解析ForeFront安全网关高可用与高性能

本文探讨了ForeFront安全网关的高可用性及性能提升策略,包括阵列配置和负载均衡,以确保企业网络通信稳定可靠。

  作为安全网关服务器,除了要能切实屏蔽有害信息之外,最重要的一点就是能够提供持续的、不间断的服务。设想一下,一但部署在企业网络边缘的安全网关出现故障,那么给企业的网络通信就会带来致命的影响。ForeFront TMG是ForeFront系列中的一个面向安全网关的产品。其他功能暂且不说,至少在高可用性ForeFront安全网关做的很不错。

  一、高可用性的基本要求

  作为安全网关,高可用性跟其安全性同样的重要。高可用性的一个基本的要求,就是确保ForeFront安全网关能够持续的运行。简单的说,就是当某个安全网关出现问题的时候,有冗余的安全网关能够马上启用。在ForeFront安全网关规划与部署的过程中,在这方面考虑了许多。笔者在后面的内容中,就将结合自己的项目经历,谈谈提高其可用性的一些建议。

  二、利用ForeFront安全网关阵列提高可用性

  通过网关阵列是提高可用性的一个比较便捷的方法。阵列中的所有服务器的ForeFront安全网关都采用相同的配置,从而确保在一个或者多个阵列成员发生故障时ForeFront安全网关仍然能够提供不间断的服务。

  在配置ForeFront安全网关阵列时,笔者认为需要注意如下的内容。

  一是需要注意选择合适的安全网关阵列类型。不同的企业需求不同,选择的磁盘阵列的类型也不同。ForeFront安全网关阵列也是如此。网络管理员需要了解企业自身的需求,然后根据其特点来选择合适的安全网关阵列的类型。对于ForeFront安全网关阵列来说,其主要有“独立阵列”和“EMS管理阵列”两种类型。其中独立阵列最多可以包含50个成员(大部分情况下不需要用到这么多)。而EMS管理阵列则最多可以包含200个ForeFront安全网关阵列。其中每个网关阵列可以包含50个成员。ForeFront安全网关、独立阵列、EMS管理的阵列之间的关系,可以用如下的图形来表示:

  

  如上图所示,多个安全网关(最多可包含50个成员)组成一个独立阵列,而多个独立阵列(最多可包含200个独立阵列)组成一个EMS管理阵列。由于成员的数量不同,其应用的范围也是不同的。通常情况下,只有规模比较小或者用户数量少的地方采用单个安全网关。虽然其成本比较低,但是在性能上与可用性上都会打折扣。而对于可用性要求比较高的企业,笔者建议采用独立阵列。如那些在企业内部部署了FTP服务器或者OA服务器的,需要持续的给用户提供服务,那么最好能够部署一个独立阵列,以确保外部用户能够持续的访问。具体成员的数量,可以根据用户的并发访问来确定。大部分情况下,通常在单一逻辑位置或者中等通讯负载的情况下,独立阵列类型就已经够用了。而如果需要部署在多个位置或者需要处理高通讯负载(如电信、移动等等运营商),那么就可能需要采用EMS管理阵列。

  三、利用ForeFront安全网关阵列提供高性能

  对于磁盘阵列来说,除了可以提高存储设备的数据安全(提供了数据校验机制)之外,还可以增强磁盘的I/O能力、提高数据存储的性能。对于ForeFront安全网关阵列来说也是如此。ForeFront阵列不但可以提供冗余的安全网关,提高可用性,而且还可以起到服务器负载均衡的作用。

  跟服务器负载均衡类似,ForeFront安全网关阵列负责平衡也在于平衡阵列成员之间的网络通讯,以便在所有可用成员中优化通讯。注意,这里指的是可用成员。也就是说在一个ForeFront安全网关阵列中如果有某个成员出现故障无法正常提供服务,则系统会自动将其屏蔽掉。这个特性很重要,因为这是高可用性的一个要求。

  如果不用阵列的话,安全网关就是一对多的服务。当用户数量一多,在安全网关服务器上就会排队。而采用了ForeFront阵列的话,就好象是多对多的服务,能够减少排队的时间。这个原理就好象是买火车票。在春运的时候,由于买票的人比较多,往往会加开售票的窗口,以减少买票的排队时间。安全网关阵列也是通过这个道理来减少数据的排队等待时间。

  在配置ForeFront负载均衡的使用,笔者认为管理员需要注意以下几个问题。

  一是需要知道,负载均衡需要经过合理的配置才能够提到应有的效果。如果只是简单的将ForeFront安全网关串联,是不能够起到负载平衡的效果。通常情况下,管理员需要先了解企业信息流量的特点,如最大的并发数量是多少、高峰期是什么时候等等。了解这些信息之后,才能够对ForeFront负载均衡作出合理的规划与配置。

  二是选择合适的管理方式。到目前为止,ForeFront安全网关负载均衡主要提供了两种管理工具,分别为Windows操作系统提供的NLB(网络负载均衡)管理工具和ForeFront系统集成的NLB管理工具。虽然他们两个都是微软的产品,名字也相似,但是在功能上有很大的区别。笔者现在使用的是集成的NLB管理工具。因为利用集成的工具,可以在ForeFront安全网关管理控制台中直接配置、维护网络负载均衡、管理各个节点等等。而如果使用微软操作系统自带的NLB的话,操作起来就会麻烦不少。如需要使用两个不同的控制台等等。特别值得提醒的是,如果采用集成的NLB工具的话,可以实现防火墙的自动配置。而如果采用Windows操作系统自带的NLB工具,则还需要手工对防火墙进行设置。这么操作的话,非常的不方便,也容易出现问题。

  在一个安全的Windows网络环境中,ForeFront安全网关是一个必不可少的组件。而由于在ForeFront安全网关中实现了阵列,这对与提高ForeFront安全网关的可用性与性能方面都有很大的帮助。笔者接触的几家企业中,用的最多的是独立阵列。相对来说,其性价比还是蛮高的,企业比较容易接受。

  不过这个产品有一个比较大的缺陷,就是跨平台性能比较差一点。到目前的版本为止,其只能够运行在微软的操作系统上。这也许是微软垄断的一个策略。这或多或少限制了企业网络管理员的灵活性。为此笔者也接到过不少用户的投诉。

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下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
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室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究教学,助力AI模型创新验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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