VMware的高可用性技术在高校信息系统中的应用

随着数字化校园的建设,高校信息系统快速增加;在多台服务器上安装ESXi并安装虚拟机部署信息系统,构建高可用性群集,提高信息系统的可用性。高可用技术利用心跳信号持续监控物理服务器的工作状态,当服务器出现故障时,快速平稳地迁移受影响的虚拟机,也可以为负载过大的应用程序动态分配资源,有效的实现了高校信息系统的高可用性,确保系统服务正常运行。

在带宽有限的情况下提升校园网络速度的技术与应用

在网络带宽无法进行扩充的情况下,对如何充分利用负载均衡、流量控制、网络缓存等多种技术,对校园网网络整体架构进行调整优化,提升网络速度进行了研究,并结合我校校园网络实际情况,介绍了调整优化的具体应用过程。

负载均衡技术在大规模选课中的应用

基于负载均衡技术和LSIP2100负载均衡设备的特点,介绍了LSIP2100与选课系统相结合的配置;结合我校选课系统的实际情况,阐述负载均衡技术在应对集中选课时的应用及具体实施过程。

网络流量监控系统在校园网的应用

基于Multi Router Traffic Grapher应用程序,和Apache Web服务。Multi Router Traffic Grapher能够监测任何支持SNMP OID功能的网络设备。获取数据量的大小取决于数据库的配置设定。被监测的网络设备需要开启SNMP功能,但是信息报告不局限于网络管理的需求。这使MRTG的用途不仅仅是一个网络管理工具,而成为了一个通用强大的监测系统。

VMware虚拟化技术在数字化校园建设中的应用

基于VMware虚拟化软件的功能和特点,介绍了ESXi和vCenter的安装及配置,结合我校数字化校园建设的实际情况,阐述服务器虚拟化技术在我校信息化建设工作中的应用及其具体实施过程。

高校校园网网络故障分析与排查

随着高校信息化建设的快速发展,校园网络规模越来越大,随之而来的网络故障也不断增加。为保障网络的稳定性和高可用性,合理有效地诊断故障和排除故障需就显得尤为重要。本文结合校园网络实际情况基于分层诊断技术,为校园网络测试与排错找出一条基本思路。

非均匀传输下缺陷大数据智能填补算法仿真

为了解决传统数据填补方法计算过程繁琐问题,确保数据传输过程中信息的完整性和精确性,提出了非均匀传输下缺陷大数据智能填补算法。利用遗传算法计算数据矩阵熵值、权重等,识别出非均匀传输下的缺陷大数据,使用深度学习算法分析智能填补缺陷数据基本结构及填补流程;针对大数据中各属性不同导致缺陷识别及填补的范围不同,设置填补过程中的取值范围,结合深度学习完成对非均匀传输状态下缺陷大数据特征的提取,基于得到的数据特征、方差及标准化数值,在两层特征智能填补的基础上完成深度智能填补。通过仿真与其它方法相比,验证了所提算法具有更优秀的填补性能,且精度高,可在后续的数据研究工作中被广泛应用。