利用新的 Azure AI 基礎架構的進步和可用性來擴展生成式 AI

作者: Nidhi Chappell ,Azure AI 基礎設施總經理,Eric Boyd公司副總裁,AI 平台
生成式人工智慧是一項強大的變革性技術,有潛力推動從製造到零售、從金融服務到醫療保健等眾多產業的發展。我們對硬體和人工智慧基礎設施的早期投資正在幫助客戶實現生成人工智慧所能提供的效率和創新。我們的Azure AI 基礎設施是我們擴展產品的支柱,Azure OpenAI 服務處於這項轉型的最前沿,為開發人員提供在 Azure 上建置下一代人工智慧應用程式所需的系統、工具和資源平台。透過生成式人工智慧,使用者可以創造更豐富的使用者體驗、推動創新並提高企業生產力。 

作為我們致力於為客戶帶來 AI 變革力量的承諾的一部分,今天我們宣布更新如何為企業提供 Azure AI 基礎設施和應用程式支援。隨著Azure OpenAI服務的全球擴張,我們正在多個新區域推出OpenAI最先進的模型GPT-4和GPT-35-Turbo,為全球企業提供無與倫比的生成式AI能力。我們的 Azure AI 基礎設施為這種可擴展性提供了動力,我們將繼續對其進行投資和擴展。我們也推出了 ND H100 v5 虛擬機系列,配備 NVIDIA H100 Tensor Core 圖形處理單元 (GPU) 和低延遲網絡,推動企業進入 AI 應用的新時代。

以下是這些進步如何在整個堆疊中擴展 Microsoft 的統一 AI 方法。

ND H100 v5 虛擬機器系列全面上市:前所未有的 AI 處理與規模
今天,我們的 Azure ND H100 v5 虛擬機器 (VM) 系列正式上市,該系列配備了最新的 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 和 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 網路。該 VM 系列是根據 Microsoft 在提供超級運算效能和規模方面的豐富經驗精心設計的,以應對尖端 AI 工作負載呈指數級增長的複雜性。作為我們對生成式人工智慧持續深入投資的一部分,我們正在利用人工智慧優化的 4K GPU 集群,並將在明年增加到數十萬個最新 GPU。

ND H100 v5 現已在美國東部和美國中南部 Azure 區域推出。企業可以在Microsoft Learn上註冊對存取新 VM 的興趣或查看有關 ND H100 v5 VM 系列的技術詳細資訊。

目前,ND H100 v5 VM 包括以下功能:

AI 超級運算 GPU:這些虛擬機器配備 8 個 NVIDIA H100 Tensor Core GPU,可提供比前幾代更快的 AI 模型效能,為企業提供無與倫比的運算能力。
新一代電腦處理單元 (CPU):了解 CPU 效能對於 AI 訓練和推理的重要性,我們選擇第四代 Intel Xeon 可擴充處理器作為這些虛擬機器的基礎,以確保最佳的處理速度。
低延遲網路:採用NVIDIA Quantum-2 ConnectX-7 InfiniBand(每個GPU 400Gb/s,每個虛擬機器3.2 Tb/s 的跨節點頻寬)確保跨GPU 的無縫效能,與全球高效能超級電腦的功能相匹配。
優化主機到 GPU 的效能:借助 PCIe Gen5 為每個 GPU 提供 64GB/s 的頻寬,Azure 在 CPU 和 GPU 之間實現了顯著的效能優勢。
大規模記憶體和記憶體頻寬:DDR5 記憶體是這些虛擬機器的核心,可提供更高的資料傳輸速度和效率,使其成為具有較大資料集的工作負載的理想選擇。
這些虛擬機器已經證明了它們的效能優勢,與前幾代的 FP16 相比,使用新的 8 位元 FP8 浮點資料類型時,矩陣乘法運算的速度提高了六倍。ND H100 v5 虛擬機器在 BLOOM 175B 端到端模型推理等大型語言模型中實現了高達兩倍的加速,展示了其進一步優化 AI 應用程式的潛力。
Azure OpenAI 服務邁向全球:在全球擴展尖端模型
我們很高興地宣布 Azure OpenAI 服務在全球擴展,將 OpenAI 的尖端模型(包括 GPT-4 和 GPT-35-Turbo)帶給全球更廣泛的受眾。我們的新生活區域澳洲東部、加拿大東部、美國東部 2、日本東部和英國南部的服務擴展了我們對尋求強大生成人工智慧能力的組織的影響力和支持。隨著這些區域的增加,Azure OpenAI 服務現已在更多地點推出,補充了我們在美國東部、法國中部、美國中南部和西歐的現有可用性。Azure OpenAI 服務的反應非常好,自上次揭露以來,我們的客戶群幾乎增加了兩倍。我們現在自豪地為超過 11,000 名客戶提供服務,本季平均每天吸引 100 名新客戶。這一顯著的成長證明了我們的服務為渴望利用人工智慧潛力來滿足其獨特需求的企業帶來的價值。

