24、活动目录复制配置与管理全解析

活动目录复制配置与管理全解析

1. 桥头堡服务器配置

桥头堡服务器用于指定在站点之间传输复制信息时首选的域控制器。对于基于 IP 的远程过程调用(RCP)和简单邮件传输协议(SMTP)复制,可以选择不同的桥头堡服务器,从而实现负载均衡。创建站点的桥头堡服务器,操作步骤如下:
1. 右键单击域控制器。
2. 选择“属性”。

2. 服务器拓扑配置

在需要使用多个站点的环境中,考虑服务器的放置位置至关重要。合理的服务器放置可以通过减少执行常见操作(如身份验证或搜索活动目录)所需的时间,显著提高性能和最终用户体验。设计分布式活动目录环境时,主要有两个问题需要考虑:
- 网络环境中域控制器的放置。
- 全局编录(GC)服务器的使用管理。

2.1 域控制器放置

强烈建议在活动目录环境的每个域中至少有两个域控制器。使用额外的域控制器有以下好处:
- 提高性能:服务器可以平衡服务客户端请求的负担。
- 提供容错能力:若一个域控制器出现故障,另一个仍包含活动目录数据库的有效可用副本。
- 提升网络性能:客户端可以连接到离它们最近的服务器,而不是通过慢速广域网(WAN)链路执行身份验证和安全操作。

然而,过多的域控制器也会带来问题。因为每个域控制器都必须将任何更改传播到其他所有控制器,这会导致大量的复制流量和网络流量。

2.2 全局编录服务器放置

全局编录(GC)服务器是包含组成活动目录数据库的森林范围内所有域控制器中所有对象副本的域控制器。将域控制器设置为 GC 服务器操作简单,且可以轻松更改此设置。但确定哪些域控制器

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值