基于分布式集群的智能家校系统-优快云博客

基于分布式集群技术的智能家校协作系统构建

摘要

随着科学技术的发展和网络技术的快速普及，数字设备得到广泛应用，手机和平板电脑等电子设备已进入千家万户。因此，本文展示了基于分布式集群技术的智能家校协作系统的构建。为了满足系统环境和用户的需求，应采用集成模式，持续扩展系统容量，从而不断提高系统运行效率并进一步凸显优势。该系统针对应用进行了良好设计。通过实验，对模型的整体性能进行了测试。

关键词 ——分布式集群；智能家校；协作系统；智能模型；数据传输

一、引言

共享资源可以是集群中的任何实体，例如文件、数据结构、磁盘设备、可执行程序等。当两个或多个进程并发访问同一资源时，必须频繁同步以获得正确结果。每台服务器负责一些计算任务和容错任务。当其中一台服务器发生故障时，系统通过软件支持将该服务器从系统中隔离。新的负载均衡通过服务器之间的负载转移机制完成。同时，向系统管理员发出报警，集群系统通过功能集成和故障切换实现了系统的高可用性和可靠性。

对于集群技术，考虑了所列出的项目。

(1) 查找客户请求并选择一个代理。父进程使用多路复用技术来查找满足特定条件的请求。当找到此类请求时，父进程从共享内存区域表状态中选择空闲条目，并将其设置为忙状态 [1‐5]。

(2) 常规处理后系统退出。父进程接收到退出系统的信号，进入等待状态，等待所有子进程的终止信号量到达，并将共享区域中状态表的条目设置为退出，同时释放共享存储 [6‐8]。

(3) 后端服务器上的守护进程接收来自代理子进程的消息，即分布式请求，并启动相应的事务服务进程。后端服务器的事务进程将服务结果传递给前端服务器上的代理子进程，代理子进程再将服务结果传递给远程客户端。

示意图0

在图1中，我们展示了分布式模型。由于无功功率无法进行远距离传输，因此将配电网中的分布式电源划分为集群和区域，通过局部的无功功率平衡来实现整个系统的无功功率平衡，从而避免无功功率的远距离传输。任务管理包括两个部分：任务分解主要是分析提交到集群系统中的作业，根据作业的应用需求，将其分解为面向同一服务的多个子任务；结果集成是指当作业处理完成后，各个计算节点的计算结果被返回至管理节点，由管理节点将这些结果聚合为最终结果并返回给客户端；节点管理则根据每个节点上运行的守护进程所收集的负载信息，选择合适的节点来处理作业，实现负载均衡；一个作业的所有任务都有各自独立的输入输出信息，但也可以共享部分数据，这些数据存储在管理节点的数据库中。在接下来的章节中，将对基于分布式集群技术的智慧家校协同系统进行阐述。

II. 所提出的方法

A. 智能数据传输

在通用计算机技术的相关理论中，数据传输系统的定义基于现代计算机的标准载体，通过通用的标准化通道和模式对各种计算机信息进行汇总、计算和传输，以实现信息传输 [9‐11] 的目的。

$$
n \
n T \
n T T r r M j A j M j W Tj \
1 1 ) ( 1 ) ( \
3 (1)
$$

在公式1中，我们提出了核心传输模型。尽管各种智能网卡的实现细节不同，但整体结构大致相同。它们都是为了减轻主机处理网络协议的负载，并提供与主机的灵活接口。

示意图1

图2展示了包含所列核心方面的集群模型。

(1) 合并单元的功能主要是采集电子互感器的电流和电压信号，并通过以太网以指定帧格式将采样信息发送给保护测控装置。

(2) 由基本异步网络传输引起的延迟不确定性是衡量变电站网络通信可靠性的重要核心因素。通信网络消息传输的本质是发送节点的某个功能产生基本发送消息，经过协议各层的封装和解析后，通过网络到达接收节点的某一功能，在此过程中网络延迟导致了网络延迟。公式2给出了模型框架。

$$
m W W \
L kTll \
T j \
s \
xi \
xi \
1指数 \
exp log \
(2)
$$

对于系统的集成环境，大规模办公计算需要一定的硬件支持，不仅是为了实现智能办公，还需要突出智能模式，不断加强计算机的处理能力和信息处理能力。为了满足系统环境和用户的需求，应采用集成模式持续扩展系统容量，从而不断提高系统运行效率，并进一步凸显系统集成环境应有的稳定性与可靠性。当主机向智能网卡发起事务请求时，相应的地址被写入端口寄存器输入队列。在新事务到达后，主机可以以中断模式或轮询模式等待事务被处理。公式3定义了详细信息[12‐15]。

