LVS-NAT实现负载均衡

本文详细介绍了如何在LVS-NAT模式下配置负载均衡器。首先,真实服务器需将默认网关指向调度器的DIP。接着,通过添加VIP、开启路由转发、安装并配置ipvsadm来完成分发器的设置。最后,通过ipvsadm命令添加虚拟服务和真实服务器,实现负载均衡。

一、LVS-NAT模式

1、RS配置
real-server所有服务器—默认网关均指向Directory的DIP

root@real-server1 ~]# route add default gw 192.168.246.166  dev ens33

2、分发器配置
先给LVS服务器新添加一块网卡网络模式设置为桥接模式。会自动生成一个ip,做为VIP。

[root@lvs-server ~]# ip addr add dev ens37 192.168.50.128/24   #设置VIP
[root@lvs-server ~]# vim /etc/sysctl.conf #开启路由转发
net.ipv4.ip_forward = 1
[root@lvs-server ~]#sysctl -p #开启转发功能
[root@lvs-server ~]# yum install -y ipvsadm  #RHEL确保LoadBalancer仓库可用
[root@lvs-server ~]# ipvsadm -S > /etc/sysconfig/ipvsadm
[root@lvs-server ~]# service ipvsadm start  #启动
[root@lvs-server ~]# ipvsadm -A -t 192.168.50.128:80 -s rr 
[root@lvs-server ~]# ipvsadm -a -t 192.168.50.128:80 -r 192.168.246.161 -m  
[root@lvs-server ~]# ipvsadm -a -t 192.168.50.128:80 -r 192.168.246.162 -m  
[root@lvs-server ~]# ipvsadm -S > /etc/sysconfig/ipvsadm  #保存
[root@lvs-server ~]# ipvsadm -Ln
IP Virtual Server version 1.2.1 (size=4096)
Prot LocalAddress:Port Scheduler Flags
  -> RemoteAddress:Port           Forward Weight ActiveConn InActConn
TCP  192.168.50.128:80 rr
  -> 192.168.246.161:80           Masq    1      1          3         
  -> 192.168.246.162:80           Masq    1      1          3         
[root@lvs-server ~]# ipvsadm -L -n --stats			      // 显示统计信息
[root@lvs-server ~]# ipvsadm -L -n --rate				//看速率
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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