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文檔簡介
1、 本文以邢臺職業(yè)技術(shù)學(xué)院校園網(wǎng)及藍(lán)池集團本部和物流園區(qū)的兩個企業(yè)網(wǎng)絡(luò)為項目的基礎(chǔ)平臺,從考察網(wǎng)絡(luò)出口流量的角度出發(fā),提出了緩存更新問題的另一種智能調(diào)度策略,即嘗試運用人工智能的方法對緩存服務(wù)器的緩存更新實現(xiàn)調(diào)度。
本項目完成內(nèi)容主要包括如下三個環(huán)節(jié):
監(jiān)控環(huán)境的部署及端口映射,環(huán)境的監(jiān)控部署主要是在中心交換機上完成,并配置SNMP協(xié)議,通過TRAP和主動周期性查詢方式對流量進行采集,監(jiān)控的圖形通過配置CACTI
2、來完成流量數(shù)據(jù)的存儲及前臺展示。
Hopfield模型研究及緩存代碼實現(xiàn),該部分的內(nèi)容實際上包括兩個主要的工作,一個是完成了透傳模式下的 Squid 配置與緩存參數(shù)調(diào)整,一部分是對協(xié)議分類及Hopfield模型實現(xiàn),這一部分內(nèi)容是整個項目的核心內(nèi)容,同樣也是本項目較難實施的部分。
項目的最終測試與應(yīng)用效果展示,這部分的內(nèi)容主要是通過查看與對比配置前后出口流量的變化,以及實時的流量的氣象圖以驗證最終效果。
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