提问
在传统以太网中，数据传输特性为尽力而为，只能保障平均延时，无法确定最大时延，数据传输可靠性差。但TSN网络数据流具备时间敏感度，时延有确定性边界，可实现数据确定性传输，是一种高实时、同步传输的高带宽网络应用需求，而产生的极低延时的高带宽以太网传输技术。
解释一下为什么TSN具有这种能力
回答
要理解TSN为什么具备这种确定性传输能力，我们需要从传统以太网的根本问题开始分析，然后看看TSN是如何逐步解决这些问题的。
传统以太网的根本问题
想象一下一个繁忙的十字路口，没有红绿灯，也没有交通规则。所有车辆都想通过路口，但谁先走、什么时候走完全没有保障。有时运气好能很快通过，有时可能要等很久，甚至发生碰撞需要重新来过。这就是传统以太网面临的核心问题。
传统以太网使用CSMA/CD（载波侦听多路访问/冲突检测）机制。当多个设备同时想发送数据时，会发生冲突，然后所有设备都停止发送，等待一个随机时间后重试。这个"随机等待"就是不确定性的根源——你永远不知道下一次传输要等多久。
在轻负载情况下，这种机制工作得还不错，平均延时可以接受。但随着网络负载增加，冲突变得频繁，延时变得极不可预测。更重要的是，你无法预先知道最坏情况下的延时会是多少。
TSN的系统性解决方案
TSN的设计哲学完全不同。它不是试图在混乱中找到平衡，而是从根本上消除不确定性。让我们看看TSN是如何一步步做到这一点的。
精确时间同步是基础
首先，TSN建立了一个全网络的精确时间基准。通过IEEE 802.1AS标准，网络中的所有设备都能保持纳秒级的时间同步。这就像给整个交通系统安装了完美同步的时钟，每个路口都知道现在的精确时间。
你可能会问，为什么时间同步这么重要？因为只有当所有设备对时间有共同认知时，我们才能制定全局的调度计划。如果每个设备的时钟都不一样，就像每个人的手表都不准，任何精确的时间安排都无法实现。
时间感知调度机制
有了精确的时间基准，TSN就能实现时间感知调度（Time-Aware Shaper，TAS）。这个机制让网络交换机能够按照预定的时间表开启和关闭不同的传输队列。
继续用交通的比喻，这就像在路口安装了智能红绿灯系统。这个系统不是简单地按固定间隔切换，而是根据预先制定的时间表，精确控制哪种类型的车辆在什么时间可以通行。比如，在第1毫秒到第3毫秒，只允许救护车通过；第4毫秒到第10毫秒，允许普通车辆通过。
这样，关键的时间敏感数据流就能获得专用的传输窗口，完全避免与其他流量的冲突。
帧抢占技术的精妙设计
TSN还引入了帧抢占（Frame Preemption）机制。当高优先级帧需要传输时，可以中断正在传输的低优先级帧，先传输高优先级帧，然后再继续传输被中断的帧。
这就像给救护车开辟了真正的绿色通道。即使普通车辆正在通过路口，救护车也能立即插入，而普通车辆稍后可以继续通行。关键是，这个过程是有序的、可预测的，而不是混乱的抢夺。
流量整形和带宽预留
TSN通过信用基础整形器（Credit-Based Shaper，CBS）来管理不同优先级的流量。系统会为每种类型的流量分配特定的带宽资源，并严格控制其传输速率。
想象一下一个多车道的高速公路，每个车道都有明确的用途和速度限制。救护车有专用车道，货车有专用车道，私家车也有专用车道。每个车道的容量是预先规划好的，不会相互干扰。
为什么这些技术能够提供确定性
通过这些技术的组合，TSN实现了真正的确定性传输，原因在于：
消除了随机性：传统以太网的冲突和随机退避被精确的时间调度所取代。每个数据帧的传输时间都是可以预先计算的。
提供了隔离性：不同类型的流量在时间维度和空间维度上都得到了隔离。关键流量不会受到其他流量的影响。
实现了可预测性：通过数学建模和网络规划，工程师可以预先计算出任何数据流的最大延时，并保证这个延时界限不会被突破。
