基于智能DNS电子商务系统的负载均衡研究

电子商务服务平台是电子商务业务逻辑发布和运行的网络平台。如何为终端用户提供可靠7＊24不间断服务,同时保证得到最快的访问响应速度,并有效利用企业电子商务服务器是电子商务服务平台设计的关键。文中基于最快响应的Web服务器选择算法（FRWS）,构建了一个基于IDNS的负载平衡解决方案。该方案自寺仿真系统性能测试结果表明：该方案是可行且有效的,能大大提高了用户的访问效率。     

基于链路响应的负载均衡网络实现

链路优化和负载均衡是提高网络响应速度的关键技术,通过对链路聚合及负载均衡技术原理及实用性的研究,将DNS轮序、网络地址转换及负载均衡群集技术进行了有效的结合,提出了基于不同链路实施调度的负载均衡策略,该策略既实现了优先利用同网链路传输数据,又解决了网络负载三级均衡问题,提高了网络的响应速度、可靠性和可伸缩性,同时给出了策略实现的具体方法和步骤;Windows Server 2003测试结果表明,该策略具有良好的实用性和稳定性,易于实现。     

负载均衡技术

负载均衡建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效的方法，用于扩展服务器带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。本文介绍了几种常用的负载均衡技术和相关产品，并给出了两种负载均衡解决方案。     

基于双DNS的缓冲可伸缩网络设计与实现

通过对网络负载均衡技术的研究,采用DNS轮序、网络地址转换和网络负载均衡群集技术,设计并实现了一种具有外、内网双重调度机制和具有缓冲能力的可伸缩网络,解决了网络服务的负载均衡、响应时间、吞吐率和可靠性问题。测试结果表明,该方法具有较大的优越性。     

负载均衡技术的实际应用

选择合适的负载均衡策略，使多个设备能很好的共同完成任务，消除或避免现有网络负载分布不均、数据流量拥挤反应时间长的瓶颈。DNS负载均衡技术是在DNS服务器中为同一个主机名配置多个IP地址，使得不同的客户端访问不同的服务器，从而达到负载均衡的目的。NAT负载均衡是一种比较完善的负载均衡技术，起着NAT负载均衡功能的设备一般处于内部服务器到外部网间的网关位置，均衡算法也较灵活。     

建立基于服务器群集的负载均衡架构

通过对负载均衡方法的分析,给出了负载均衡解决方案,构建了基于服务器群集的动态负载均衡体系结构.     

基于负载均衡的联合路由策略

针对目前IP over WDM网络中的路由算法在负载均衡方面存在的问题,提出了一种考虑负载
均衡的新型联合路由算法——负载均衡算法(LBA). 该算法在链路（包括逻辑链路和物理链
路）权值分配过程中考虑了节点负载的影响,并且在目标函数的选取中充分考虑了链路资源
的利用情况. 通过对节点负载分布的方差和业务阻塞率的仿真分析,验证了该算法在负载均
衡和网络资源优化利用及降低端到端时延等方面的优越性.     

基于数字校园网络智能DNS的应用与研究

在分析普通DNS域名系统与智能DNS域名系统区别的基础上,对智能DNS域名系统的设计思路进行探讨,并从实际运用中总结出解决问题的方法.     

基于云计算的弹性负载均衡方案

针对云环境下大量并行计算易导致节点负载不均影响云平台服务质量的问题,提出一种基于云环境的弹性负载均衡方案。该方案构造了负载均衡模型框架,对虚拟机负载状况和虚拟机集群资源利用率进行量化评估,并为实现虚拟机集群负载的均衡和弹性伸缩,设计了负载均衡模型和弹性伸缩算法。测试结果表明在该负载均衡机制下,新方案的用户响应时间有所改善,可相应提高资源利用率。     

基于OPNET的集群负载均衡仿真

为了分析比较集群负载均衡中随机调度算法、轮转算法、加权轮转算法等3种基本算法,介绍了OPNET的建模方法,给出了基于OPNET进行网络仿真的建模层次和步骤,并运用OPNET建立集群系统模型,对其进行仿真测试．仿真结果表明：3种算法均能实现负载的平衡分配,在同构集群中,轮转算法有较好的负载均衡效果;但在异构的集群系统中,加权轮转算法具有最好负载均衡效果．     

基于DNS攻击的安全防范策略

城名系统（DNS）服务在Internet服务中占据着非常重要的地位，但也存在很多安全漏洞。作者在文中介绍了经常遭受的攻击类型，讨论了争务签名、城石服务器自身安全、DNS安全扩展(DNSSEC)等防范策略。     

基于OPC技术的智能建筑系统集成的研究

为实现智能建筑的系统集成,可以利用OPC技术解决集成管理平台与现场设备和子系统间的通信问题.本文先介绍OPC涵义,规范以及client与server间的通信.最后基于OPC的智能建筑信息管理系统集成方案的思想和概念,设计一种利用OPC技术实现智能建筑内信息集成和信息交互的应用模型.     

基于智能化建筑的社区网络服务系统设计

文章给出了基于智能化建筑的社区网络服务系统 ( DNSSIB)体系结构和功能描述 ,并讨论了硬件、软件子系统的设计     

基于神经网络的自动星图识别算法

神经逻辑网络(NLN)是一种神经网络与专家系统相结合的神经网络模型，本文探讨一种基于模糊神经逻辑网络的星图识别算法。在大视场多星定位系统的星图识别中，该算法比直接匹配法有较快的识别速度和较高的识别精度。     

基于神经网络聚类的研究

提出了一种基于Kohonen网络的改进聚类算法,并给出了基于数据仓库平台的具体实现方案。通过对实例的聚类测试,对算法本身的若干指标进行了研究分析。     

智能域名系统的实现与域名体系安全研究

随着校园网络的快速发展,许多学校都接入了多个互联网运营商,在多出口的校园网环境下,通过对域名解析系统DNS与地址转换技术NAT的研究,探讨和设计了采用现有服务软件来实现智能域名系统的方案,实现校园网在多出口环境下高速访问互联网,显著提高了域名解析系统的可靠性和安全性。同时对域名体系结构的安全性进行了探讨和研究,并提出解决思路。     

基于人工神经网络的气体定性分析方法

提出将气体传感器阵列与交馈神经模式识别技术相结合,解决气体传感器的“交叉敏”问题,从而完成气体的定性、定量分析;针对常规ＢＰ算法的缺点,构造了基于自适应调整步长和加动量因子的改进ＢＰ算法用于前馈神经网络的训练;通过实验对Ｈ２、ＣＨ４、ＣＯ等三种气体进行了识别,结果表明利用气体传感器阵列和前馈神经网络进行气体定性分析是可行的。     

基于优化神经网络的小麦品种分类研究

为提高基于图像处理的小麦品种识别的准确率,首先选取L8998、内乡188、9023、优展1号、豫麦47、周麦12等6个品种作为研究对象,对采集到的小麦颗粒图像进行中值滤波后采用迭代式阈值法分割图像,提取出颜色、形态和纹理3方面共16个特征,然后通过构建神经网络研究了小麦品种的识别准确率与品种数量之间的关系.最后,为避免网络因达到局部最优而停止训练,利用MIV算法计算了各输入特征参数对分类结果的平均影响值,进而使用遗传算法对网络结构进行了优化.结果表明,随着小麦品种的增加,分类的准确率逐步下降,当待识别的小麦种类增加到6类时,优化后的神经网络的样本识别准确率从81.3％增加至85.6％,有效提高了小麦品种分类的准确性.