Windows+IIS Web服务器性能异常的错误源排查探讨

在基于Windows+IIS的多站点Web服务器中,经常出现因外部的恶意攻击或Web站点本身程序缺陷导致的服务器性能异常。主要表现为服务器系统资源占用率高,网站访问缓慢等,严重时可导致服务器完全停止响应或服务器死机。针对此问题,笔者结合近年来进行服务器维护的经验,提出了一种综合采用IIS应用程序池、系统进程管理器、系统日志及站点访问日志等机制进行性能异常错误源排查的方法。     

开启中小企业服务器“傻瓜式管理时代”

作为一个中小企业来讲．购买服务器来搭建公司的网络平台无疑是～项很重要的投资决定，动辄几万到十几万元的服务器已掏空了企业不少的银两。但是．企业接下来还要面对一个管理难题．绝大多数企业为减少支出．不会因几台机器高薪聘请专业的人员来维护．在企业里谁又能担当起正确管理和维护服务器的重任呢？     

服务器自动故障诊断和系统重启动程序设计

服务器是计算机网络应用系统中的一个重要组成部分。本文提出了一种服务器故障处理方法,在计算机网络维护工作中,通过编写故障检测处理程序,让它运行于故障服务器上,来自动发现和处理服务器的某种类型故障。拟文阐述了程序设计的原理、程序结构和流程;描述了主要功能的编程语言实现。该程序在实际使用中,相对于人工排除故障,更加准确和快捷。     

1U空间挑战存储极限

新一代Intel Xeon处理器带来了高性能体验,它也被迅速地引入到高密度机架式服务器中。 对于用户来说,他们需要运行可靠、易于管理、节省空间的机架式服务器,来简化共享式系统的安装、操作与维护。同时,他们也需要高密度服务器具有更大的扩展空间。航天联志Aisino 1200R就是为满足用户的需求而推出的,它是一款优化的1U至强机架式服务器。     

无线设备管理系统WFMS——基于GSM／GPRS，设备管理公司的高效、低成本的监测和控制方案

应用领域：节能、石油天然气、电力、水处理、建筑楼宇、安防、水利、轨道交通、电信,网络,通讯、最终用户、其他。 WFMS使得设备管理公司在没有降低质量和安全性的情况下以尽可能低的运作成本来提供良好的工作业绩。WFMS被设计用于很容易地和现存的BAS实现对接,并获取对于设备的连续运转很重要的信息,这些信息被传输到远程的一个服务器上,被收集的信息就被储存在这个服务器上的SQL数据库中,然后这些信息被提炼以便进一步的分析这些设备的维护是否是很有效的。     

使用Python快速开发Linux性能采集代理

当生产系统出现性能问题或故障,维护人员很想了解的是承载系统的服务器当时的性能情况,如果未搭建监控平台,这些历史的信息通常很难获取。讲述了使用Python脚本实现一个采集代理,获取Linux系统中的各种性能指标。     

CAMS综合布线管理系统

近年信息化的发展，越来越多的企业和行政单位完成了网络化建设。随着网络技术的普及，网络的维护和管理也越来越重要，在网络维护中，通过网管软件等工具维护人员能基本做到对服务器系统、网络设备以及数据流量等的监控和管理。但在具体工作中网管人员还会经常遇到以下问题：     

制作NT网络安装启动盘

通常学校机房中的计算机由于学生的误操作,经常造成系统软件或应用软件被删除,使系统无法启动或计算机不能正常工作。又由于客户端没有光驱,给计算机的维护带来很大困难。在此提供给机房维护人员一个简单易行的为客户端安装系统及应用软件的方法。 机房中多台机器组建了一个小的网络,网络操作系统为Windows NTServer 4.0,客户端操作系统为Windows 98。在服务器上划分一个盘作为数据备份盘(设为D 盘),将Windows NT Server 4.0系统盘下的     

基于RR-DNS的Web集群系统的可用性研究

RR-DNS(Round-Robin DNS)是指循环式域名服务。文中提出一个利用原有RR-DNS提高Web集群系统可用性的机制。这种机制可以定期监测各个服务器,判断每个服务器是否能正常工作,对有问题的服务器立即更改DNS服务器的设定来避免用户对有问题的服务器进行访问。通过维护的DNS主机列表不仅可以为多台服务器提供负载均衡,同时也提高了服务器的可用性。     

基于数据库技术的C/S软件维护系统的实现

C／S系统一般需要维护人员去客户端维护。如果我们把这些客户端程序的各种文件和配置信息当作数据保存在数据库的表中，那么就可以用一个维护系统，专门负责集中管理这些数据，实现客户端程序的多点发布，使C／S软件的维护工作也可以简单、高效、准确。本文介绍一种自动维护系统的实现方法。     

Discovering colored Petri nets from event logs

Process-aware information systems typically log events (e.g., in transaction logs or audit trails) related to the actual execution of business processes. Analysis of these execution logs may reveal important knowledge that can help organizations to improve the quality of their services. Starting from a process model, which can be discovered by conventional process mining algorithms, we analyze how data attributes influence the choices made in the process based on past process executions using decision mining, also referred to as decision point analysis. In this paper we describe how the resulting model (including the discovered data dependencies) can be represented as a Colored Petri Net (CPN), and how further perspectives, such as the performance and organizational perspective, can be incorporated. We also present a CPN Tools Export plug-in implemented within the ProM framework. Using this plug-in, simulation models in ProM obtained via a combination of various process mining techniques can be exported to CPN Tools. We believe that the combination of automatic discovery of process models using ProM and the simulation capabilities of CPN Tools offers an innovative way to improve business processes. The discovered process model describes reality better than most hand-crafted simulation models. Moreover, the simulation models are constructed in such a way that it is easy to explore various redesigns. A. Rozinat’s research was supported by the IOP program of the Dutch Ministry of Economic Affairs. M. Song’s research was supported by the Technology Foundation STW.     

