Netwerktopologie

Wat betekent Netwerktopologie?

Netwerktopologie verwijst naar de fysieke en logische indeling van knooppunten en verbindingen in een computernetwerk.

Fysieke topologie beschrijft de lay-out van apparaten en kabels, en logische topologie beschrijft de manier waarop gegevens worden verzonden binnen het netwerk – ongeacht de fysieke lay-out.

Fysieke en logische topologieën spelen een belangrijke rol in de algemene prestaties, schaalbaarheid en beveiliging van een netwerk. Elke topologie heeft zijn eigen voor- en nadelen en de keuze van de topologie hangt af van de specifieke vereisten van het netwerk.

Techopedia legt Netwerktopologie uit

Fysieke netwerktopologieën kunnen worden onderverdeeld in vijf basismodellen:

• Bustopologie: Alle apparaten/knooppunten zijn verbonden met een enkele communicatielijn die bus wordt genoemd. De bus dient als ruggengraat die alle apparaten in het netwerk met elkaar verbindt. Dit is een eenvoudige, goedkope topologie, maar als de bus kapot gaat, kan het single point of failure (SPOF) het hele netwerk uitschakelen.
• Ster topologie: Alle knooppunten in het netwerk zijn verbonden met een centrale hub of switch. De hub of switch fungeert als centraal punt voor communicatie en elk apparaat heeft er een aparte verbinding mee. Deze topologie is populair omdat ze gemakkelijk te beheren is en omdat een breuk in één verbinding geen invloed heeft op de andere apparaten.
• Ringtopologie: Alle knooppunten van het netwerk zijn verbonden in een gesloten lus en gegevens stromen in één richting rond de lus. Ringtopologieën worden meestal ontworpen met buffers om ervoor te zorgen dat een breuk in de ring niet het hele netwerk platlegt.
• Boomtopologie: Alle knooppunten zijn gerangschikt in een hiërarchische structuur die lijkt op een fysieke boom. Het centrale knooppunt bovenaan de boom (meestal een hub of switch) kan verbinding maken met meerdere andere knooppunten, die op hun beurt weer verbinding kunnen maken met andere knooppunten.
• Mesh-topologie: Elk knooppunt is rechtstreeks verbonden met enkele (of alle) andere netwerkknooppunten in een WiFi-netwerksysteem. De redundantie maakt dit type topologie zeer tolerant voor fouten, maar het vereist meer bandbreedte en kan duur zijn om te implementeren.

Netwerktopologieën voor AI en Machine Learning

Netwerktopologieën die worden gebruikt in kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) omvatten:

Feedforward neurale netwerken: Deze netwerken bestaan uit een inputlaag, een of meer verborgen lagen en een outputlaag. Gegevens worden in één richting door het netwerk gestuurd, van input naar output, en er zijn geen feedbacklussen.

Convolutional Neural Networks (CNN’s): Deze netwerken worden vaak gebruikt voor beeldherkenning en classificatietaken. Ze gebruiken convolutielagen om kenmerken uit de invoergegevens te extraheren en poolinglagen om de grootte van de invoergegevens te beperken.

Recurrent Neural Networks (RNN’s): Deze netwerken worden vaak gebruikt voor sequentiële gegevens, zoals tekst of spraak. Ze hebben feedbacklussen waarmee het netwerk eerdere voorspellingen kan gebruiken als input voor latere voorspellingen.

LSTM-netwerken (Long Short-term Memory): Dit is een type RNN dat een langetermijngeheugen van eerdere invoer kan behouden.

Autoencoders: Deze netwerken worden gebruikt voor leren zonder toezicht en gegevenscompressie. Ze bestaan uit een encodernetwerk dat inputgegevens comprimeert tot een kleinere representatie, en een decodernetwerk dat de originele gegevens reconstrueert vanuit de gecomprimeerde representatie.

Generative Adverserial Networks (GAN’s): Deze netwerken worden gebruikt voor het genereren van nieuwe gegevens, zoals afbeeldingen of tekst. Ze bestaan uit twee netwerken: een generatornetwerk dat nieuwe gegevens genereert en een discriminatornetwerk dat de gegenereerde gegevens probeert te onderscheiden van echte gegevens.

Transformatoren: Deze netwerken gebruiken specifieke mechanismen om zich selectief te richten op verschillende delen van de invoergegevens bij het doen van voorspellingen. Ze worden vaak gebruikt voor NLP (Natural Language Processing) zoals taalvertaling en tekstclassificatie.

Netwerktopologie en ondoorzichtigheid

In de modernste systemen zijn netwerken zo complex geworden, dat traditionele topologieën nu op verschillende manieren van toepassing zijn. Een van deze ontwikkelingen is het gebruik van ondoorzichtige systemen om hackers of cyberaanvallen te verijdelen. Sommige experts suggereren nu dat bedrijven een effectievere cybersecurity-operatie kunnen uitvoeren door IP-adressen af te schermen en verschillende delen van het netwerk te isoleren in segmenten. Dit alles heeft invloed op de manier waarop netwerktopologieën worden ingezet.