这就是为什么TSN被称为"确定性网络"的原因。它不是简单地提高了网络性能，而是从根本上改变了网络的工作模式，从"尽力而为"变成了"按需保证"。
你是否注意到，TSN的这种确定性是通过牺牲一些灵活性来换取的？它需要更复杂的网络规划和配置，但换来的是可靠的性能保证。这种权衡在工业应用中是非常有价值的，因为生产系统往往更看重可预测性而不是最大吞吐量。
继续提问
关于“时间感知调度机制”，你举了一个例子“第4毫秒到第10毫秒，允许普通车辆通过。”，可是如果普通车辆过多，那么虽然它们都知道只能在第4毫秒到第10毫秒通过，因此不会挤占其他时间的其他类型的流量的通行，但是在第4毫秒到第10毫秒期间，仍然会出现随机的冲突呀？ 这怎么解释呢？
回答
你提出了一个非常敏锐的观察！你完全正确地指出了我刚才解释中的一个关键问题。这个问题实际上触及了TSN技术的核心精妙之处，让我来为你详细解释TSN是如何真正解决这个看似矛盾的问题的。
我之前的比喻需要修正
首先，我必须承认我刚才的交通比喻过于简化了，可能误导了你对TSN工作原理的理解。你的质疑完全正确——如果只是简单地给不同类型的流量分配时间窗口，那么在同一个时间窗口内，同类型的流量之间确实还是会发生冲突。
真实的TSN机制要比我刚才描述的精细得多。让我用一个更准确的比喻来重新解释。
TSN的真正工作方式：精密的乐团指挥
想象TSN网络不是一个简单的交通路口，而是一个大型交响乐团的演出。在这个乐团中，指挥不仅仅告诉小提琴组在第几分钟演奏，而是精确地告诉每一把小提琴在哪一拍的哪一个细分上演奏哪个音符。
这就是TSN的核心差别——它不是在流量类型层面进行调度，而是可以在具体的数据流（甚至是单个数据帧）层面进行精确调度。
门控列表：精确到微秒的调度
TSN的时间感知调度器使用一种叫做"门控列表"（Gate Control List）的机制。这个列表不是简单地说"第4到第10毫秒给普通流量"，而是能够精确到微秒级别地定义每个传输队列的开启和关闭时间。
让我给你举一个更准确的例子。假设一个TSN交换机有8个传输队列，门控列表可能是这样的：
在时刻0.000000秒：只开启队列7（最高优先级）
在时刻0.000010秒：开启队列6，关闭队列7
在时刻0.000025秒：开启队列5，关闭队列6
在时刻0.000040秒：开启队列4和队列3
在时刻0.000055秒：关闭队列4，保持队列3开启
在时刻0.000070秒：关闭队列3，开启队列2
这种精确的调度确保了在任何给定的微秒内，只有预定的队列能够传输数据。
流预留和路径计算
但这还不是全部。TSN还有一个更强大的机制叫做"流预留"（Stream Reservation）。当一个时间敏感的应用需要在网络中传输数据时，它不是简单地把数据丢到网络里希望最好的结果，而是要先向网络"申请"一条确定性的传输路径。
这个过程就像预订一趟特殊的列车。你不仅要指定出发地和目的地，还要指定出发时间、到达时间、需要的带宽（座位数量）、以及延时要求。网络中的控制系统会计算出一条完整的路径，并在这条路径上的每一个交换机上都预留相应的传输资源。
端到端的协调
这里的关键洞察是：TSN不是让每个交换机独立地管理时间窗口，而是在整个网络路径上进行协调调度。
比如，一个数据流需要从设备A传输到设备C，经过交换机B。TSN系统会这样协调：
在设备A：在时刻T1发送数据帧
在交换机B：在时刻T2接收并转发这个帧
在设备C：在时刻T3接收到数据帧
每个时刻都是精确计算的，确保数据帧在每一跳都有专用的传输窗口。
解决你提到的冲突问题
现在回到你的问题：如果多个普通车辆都被分配到同一个时间窗口怎么办？
TSN的答案是：根本不会出现这种情况。因为每个数据流在建立时就已经被分配了具体的传输时隙。如果网络资源不足以为新的数据流分配确定性的传输路径，那么这个数据流的建立请求就会被拒绝。