Building a cluster of intelligent,adaptive web sites

Many attempts have been made to track web usage patterns and provide dynamic suggestions that might help users reach the information they seek more quickly. These mechanisms rely on mining the web log files for usage patterns. While this is easy for a single server, it would be much more difficult for multiple servers. We propose a mechanism that uses agent-based technologies and dynamic self-organizing maps to combine usage patterns in multiple web server logs and structures of multiple web sites to provide a more efficient and informative set of suggested links. This paper includes results of an ongoing project, which builds upon previously published results.     

HGS:一种新的Web服务器负载生成策略

在Web服务器性能评测研究中 ,服务器负载的特性分析是一个非常重要的研究内容。准确地把握服务器负载的统计规律 ,建立负载模型是服务器性能仿真的基础。该文在详细分析Web服务器负载特性的基础上 ,建立了一个新的服务器负载层次结构模型 ,设计的层次生成策略HGS(HierarchicalGenerationStrategy)符合客户请求的基本特性 ,适用于各种Web服务器性能研究。     

集群Web服务器预取机制中用户会话聚类的研究与实现

本文研究了使用集群环境下的用户访问日志数据生成用户会话聚类的方法：编制Perl脚本从用户访问日志中生成用户会话,以新的相似度度量取代欧几里德距离改进Leader算 法对用户会话集合进行聚类,并计算聚类的内部距离和间隔距离来验证算法的有效性。实验结果表明,这种实现能有效地对用户访问日志进行聚类,并能满足服务器预取机制
制在线分析的时间、空间要求。     

Discovering simulation models

Process mining is a tool to extract non-trivial and useful information from process execution logs. These so-called event logs (also called audit trails, or transaction logs) are the starting point for various discovery and analysis techniques that help to gain insight into certain characteristics of the process. In this paper we use a combination of process mining techniques to discover multiple perspectives (namely, the control-flow, data, performance, and resource perspective) of the process from historic data, and we integrate them into a comprehensive simulation model. This simulation model is represented as a colored Petri net (CPN) and can be used to analyze the process, e.g., evaluate the performance of different alternative designs. The discovery of simulation models is explained using a running example. Moreover, the approach has been applied in two case studies; the workflows in two different municipalities in the Netherlands have been analyzed using a combination of process mining and simulation. Furthermore, the quality of the CPN models generated for the running example and the two case studies has been evaluated by comparing the original logs with the logs of the generated models.     

基于隐马尔可夫模型的兴趣迁移模式发现

Web挖掘的一个重要研究方向是发现用户的迁移模式。一般来说,用户的迁移具有某种目的性。这种目的性表现为用户对某种概念的兴趣。文中提出基于隐马尔可夫模型的兴趣迁移模式发现方法,用于发现这种带有某种兴趣的用户迁移模式,这种模式实质上是一种特殊的关联规则。在这种方法中,作者首先根据用户的访问记录定义一个隐马尔可夫模型,然后提出一种新的增量发现算法Increase_R用于发现兴趣迁移模式,同时给出了证明以说明该算法可以发现所有的兴趣迁移模式。     

基于数据仓库技术的量化项目管理系统

介绍如何通过数据仓库技术和.NET技术,建立和实现一套项目量化管理系统。系统有效建立项目任务分解(WBS)和任务分派,对员工每日填写的日志进行分析,从而对项目进度、工作量和成本进行有效分析。     

浅谈如何利用ISA Server实现机房网络管理

从目前高校机房网络实际情况出发,利用ISA SERVER 2006 (Internet Security & Acceleration Server 2006 )作为代理,对机房如何进行网络配置、网络控制、学生和老师权限控制等进行讨论,从而达到机房网络科学管理的目标,更好地服务于教学。     

Simultaneous Scheduling of Replication and Computation for Data-Intensive Applications on the Grid

Managing large datasets has become one major application of Grids. Life science applications usually manage large databases that should be replicated to scale applications. The growing number of users and the simple access to Internet-based application has stressed Grid middleware. Such environment are thus asked to manage data and schedule computation tasks at the same time. These two important operations have to be tightly coupled. This paper presents an algorithm (Scheduling and Replication Algorithm, SRA) that combines data management and scheduling using a steady-state approach. Using a model of the platform, the number of requests as well as their distribution, the number and size of databases, we define a linear program to satisfy all the constraints at every level of the platform in steady-state. The solution of this linear program will give us a placement for the databases on the servers as well as providing, for each kind of job, the server on which they should be executed. Our theoretical results are validated using simulation and logs from a large life science application. This work was supported in part by the ACI GRID and Grid5000 projects of the French Department of Research.     

基于超图的矩阵制企业项目小组超网络形成机制研究

在众多社会网络中,由于现实世界的普遍性,合作网络一直以来是网络研究的热点之一。在企业中,有一些工作需要以项目小组的形式由企业成员合作来完成,矩阵制企业项目小组就是一种特殊的合作网络。本文以某消费品公司的矩阵制企业项目小组结构为例,以职能部门的人员为节点,以项目小组作为超边,构建基于超图的矩阵制企业项目小组超网络拓扑结构,对所建的拓扑结构模型有关拓扑特性进行计算和分析。然后,从动态的角度对矩阵制企业项目小组进行研究,建立节点具有竞争力的矩阵制企业项目小组的非均齐超网络形成机制模型,体现了项目小组的变化和增加过程。通过分析发现矩阵制企业项目小组中存在多重领导,对人员的绩效考核与薪酬调整都会起到影响作用,本文的研究可以帮助理解自然界和社会中的很多合作网络的变化规律。