作為此次擴展的一部分,我們將提高 Azure OpenAI 最先進的生成式 AI 模型 GPT-4 在新區域的可用性。這項增強功能使更多客戶能夠利用 GPT-4 的功能來產生內容、文件智慧、客戶服務等。透過 Azure OpenAI 服務,組織可以將其營運推向新的高度,推動各產業的創新和轉型。

開發生成式人工智慧的負責任方法
Microsoft 對負責任的 AI的承諾是 Azure AI 和機器學習的核心。這個人工智慧平台整合了強大的安全系統,並利用人類回饋機制來負責任地處理有害輸入,確保為使用者和最終消費者提供最大程度的保護。企業可以申請存取 Azure OpenAI 服務,並釋放生成式 AI 的全部潛力,將其營運推向新的高度。

我們邀請世界各地的企業和開發者加入我們這趟變革之旅,讓我們引領人工智慧創新。Azure OpenAI 服務證明了 Microsoft 致力於讓 AI 對各種規模的企業都易於存取、可擴展且具有影響力。讓我們共同擁抱生成式 AI 的力量和 Microsoft 對負責任的 AI 實踐的承諾,以在全球範圍內推動積極影響和成長。

客戶靈感
生成式人工智慧正在徹底改變各個行業,包括內容創建和設計、加速自動化、個人化行銷、客戶服務、聊天機器人、產品和服務創新、語言翻譯、自動駕駛、詐欺偵測和預測分析。我們的客戶利用生成式人工智慧進行創新的方式為我們帶來了啟發,並期待看到世界各地的客戶如何利用這些技術進行建構。

梅賽德斯-奔馳正在 Azure OpenAI 服務的支援下,為駕駛員創新車內體驗。升級後的「Hey Mercedes」功能比以往更加直觀和對話。畢馬威 (KPMG)是一家全球專業服務公司,利用我們的服務來改善其服務交付模式、實現智慧自動化並增強編碼生命週期。Wayve使用 Azure 機器學習和 Azure 的 AI 基礎設施訓練用於自動駕駛的大規模基礎神經網路。微軟合作夥伴SymphonyAI推出 Sensa Copilot,使金融犯罪調查人員能夠減輕非法活動對經濟和組織造成的負擔。透過自動收集、整理和匯總財務和第三方信息,Sensa Copilot 可以識別洗錢行為,並促進調查人員快速有效地進行分析。了解所有 Azure AI 和 ML 客戶案例。

1V0-21.20:Associate VMware Data Center Virtualization

考試 1V0-21.20:關聯 VMware 數據中心虛擬化
語言:英語

問題數量:51

格式:單項選擇和多項選擇,監考

期間:135 分鐘

及格分數:300

通過分數- VMware 考試的評分範圍為 100-500,確定的原始分數縮放至 300。除了評分問題外,您的考試可能還包含不評分問題,這是標準測試實踐。您不會知道哪些問題不計分,您的考試結果將僅反映您在計分問題上的表現。