这就像一个剧院的座位预订系统。如果你想订票，系统会告诉你具体的座位号和演出时间。如果没有合适的座位，你就买不到票，而不是让你和别人争抢同一个座位。
为什么这种方法有效
这种设计的核心思想是"预先规划，严格执行"。TSN放弃了传统网络的"即来即走"灵活性，换取了"按需保证"的确定性。
你可以把它理解为从"即兴演奏"转变为"严格按照乐谱演奏"。虽然失去了一些灵活性，但获得了完美的协调和可预测的结果。
这样的解释是否帮助你理解了TSN如何真正避免冲突？如果你还有疑问，比如关于流预留的具体过程，或者网络规划的复杂性，我们可以继续深入探讨。
继续提问
一个应用是“时间敏感的”是什么意思？
回答
这是一个非常重要的基础概念，让我们从最基本的层面开始理解什么是"时间敏感"，然后逐步深入到技术细节。
时间敏感的本质含义
当我们说一个应用是"时间敏感的"，我们实际上是在说这个应用的正确运行不仅取决于数据内容的正确性，还严重依赖于数据到达的时机。换句话说，即使数据本身是完全正确的，如果它来得太晚（或者有时是太早），整个系统就可能出现问题，甚至发生危险。
让我用一个生活中的例子来帮你理解这个概念。想象你正在指挥一场音乐会，你需要在精确的时刻给乐团发出指挥信号。如果你的手势延迟了哪怕几百毫秒，整个乐团就会演奏得不协调，音乐就被破坏了。这就是时间敏感性的体现——信息本身（手势的含义）是正确的，但时机不对就产生了问题。
工业应用中的时间敏感性
在工业环境中，时间敏感性变得更加严苛，因为它关系到安全、质量和效率。让我们看几个具体的例子来深化理解。
考虑一个汽车制造厂的机器人焊接系统。当机器人A把汽车车门移动到指定位置时，它需要立即通知机器人B开始焊接。这个通知必须在几毫秒内到达，因为如果延迟，车门可能已经移动到了错误的位置，焊接就会失败，甚至损坏设备。在这种情况下，一个延迟10毫秒的正确指令和一个错误的指令造成的后果是一样严重的。
再考虑一个电力系统的保护装置。当检测到电力故障时，保护系统必须在几毫秒内切断电源，以防止设备损坏或人员伤亡。如果这个切断指令延迟了50毫秒，可能就会造成设备烧毁或更严重的安全事故。在这种场景下，时间延迟不仅仅是性能问题，而是安全问题。
不同层次的时间敏感性
理解时间敏感性还需要认识到它有不同的严格程度。我们可以把时间敏感性想象成一个光谱，从轻微敏感到极度敏感。
在光谱的一端是像视频会议这样的应用。虽然我们希望音视频能够实时传输，但如果偶尔延迟几十毫秒，用户体验会下降，但系统不会崩溃。这种应用对时间有要求，但有一定的容忍度。
在光谱的另一端是像飞行控制系统这样的应用。当飞行员操作控制杆时，控制信号必须在微秒级别内到达飞机的控制表面。任何超出预期范围的延迟都可能导致飞机失控，后果不堪设想。
介于两者之间的是工业自动化系统。比如一个精密的装配生产线，各个工序之间的协调需要毫秒级的精确度。延迟会导致产品质量问题或生产效率下降，虽然不像飞行控制那样危险，但经济损失可能很大。
时间敏感性的技术特征
从技术角度来看，时间敏感的应用通常具有几个关键特征，理解这些特征有助于我们更好地设计网络解决方案。
首先是确定性要求。这些应用不仅需要低延迟，更重要的是需要可预测的延迟。一个延迟稳定在5毫秒的系统比一个平均延迟2毫秒但有时会突然跳到20毫秒的系统更可靠。这就像你宁愿选择一个总是晚5分钟的朋友，也不愿意选择一个有时准时有时晚半小时的朋友。
其次是同步性要求。许多时间敏感的应用需要多个组件之间保持精确的时间同步。比如在一个多机器人协作系统中，所有机器人都必须基于相同的时间基准来执行动作，即使微小的时间偏差也会导致协作失败。
第三是实时响应要求。这意味着系统必须在规定的时间内对输入做出响应，超过这个时间窗口，响应就失去了意义。这就像接电话一样，如果你在第一声铃响后10秒才接起来，通话仍然有效；但如果你在10分钟后才接，电话可能已经挂断了。
为什么传统网络难以满足时间敏感性
