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freezwy兄让我使用这个帐号来问负载均衡的困惑,请大家帮我。
freezwy
2003-04-14 02:50:04
我有三台服务器:
两台P4至强(2G内存,210G硬盘,RAID-5)
一台P3服务器(1G内存,45G硬盘,RAID-5)
希望使用一台作为数据库服务器(SQL SERVER 2000),其中两台做负载均衡。
问题:
1.使用怎样的拓扑结构?
2.网络怎样设置?
我使用的是千兆交换机连接的,请具体指教。
FREEZWY兄很忙,所以暂时让我使用他的帐号来这里发帖,请大家帮忙。
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freezwy兄让我使用这个帐号来问负载均衡的困惑,请大家帮我。
我有三台服务器: 两台P4至强(2G内存,210G硬盘,RAID-5) 一台P3服务器(1G内存,45G硬盘,RAID-5) 希望使用一台作为数据库服务器(SQL SERVER 2000),其中两台做负载均衡。 问题: 1.使用怎样的拓扑结构? 2.网络怎样设置? 我使用的是千兆交换机连接的,请具体指教。 FREEZWY兄很忙,所以暂时让我使用他的帐号来这里发帖,请大家帮忙。
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coffee_cn
2003-04-14
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你为什么不到google里面search呢
http://bbs4.xilubbs.com/cgi-bin/bbs/view?forum=pcit&message=521
yonghengdizhen
2003-04-14
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还是没明白你的具体要求
不知道下面的url是否对你有帮助:
http://www.goodstart.com.cn/bbs/showtopic.asp?TOPIC_ID=209&Forum_ID=52
freezwy
2003-04-14
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网络结构就是:前端是网络负载均衡机群,后面是数据库群集。做到负载均衡和群集的联合使用来达到高可用性和高伸缩性。
freezwy
2003-04-14
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现在是三台机器,使用MS SQL SERVER和WEB 服务,意思是要把负担分开来保证最大的使用效率,所以可以自由组合,只要有效果就可以。
FREEZWY老兄还在郑州忙着,呵呵,晚上我一定转告他,你们这些兄弟还真不错。
xjbx
2003-04-14
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那方面的负载平衡?数据库?服务器?
fbj007
2003-04-14
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freezwy(网络自由人),他还在郑州吗?我也好久没见他了
freezwy
2003-04-14
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呵呵,他不老的呀,他很年轻的,最近他弄一个物流的项目,忙的要命。我晚上带你给他问好。
cmsoft
2003-04-14
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freezwy(网络自由人),老兄现在近况可好,好久见不到他老人家了哦:)
freezwy
2003-04-14
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在WINDOWS里面我已经测试通过,故障转移速度控制在10秒以内,还是可以的,但是关键问题是没有使用共享磁盘阵列,所以对数据的同步比较麻烦,比如生成静态页面(有可能出现在不同的机器上),因为数据库是单一的服务器,通过千兆交换机连接两台负载的机器,可以考虑把文件都存放在数据服务器上(IIS里可以设定)。
freezwy
2003-04-14
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windows 2000 advanced server
这个算法比较简单,使用平均的权数来分散负载,其他的太贵。
yonghengdizhen
2003-04-14
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想先问一下,你希望采用什么方式实现负载平衡??
有關ASP執行存儲過程中的日期類型
楼主brain_wiser(风风无路)2001-07-24 16:10:09 在 Web 开发...
请
帮
我看看这段代码,有什么
问
题! 该存储过程我在SQL的查询分析器下施行没有
问
题,可一用Command调用,就出现
问
题,好像不施行存储过程。 ...
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C#,数值计算,解微分方程的龙格-库塔二阶方法与源代码 微分方程 含有导数或微分的方程称为微分方程,未知函数为一元函数的微分方程称为常微分方程。 微分方程的阶数 微分方程中导数或微分的最高阶数称为微分方程的阶数。 微分方程的解 使得微分方程成立的函数称为微分方程的解。 微分方程的特解 微分方程的不含任意常数的解称为微分方程的特解。 微分方程的通解 所含相互独立的任意常数的个数与微分方程的阶数相等的微分方程的解称为微分方程的通解。
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该毕业设计采用了c/s架构,通过javase中的知识编写完成,系统功能包括:用户注册,用户登录,聊天功能。 对于刚学完java基础的同学来说可以通过该毕业设计加深对所学知识的理解。该系统
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大数据技术指的是用于处理和分析大规模数据集的技术和工具。以下是一些常见的大数据技术和工具: Hadoop:Apache Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架。它包括Hadoop Distributed File System(HDFS)用于数据存储和MapReduce用于数据处理。 Spark:Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统,提供了比MapReduce更快的数据处理能力。它支持内存计算和更多复杂的数据处理流程。 NoSQL数据库:NoSQL数据库(如MongoDB、Cassandra等)则更适用于处理这类数据。 数据仓库:数据仓库是一个用于集成和分析大规模数据的存储系统,一些知名的数据仓库包括Snowflake、Amazon Redshift等。 数据湖:数据湖是一个存储结构化和非结构化数据的存储池,用于支持数据分析和机器学习应用。 机器学习:大数据技术也广泛应用于机器学习领域,支持大规模数据的模型训练和预测分析。 流式处理:针对实时数据处理需求,流式处理技术(如Apache Kafka、Apache Flink)可以实时。
inspect:windows系统下的控件识别工具
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