價錢:125 美元
考試指南
關聯 VMware 數據
中心虛擬化
考試詳情
VMware 數據中心虛擬化助理考試 (1V0-21.20),獲得 VMware 認證技術助理 –
數據中心虛擬化 2023 (VCTA-DCV 2023) 認證是一項包含 51 項的考試,使用分級考試的及格分數為 300 分
方法。 考試時間為135分鐘。
考試交付
這是通過 Pearson VUE 提供的監考考試。 欲了解更多信息,請訪問 Pearson VUE 網站。
認證信息
有關實現要求和建議的詳細信息以及完整列表,請參閱 VMware
學習服務 – 認證網站。
最低資格候選人
最低資格候選人具有操作 vSphere 的基本實踐經驗。 最低合格候選人也
擁有 vSphere、客戶操作系統以及存儲、網絡和硬件知識的應用知識。
考試部分
VMware 考試藍圖部分現已標準化為以下七個部分,其中一些部分可能不包含在
期末考試藍圖取決於考試目標。
第 1 節 – 架構和技術
第 2 部分 – 產品和解決方案
第 3 節 – 規劃和設計
第 4 部分 – 安裝、配置和設置
第 5 節 – 性能調整、優化和升級
第 6 節 – 故障排除和修復
第 7 節 – 行政和運營任務
如果下面的列表中缺少某個部分,請注意,這是因為考試沒有該部分的可測試目標。 這
測試活動結束時,您的分數報告中可能會引用客觀編號,以便在以下情況下進行進一步準備:
需要重新參加考試。

數據表 | 2
關聯 VMware 數據中心虛擬化
本考試包含的部分
第 1 節 – 架構和技術
Objective1.1:確定物理資源如何呈現給多個虛擬機。
目標 1.2:確定如何在多個虛擬機之間共享虛擬資源。
目標 1.3:識別 1 類和 2 類虛擬機管理程序的示例。
目標 1.4:確定 vSphere 解決的業務挑戰。
目標 1.5:識別 vSphere 環境的組件。
目標 1.6:識別 vSphere 虛擬網絡組件和類型。
目標 1.7:確定 vSphere 存儲訪問協議的特徵。
目標 1.8:確定 vSphere 存儲技術的特徵。
目標 1.9:識別不同虛擬機文件的用途。
目標 1.10:確定可以在虛擬機上運行的操作系統類型。
目標 1.11:確定虛擬機快照、克隆和模板的用例。
目標 1.12:了解 vSphere vlVlotion 和 Storage vMotion 技術的功能
目標 1.13:確定 vSphere vMotion 和 Storage vMotion 技術的用例
目標 1.14:確定 vSphere High Availability 和容錯的特徵。
目標 1.15:確定高可用性和災難恢復的用例。
目標 1.16:了解 VMware Distributed Resource Scheduler (DRS) 的功能。
目標 1.17:給定 DRS 分數,確定其含義。
目標 1.18:確定增強型 vMotion 兼容性 (EVC) 的用例。
第 2 部分 – VMware 產品和解決方案 – 本部分沒有可測試的目標
第 3 節 – 規劃和設計 – 本節沒有可測試的目標
第 4 部分 – 安裝、配置和設置
目標 4.1:確定虛擬交換機配置選項。
目標 4.2:確定如何配置不同類型的數據存儲。
目標 4.3:了解如何配置 vSphere HA。
目標 4.4:了解如何配置 vSphere DRS。
目標 4.5:了解如何配置 EVC。
第 5 部分 – 性能調整、優化、升級 – 本部分沒有可測試的目標
第 6 節 – 故障排除和修復 – 本節沒有可測試的目標
第 7 節 – 行政和運營任務
目標 7.1:了解如何創建和管理 VIVI 快照。
目標 7.2:確定如何管理 VIVI 模板和克隆。
目標 7.3:確定配置虛擬機時的注意事項。
目標 7.4:確定可對不同清單對象執行的選項。

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關聯 VMware 數據中心虛擬化
目標 7.5:識別基於角色的用戶管理的概念
目標 7.6:識別影響 vSphere 的虛擬網絡問題。
目標 7 .7:識別影響 vSphere 的虛擬存儲問題。
目標 7.8:確定監控警報、任務和事件的目的。
“目標 7.9:確定如何監控 vSphere 集群和 SDRS 集群。
目標 7.10:確定如何執行和監控 vMotion。 Storage vMotion 和冷遷移。
目標 7.11:給定 vSphere 環境。 確定如何使用性能圖表來監控環境。
目標 7.12:Identify the purpose for VMware Tools.

