4、Solaris与LDAP命名服务详解

Solaris与LDAP命名服务详解

1. NIS客户端故障转移方法

NIS客户端有两种定位服务器的方法,分别是广播法和指定服务器法。
- 广播法 :NIS客户端会发送广播来定位所在域中的NIS服务器,然后绑定到第一个响应广播的服务器。若绑定的服务器出现故障,下次进行NIS查找时操作会超时,客户端会再次发送ypbind广播。
- 指定服务器法 :NIS客户端会维护一个潜在NIS服务器列表。客户端启动时,会尝试绑定列表中的第一台服务器;若该服务器不可用,则尝试绑定列表中的下一台服务器,以此类推。不过,这种方法的超时时间可能较长,会让人觉得服务已停止。

广播法可以实现一定程度的负载均衡,因为最不繁忙的NIS服务器会响应客户端的ypbind请求,但缺点是每个子网都必须有多个NIS服务器。

2. NIS+架构概述

Sun在Solaris 2操作系统环境中引入NIS+来替代NIS,NIS+解决了NIS的一些不足,包括:
- 缺乏层次化命名空间
- 认证机制薄弱
- 主从服务器之间没有增量更新

在NIS开发时,Sun的主要业务集中在技术计算市场,当时网络规模较小,验证NIS客户端的真实性不是问题。但随着Sun进入企业数据中心和企业开始创建广域网,对更具扩展性的企业级命名服务的需求变得明显。

3. NIS+客户端 - 服务器架构

NIS+的架构与NIS有相似之处,都采用主服务器进行更新,从服务器或副本服务器维护主服务器数据的镜像,但也有显著差异。
- 主服

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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