHz)
7 回波损耗:≥18dB (50KHz~233MHz)
8 回线间串音防卫度:≥70dB(50KHz~233MHz)
9 拉脱力:50N
10 连接器寿命:≥1000次
11 材料:黄铜、铍青铜
12 同轴连接器镀金厚度:≥2um
规格型号及配置容量
型号规格单元板容量(系统)满配单元数(个)匹配阻抗满配容量数(系统)机架尺寸高×宽×深(mm)CT-MPX09单面: 88双面:1762000×520×4508单面:11双面:2275Ω西门子单面:110双面:22010单面:11双面:22单面:144双面:28816单面: 9双面:18单面: 96双面:1922200×520×4508单面:12双面:24单面:120双面:24010单面:12双面:24单面:160双面:32016单面:10双面:20单面:120双面:2402600×520×4508单面:15双面:30单面:150双面:30010单面:15双面:30单面:192双面:38416单面:12双面:24单面: 882000×600×3008单面:11单面:11010单面:11单面:14416单面: 9单面: 96-8单面:12单面:12010单面:12单面:16016单面:10单面:120-8单面:15单面:15010单面:15单面:19216单面:12双面:176-8双面:22双面:22010双面:22双面:28816双面:18双面:192-8双面:24双面:24010双面:24双面:32016双面:20双面:240-8双面:30双面:30010双面:30双面:38416双面:24单面: 88-8单面:11单面:14416单面: 9单面: 96-8单面:12单面:16016单面:10单面:120-8单面:15单面:19216单面:12 |
标准规范体系:实现算力服务有序发展的重要保障。该体系主要包括算力评估标准建设、绿色技术应用保障、商业模式运行机制、算力安全防护保障等。统一的算力调度标准规范体系一方面能够为算力服务的高效发展提供安全可靠的机制保障;另一方面,能够屏蔽厂商和地域差异,强化产业链各方整体协同,形成算力网络强大的生态合力,为千行百业提供“开放、融合、绿色、安全、普惠”的算力服务。
3 算力调度关键技术
3.1 算力感知算力感知是实现算力调度的基础,通过感知全网的算力资源信息,保证按需、实时调度不同位置的算力资源。算力感知既包括对算力提供方的计算、存储、通信、服务等不同类型资源与服务的感知,也包括对算力需求方业务需求信息的全面感知。无处不在的网络连接分布式算力节点是实现算力感知的关键,算力节点能够主动将感知到的算力特性(如中央处理器(Central Processing Unit,CPU)/图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)的处理能力、负载信息、部署位置等)、算力服务信息(如服务类型、服务时长等)、网络指标(如时延、流量、丢包等)等要素上报至算力感知中心,反之,算力感知中心也能主动查询算力节点的各类性能[8]。由于算力资源是动态变化的,因此算力感知中心还需要测量不同算力节点间的时延和路径信息,以便于对算力资源的调配进行实时处理。未来,可以依托AI技术,利用AI流量预测模型结合AI深度神经算法学习算力应用状态,及时预测算力节点资源信息的变化情况,从而提升全网的资源配置速度和利用效率[9]。