VMware SD-WAN 管理指南

VMware SD-WAN 4.0
您可以从 VMware 网站下载最新的技术文档:
https://docs.vmware.com/cn/。
概覽 3
VMware SD-WAN 是一個云網絡服務解決方案,使站點能夠通過專用網絡和 Internet 寬帶快速部署舊應
用程序和雲應用程序的企業級訪問。
雲提供的軟件定義 WAN 確保企業通過 Internet 和混合 WAN 實現雲應用程序性能,同時簡化部署並降低
成本。
下圖顯示了 VMware SD-WAN 解決方案組件。以下幾節更詳細地介紹了這些組件。

要熟悉基本配置和 Edge 激活,請參閱激活 Edge。
本章討論了以下主題:
n 解決方案組件
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n SD-WAN Edge 性能和規模數據
n 功能
n 隧道開銷和 MTU
n 網絡拓撲
n 分支站點拓撲
n 角色和特權級別
n 用戶角色列表
n 重要概念
n 支持的瀏覽器
n 支持的調製解調器
解決方案組件
本節介紹了 VMware 解決方案組件。
VMware SD-WAN Edge
這是一種精簡的“Edge”,它是從雲中以零 IT 接觸方式置備的,可以提供到應用程序和虛擬化服務的安
全且優化的連接。 SD-WAN Edges 是零接觸式企業級設備或虛擬軟件,可以提供到專用、公用和混合應
用、計算和虛擬化服務的安全且優化的連接。除了託管虛擬網絡功能 (VNF) 服務以外,SD-WAN Edges
還執行深入的應用程序識別、應用程序和每個數據包的轉向、按需修復性能衡量指標和端到端服務質量
(QoS)。可以部署 Edge 對以提供高可用性 (HA)。 Edge 可以部署在分支、大型站點和數據中心。所有其
他網絡基礎架構是在雲中按需提供的。
VMware SD-WAN Orchestrator
VMware SD-WAN Orchestrator 提供集中式企業範圍的配置和實時監控,以及協調流入和流經 SDWAN 覆蓋網絡的數據流。此外,它還在集中式和區域企業服務 Hub 和雲中提供在 Edge 之間一鍵式置備
虛擬服務的功能。
VMware SD-WAN Gateways
VMware SD-WAN 網絡包含在頂層網絡存在點和全球雲數據中心部署的網關,從而向 SaaS、IaaS 和雲
網絡服務直接提供 SD-WAN 服務以及訪問專用主幹網絡。多租戶虛擬網關是由 VMware SD-WAN 轉換
和雲服務提供商合作夥伴部署的。這些網關具有按需、可擴展且冗餘的云網絡的優勢,可以優化到雲目標
以及零安裝應用程序的路徑。
VMware SD-WAN 管理指南
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SD-WAN Edge 性能和規模數據
本節介紹了 VMware SD-WAN Edge 的性能和規模架構。本文根據在配置有特定服務組合的各種 Edge
上執行的測試提供了相應的建議。此外,還介紹了性能和規模數據點以及如何使用這些數據點。
簡介
這些測試代表了常見的部署方案,可提供適用於大多數部署的建議。此處的測試數據並未包含所有衡量指
標,也沒有涉及性能或規模限制。在一些實施中,觀察到的性能超出了測試結果,而在其他一些實施中,
特定服務、極小的數據包大小或其他因素可能會導致性能低於測試結果。
歡迎客戶執行獨立測試,結果可能會有所不同。但是,對於大多數部署,基於測試結果的建議已足夠。
VMware SD-WAN Edge
VMware SD-WAN Edge 是零接觸式企業級設備,可以提供到專用、公用和混合應用程序以及計算和虛擬
化服務的安全且優化的連接。除了支持其他虛擬化網絡服務外,VMware SD-WAN Edge 還通過應用基於
數據包的鏈路轉向和按需應用程序修復,執行對流量的深度應用識別、衡量底層傳輸的性能衡指標,以及
應用端到端服務質量。
吞吐量性能測試拓撲
圖 3-1. 圖 1:1 Gbps 或更低的設備吞吐量性能測試拓撲