现在我们可以更深入地理解为什么传统的"尽力而为"网络难以满足时间敏感应用的需求。传统网络就像一个没有时刻表的公交系统，你永远不知道下一班车什么时候来，也不知道路上会不会堵车。
对于发送电子邮件或下载文件这样的应用，这种不确定性是可以接受的，因为晚几秒钟收到邮件不会造成什么问题。但对于需要精确时间协调的工业应用，这种不确定性就是致命的。
思考练习
为了帮助你更好地理解这个概念，我想请你思考一下：在你的日常生活中，你能想到哪些活动是时间敏感的？它们的时间敏感程度如何？比如，烹饪、开车、运动，或者其他任何需要精确时间协调的活动。
通过这样的思考，你会发现时间敏感性其实无处不在，而TSN技术就是要把这种精确的时间控制能力带到网络通信中。这样，我们就能构建出像瑞士手表一样精确可靠的工业系统。
你觉得这样的解释帮助你理解了时间敏感性的本质吗？如果你想进一步探讨某个特定的应用场景，或者对时间敏感性的量化标准感兴趣，我们可以继续深入讨论。
继续提问
你刚才提到——
比如，一个数据流需要从设备A传输到设备C，经过交换机B。TSN系统会这样协调：
在设备A：在时刻T1发送数据帧 在交换机B：在时刻T2接收并转发这个帧 在设备C：在时刻T3接收到数据帧
每个时刻都是精确计算的，确保数据帧在每一跳都有专用的传输窗口。
那如果真的能做到TSN系统的协调效果，设备A、交换机B和设备C都需要被一个“中央大脑”统一调度吧？但是这个“中央大脑”在哪里呢？ 这对于中央大脑的要求不是太高了么？
回答
你提出了一个极其精妙的问题！这个问题直击了TSN技术的核心挑战，也暴露了我之前解释中可能造成的误解。你的直觉完全正确——如果真的需要一个"中央大脑"来实时协调所有设备的每一个动作，那确实会面临巨大的技术挑战。让我来为你揭示TSN是如何巧妙地解决这个看似不可能的问题的。
重新理解"协调"的含义
首先，我需要澄清一个重要概念。当我说TSN系统"协调"各个设备的行为时，这种协调并不是实时的、动态的指挥，而更像是一场精心编排的舞蹈演出。
想象一下芭蕾舞团的演出。舞蹈演员们在台上表演时，并没有一个指挥在旁边实时告诉每个人下一步该怎么做。相反，所有的舞蹈动作、时机、位置都是在演出之前就精心编排好的。每个演员都记住了自己的舞谱，知道在音乐的第几拍应该做什么动作，应该站在什么位置。
TSN的工作原理与此类似。那个看似神奇的时间协调，实际上是通过事先的精心规划和配置来实现的，而不是通过实时的中央控制。
配置阶段：编写网络的"舞谱"
TSN系统的关键在于区分两个不同的阶段：配置阶段和运行阶段。
在配置阶段，确实需要一个相对集中的网络管理系统来分析整个网络的拓扑、计算最优的路径、分配时间资源、并生成每个设备的配置信息。这个过程就像编舞师为整个舞蹈团编排舞蹈一样，需要全局的视野和精心的计算。
但这个配置过程不是实时进行的。它可能在系统部署时进行一次，或者在网络结构发生重大变化时重新进行。一旦配置完成，网络中的每个设备都获得了自己的"舞谱"——一个详细的时间调度表，告诉它在什么时候应该做什么。
让我用一个更具体的例子来说明。假设我们要配置刚才提到的从设备A到设备C的数据流。网络管理系统会进行这样的计算过程：
首先，它分析网络拓扑，确定从A到C的最佳路径确实是A→B→C。然后，它查看这条路径上每个设备的现有时间调度表，寻找可用的时间窗口。它可能发现，在每个100微秒的周期中，设备A可以在第10微秒发送数据，交换机B可以在第25微秒转发数据，设备C可以在第40微秒接收数据。
计算完成后，网络管理系统会将这些时间信息分别配置到每个设备中。设备A的配置中会写入"在每个周期的第10微秒发送数据流X"，交换机B的配置中会写入"在每个周期的第25微秒转发来自A的数据流X"，设备C的配置中会写入"在每个周期的第40微秒准备接收数据流X"。
运行阶段：自主执行的精确机器