圖 3-2. 圖 2:高於 1 Gbps 的設備吞吐量性能測試拓撲

測試方法
本小節詳細介紹了用於獲取結果的性能和規模測試方法。
性能測試方法
Edge 的測試方法使用行業對標標準 RFC 2544 作為框架來執行吞吐量性能測試。測試期間使用的流量類
型和設置的配置具有特定的變化,如下所述:
1 可以使用完全正常運行的 SD-WAN 網絡覆蓋(DMPO 隧道)測試拓撲來測量性能,以便測試 SDWAN 功能並獲取結果來決策適當 WAN 網絡大小。通過建立多個混合已知應用程序的流(連接),
使用有狀態流量執行測試。流數取決於要測試的平台模型。平台按 1 Gbps 以下和 1 Gbps 以上模型的
預期總性能進行劃分。通常,需要數百個流來充分測試和確定預期在 1 Gbps 以下執行的平台的最大吞
吐量,並使用數千個流來測試 1 Gbps 以上的平台。
流量配置文件將模擬兩個網絡流量條件:
n 大型數據包,1300 字節條件。
n IMIX,數據包大小的混合組合,平均為 417 字節條件。
這些流量配置文件將分別用於測量每個配置文件的最大吞吐量。
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2 以 0.01% 的數據包丟包率 (Packet Drop Rate, PDR) 記錄性能結果。 PDR 標記可提供更真實的性能
結果,該結果考慮了設備的 SD-WAN 數據包管道中可能發生的正常數據包丟棄。 PDR 為 0.01% 不會
影響應用程序體驗,即使在單個鏈路部署場景中也是如此。
n 所測試的設備配置了以下 DMPO 功能:使用 AES-128 和 SHA1 進行哈希的加密 IPsec、應用程序
識別、鏈路 SLA 測量、每個數據包轉發。業務策略配置為將所有流量匹配為批量/低優先級,以防
止 DMPO NACK 或 FEC 執行以及錯誤地更改流量生成器的數據包計數跟踪。
測試結果
VMware SD-WAN Edge 性能和規模結果
性能衡量指標基於上面詳細描述的測試方法。
交換端口性能:VMware SD-WAN Edge 經過設計,可以在 LAN 和 WAN 之間部署為網關路由器。但
是,Edge 還提供了滿足各種其他部署拓撲的靈活性。例如,SD-WAN Edge 可以將其接口配置為作為交
換端口運行,從而允許在各種 LAN 接口之間切換 LAN 流量,而無需使用外部設備。
將其接口配置為交換端口的 Edge 非常適合不需要高吞吐量的小型辦公室部署,因為處理流量交換所需的
額外一層複雜性會降低系統的整體性能。對於大多數部署,VMware 建議使用所有路由接口。

n Edge 設備的最大吞吐量是所測試的 Edge 的所有接口之間的吞吐量總和。
n “總體流量”是進出 Edge 設備的所有流量的“匯總”。
表 3-1. 物理 Edge 設備