一旦配置完成，网络就进入运行阶段。在这个阶段，不再需要中央大脑的实时指挥。每个设备都像一个精确的瑞士钟表，严格按照自己的时间调度表执行操作。
这就是TSN的精妙之处：它通过事先的全局规划，消除了运行时的协调复杂性。每个设备只需要关注自己的时间调度表和全网络的同步时钟，就能与其他设备实现完美的协调。
继续用芭蕾舞的比喻，演出开始后，舞蹈演员们听着同一首音乐（相当于TSN的同步时钟），按照各自记忆中的舞谱（相当于设备的时间调度表）进行表演。他们不需要指挥的实时指导，却能实现完美的配合。
分布式智能的力量
这种设计体现了一种重要的系统设计哲学：将复杂性从运行时转移到配置时。通过接受配置阶段的高复杂性，换取运行阶段的高确定性和高可靠性。
每个TSN设备都内置了精确的时间调度器和同步机制。这些设备不是被动的执行者，而是具有精确时间感知能力的智能节点。它们能够根据预先配置的调度表，在精确的时刻自主地开启或关闭不同的传输队列，而不需要外部指令。
实际的技术架构
在实际的TSN部署中，通常会有以下几个组件协同工作：
网络配置管理器负责全局的路径计算和资源分配。这通常是一个运行在专用服务器或工控机上的软件系统，它使用复杂的算法来优化整个网络的调度方案。
时间同步主控器（通常基于IEEE 802.1AS协议）负责为整个网络提供精确的时间基准。这就像为整个乐团提供节拍器一样。
各个网络设备（交换机、端点设备）都内置了TSN功能，能够执行时间感知调度、帧抢占等功能。它们就像训练有素的乐团成员，能够在听到统一节拍的同时，精确地演奏自己的部分。
应对动态变化的挑战
你可能会问，如果网络中出现了变化怎么办？比如某个设备故障了，或者需要添加新的数据流？
这确实是TSN面临的一个重要挑战。当网络状况发生变化时，可能需要重新计算和配置整个网络的调度方案。这就像舞蹈团中有演员受伤，可能需要重新编排整个舞蹈一样。
为了应对这种情况，现代的TSN系统通常会设计多种机制：预留一些灵活性资源来应对小的变化；设计快速重配置算法来应对大的变化；使用冗余路径来提高容错能力。
复杂性确实存在
回到你最初的关切，TSN系统的复杂性确实很高，但这种复杂性主要集中在网络规划和配置阶段，而不是运行阶段。就像设计一座桥梁需要复杂的工程计算，但一旦建成，桥梁本身的工作原理就相对简单。
这种设计权衡是有意为之的。通过将复杂性前置到配置阶段，TSN能够在运行阶段提供极高的确定性和可靠性，这正是工业应用所需要的特性。
你能感受到这种"事先编排，精确执行"的设计思想的巧妙之处吗？它解决了你提出的中央大脑实时控制的难题，同时还保持了系统的可扩展性和可靠性。
继续提问
TSN虽然可以通过“预留一些灵活性资源来应对小的变化；设计快速重配置算法来应对大的变化；使用冗余路径来提高容错能力。”，但是它的机制是否决定了，总的来说，它面对故障的容错能力（即维持原先表现水平的能力）比较一般？
回答
你的洞察非常精准！这个问题触及了网络系统设计中一个根本性的权衡关系。让我们一步步深入分析这个问题，你会发现这涉及到系统设计中一个非常重要的哲学思考。
权衡关系的本质
首先，我想帮你理解一个系统设计中的基本原理：确定性与灵活性往往是一对矛盾。想象一下两种不同的生活方式：一种是严格按照时间表生活的人，另一种是随机应变、灵活处理的人。
严格按时间表生活的人（就像TSN）能够实现高效的日程安排，每件事都在预定的时间完成，生活井井有条。但是一旦出现意外情况，比如交通堵塞或突发事件，他们的整个时间表可能就会被打乱，需要重新规划。
而灵活处理的人（就像传统以太网）虽然可能效率不是最高，但面对突发情况时适应能力更强，能够即兴调整，保持基本的功能运行。
这个比喻恰好反映了TSN面临的核心挑战。
TSN的容错挑战
让我们具体分析为什么TSN在容错方面确实存在一些内在限制。
TSN的精确调度机制就像一个精密的钟表，每个齿轮都必须在精确的时刻转动。当网络中的一个关键组件出现故障时，就像钟表中的一个齿轮卡住了，整个系统的精密配合可能会受到影响。
考虑我们之前讨论的例子：数据从设备A经过交换机B到达设备C。如果交换机B突然故障，不仅仅是这一条路径受到影响，还可能影响到其他许多经过交换机B的预定路径。因为所有的时间调度都是基于原有的网络拓扑精心计算的，一个节点的失效可能需要重新计算大量的调度方案。
更深层的问题在于，TSN的确定性承诺是"硬性"的。当系统承诺某个数据流在5毫秒内到达时，这不是一个平均值或大概估计，而是一个必须严格遵守的约定。一旦网络状况发生变化，系统要么能够维持这个承诺，要么就必须明确表示无法维持。这种"非黑即白"的特性确实降低了系统的容错灵活性。
与传统网络的对比
让我们通过对比来更好地理解这个问题。传统的"尽力而为"网络就像一个繁忙但富有弹性的城市交通系统。
当某条道路出现问题时，司机们会自动寻找替代路线，虽然可能会造成整体延迟增加，但大部分车辆最终还是能够到达目的地。交通系统的总体功能得以维持，虽然性能可能会下降。
这种网络具有所谓的"优雅降级"特性。当网络负载增加或某些链路出现问题时，系统不会突然完全失效，而是性能逐渐下降。延迟可能会增加，丢包率可能会上升，但基本的连通性通常能够保持。
相比之下，TSN系统更像一个高速铁路网络。高铁能够提供准时、高效的服务，但当某个关键路段出现问题时，可能需要停运相关的列车，重新调整时刻表，甚至暂停部分服务。系统的恢复可能需要更长的时间，因为需要重新协调整个网络的运行计划。
为什么这种权衡是必要的
现在你可能会问：既然TSN在容错方面有这些挑战，为什么我们还要使用它呢？
答案在于不同应用场景的需求差异。让我用一个医疗手术的例子来说明这个道理。
在进行精密的脑部手术时，医生需要极其精确的操作，不能容忍任何偏差。手术室中的每个设备、每个人员都必须按照严格的程序协调工作。这种环境下，即使是很小的不确定性也可能导致严重的后果。
如果手术过程中出现了问题，比如某个关键设备故障，医生不能简单地"降级"到一个不太精确的操作模式，而必须要么修复设备，要么中止手术。这看起来降低了系统的容错能力，但实际上是为了保证手术的安全性和成功率。
工业控制系统面临类似的情况。在一个自动化生产线中，如果时间协调出现偏差，可能导致产品质量问题、设备损坏，甚至安全事故。在这种情况下，"优雅降级"可能比完全停机更危险。
实际的缓解策略
尽管TSN在设计上确实面临容错挑战，但现实中的TSN系统采用了多种策略来缓解这些问题。
第一种策略是冗余设计。就像重要的建筑物会设计多个安全出口一样，关键的TSN应用通常会配置多条备用路径。当主路径出现问题时，系统可以快速切换到备用路径。虽然这种切换可能需要几毫秒到几十毫秒的时间，但相比重新计算整个网络调度，这已经快得多了。
第二种策略是分层保护。TSN系统通常会将不同优先级的流量分层管理。最关键的安全相关流量享有最高的保护级别和最多的冗余资源，而一般的控制流量可能使用相对灵活的保护机制。这样就在系统的不同层面之间实现了不同程度的容错能力。
第三种策略是快速重配置技术。现代TSN系统正在开发更智能的网络管理算法，能够在故障发生时快速重新计算和部署调度方案。虽然这个过程仍然比传统网络的自动路由发现要慢，但已经比早期的TSN系统有了显著改进。
深层的设计哲学
通过这个分析，我们可以看到一个更深层的系统设计哲学问题：是选择"大概率的好性能"还是"确定性的可预测性能"？
传统网络选择了前者：在大多数情况下提供足够好的性能，在异常情况下能够维持基本功能。TSN选择了后者：在承诺的范围内提供确定性的性能保证，但这种保证的边界相对明确。
这种选择没有绝对的对错，关键在于应用场景的需求。对于那些"足够好"就能满足需求的应用，传统网络可能是更好的选择。但对于那些必须保证确定性性能的应用，TSN的权衡是合理的。