功能
本節介紹了 VMware SD-WAN 功能。
動態多路徑優化
VMware 動態多路徑優化包括自動鏈路監控、動態鏈路轉向和按需修復。
鏈路轉向和修復
根據應用程序的業務優先級、嵌入的應用程序網絡要求信息以及每個鏈路的實時容量和性能,將自動執行
每個數據包的動態應用程序感知鏈路轉向。在通過前向糾錯、抖動緩沖和否定確認代理對各種鏈路性能下
降問題進行按需緩解時,也會保護優先級和網絡敏感應用程序的性能。每個數據包的動態鏈路轉向和按需
緩解組合使用以提供強大的亞秒級阻止和限制保護,從而提高應用程序可用性和性能並改善最終用戶體
驗。
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VMware, Inc. 23
雲 VPN
雲 VPN 是用於連接 VMware 和 Non VMware SD-WAN Sites 的一鍵式站點到站點 VPNC 兼容 IPSec
VPN,同時提供站點的實時狀態和運行狀況。根據服務級別目標和應用程序性能,雲 VPN 為所有分支建
立動態 Edge 到 Edge 通信。雲 VPN 還使用 PKI 可擴展密鑰管理在所有分支之間提供安全連接。新分支
自動加入 VPN 網絡,並且可以訪問其他分支、企業數據中心和第三方數據中心(如 Amazon AWS)中的
所有資源。
多源入站 QoS
VMware 對超過 3000 種應用程序進行分類以實現智能控制。即時可用的默認設置為不同的應用程序類型
設置多源入站服務質量 (QoS) 參數,IT 人員僅需確定應用程序優先級。通過了解不同應用程序類型的網絡
要求、自動鏈路容量測量和動態流量監控,可以自動完成 QoS 配置和帶寬分配。
防火牆
VMware 提供有狀態的上下文感知(應用程序、用戶、設備)集成應用程序感知防火牆,可以精細控制子
應用程序並支持協議跳變應用程序,例如 Skype 和其他 P2P 應用程序(例如,禁用 Skype 視頻和聊天,
但允許 Skype 音頻)。安全防火牆服務可識別用戶和設備操作系統,並且能夠分隔語音、視頻、數據和合
規性流量。可以輕鬆控制企業網絡上的 BYOD 設備(如 Apple iOS、Android、Windows 和 Mac OS)
的策略。
網絡服務插入
VMware 解決方案支持在一個平台中託管多個虛擬化網絡功能,從而消除單一功能設備並降低分支 IT 複雜
性。 VMware 服務將從分支到基於雲的服務和企業區域 Hub 服務的流量鏈在一起,以提供有保證的性能、
安全性和可管理性。分支利用整合的安全和網絡服務,包括來自 Zscaler 和 Websense 等合作夥伴的服
務。通過使用簡單的即點即用界面,可以使用應用程序特定的策略在雲和本地插入服務。
激活
在 SD-WAN Edge 設備在零接觸部署中連接到 Internet 後,它們自動進行身份驗證,進行連接和接收配
置指令。它們使用 SD-WAN Edge 冗餘協議提供了高可用性部署,並與現有網絡集成以支持 OSPF 路由
協議,並且可以利用動態發現和自動化。
覆蓋網絡流量控制
SD-WAN Edge 通過 OSPF 和 BGP 從相鄰路由器中發現路由。它將發現的路由發送到網關/控制器。網
關/控制器充當路由反射器,並將發現的路由發送到其他 SD-WAN Edges。覆蓋網絡流量控制實現企業範
圍的路由可見性和控制,以簡化編排以及控制全部和部分覆蓋網絡。
OSPF
VMware 支持針對 OSPF 鄰居、OE1/OE2 路由類型和 MD5 身份驗證的入站/出站篩選器。通過 OSPF 發
現的路由將自動重新分發給雲或本地託管的控制器。
VMware SD-WAN 管理指南
VMware, Inc. 24
BGP
VMware 支持入站/出站篩選器,並且可以將篩選器設置為“拒絕”(Deny),或者選擇添加/更改 BGP 屬
性以影響路徑選擇,即,RFC 1998 社區、MED、AS 路徑附加和本地首選項。
分段
網絡分段是一項用於企業和服務提供商的重要功能。對於最基本的形式,分段出於管理和安全原因提供網
絡隔離。最常見的分段形式是適用於 L2 的 VLAN 和適用於 L3 的 VRF。
典型的分段用例:
n 業務部門隔離:工程、人力資源等以保護安全/進行審核
n 用戶數據隔離:客戶機、PCI、企業流量隔離
n 企業在不同的 VRF 中使用重疊的 IP 地址
不過,傳統方法僅限於單個設備或兩個物理連接的設備。要擴展該功能,必須在網絡中傳輸分段信息。
VMware 啟用端到端的分段。在數據包穿過 Edge 時,將在數據包中添加分段 ID 並將其轉發到 Hub 和雲
網關,從而在 Edge 與雲和數據中心之間隔離網絡服務。這提供了將前綴劃分到唯一路由表的功能,從而
使業務策略能夠識別分段。
路由
在動態路由中,SD-WAN Edge 通過 OSPF 或 BGP 從相鄰路由器中發現路由。 SD-WAN Orchestrator
在名為“覆蓋網絡流量控制”的全局路由表中維護所有動態發現的路由。覆蓋網絡流量控制允許在“同步
覆蓋網絡流量控制”和“更改入站/出站篩選配置”時管理動態路由。如果將前綴的入站篩選從 IGNORE
更改為 LEARN,則會從覆蓋網絡流量控制中提取前綴並將其安裝到統一路由表中。
有關更多信息,請參閱第 20 章 為動態路由配置 OSPF 或 BGP。
業務策略框架
服務質量 (QoS)、資源分配、鏈路/路徑轉向和糾錯是根據業務策略和應用程序優先級自動應用的。可以根
據專用和公用鏈路、策略定義和鏈路特性定義的傳輸組來編排流量。