$$
0 \
1 \
min{},.. \
n j j j j \
s t X S X \
(3)
$$

智能网卡本地内存与以太网接口之间的数据交换由智能网卡内置的协议栈负责。示意图2

B. 分布式集群模型

检查根节点所属的输出节点，并测试分配给该节点的样本的可分性判断条件。如果不可分，则将该节点属性设为叶节点，并停止对该节点 [16‐17] 的分解。

对于大规模数据集，使用随机部分样本而非全部数据进行训练即可获得基本相同的网络。因此，网络训练可以通过逐步增加样本的方式进行，并以网络权重收敛情况作为迭代控制条件，从而实现如下所述的迭代增量采样训练。

$$
sin( ) arctan 1 cos( ) \
arctan arctan \
T r e T r e \
m m s s \
M ω τ M ω τ α α m A M \
(4)
$$

锁转换允许进程更改锁模式。一个进程可以持有对特定资源的低级别锁，从而使其他进程能够访问该资源。如果进程需要限制其他进程对资源的访问，可以通过锁转换请求将其转换为高级别锁。事务负载的通用服务程序是一个功能应用程序，用于实现核心客户请求的服务。当前服务器的代理子进程向后端服务器发送消息，后端服务器将运行相应的应用程序，并将服务结果反馈给前端服务器的代理子进程。为了快速响应请求，提高服务效率，采用以下方法来实现。示意图3

将分布式控制方法应用于有源配电网系统，能够更好地适应分布式电源的即插即用和分布式接入特性。与其他控制方法相比，该方法具有独特优势，目前在微电网控制领域已得到应用，如公式 5[18‐19] 所示。

$$
2 \
1 \
1 1 min.(,) 2 2 \
.. () , 1,…, \
l T i i T i i i \
J s t y x b i l \
(5)
$$

后端服务器上运行的程序主要是事务负载的服务程序。然后是本地信息采集程序。这是两种不同类型的进程。前者是功能应用，后者是系统的支撑程序，通过所列出的模型使系统更加完善。

$$
new \
2 \
new new new, new 1 \
( ) \
K j j \
a W \
,j X T X \
(6)
$$

通过聚类分析方法，可以对电气联系紧密的节点进行划分和合并，最终实现对分布式发电集群的划分。然而，这种传统计算方法得到的结果可能存在偏差。它大多用于处理多智能体系统中的优化问题。其特点是单个自治主体只能获取部分信息，而各自治主体可通过交换信息来实现整体目标。分布式优化算法的设计目标是尽可能提高自治主体的优化能力、加快优化收敛速度、拓宽算法的应用场景，并尽量减少通信资源的消耗。在分布式优化算法中，中心节点是指能够与其他节点进行通信的节点。在优化过程中，中心节点通过收集其他节点的信息来更新决策变量。合理设置中心节点可有效降低总体计算维度，加快多智能体系统的收敛速度。LSF集群是一种典型的作业管理系统，可用于构建分布式并行环境。

一个大规模计算请求被视为一项作业并提交到LSF集群系统。管理节点将该作业分解为多个子任务。收集到的节点负载信息将这些任务映射到每个节点进行计算。示意图4

C. 智能家校协作系统

校园新闻是教师与学生家长沟通时常用的技术手段，能够搭建起教师与学生家长之间沟通的桥梁。教师可以通过校园纸媒技术与家长沟通，也可以将学生表现、日常学习动机、学业成绩、班级活动等内容以短信形式发送到家长的手机上，实现教师与家长之间的沟通。

WEP加密协议旨在使无线网络达到有线网络安全水平，它基于RC4加密算法，并采用CRC‐32算法来确保无线网络中数据传输的完整性。具体实现方式是通过接入点和用户终端共享同一密钥。

从智能建筑的网络资源以及外围嵌入式联网的发展趋势来看，建筑局域网与互联网已实现互联，部分以太网直接入户，充分利用建筑物内现有的标准和现有资源，提供互联网接入条件，使用户能够方便、快速、简便地对基本家居设备进行远程操作、远程查询、监控和管理。数字设备与互联网之间的互联以及各局域网之间的互联技术已经成熟。

因此，如果利用机器学习基于家庭网络流量的历史数据来学习规律，就有可能预测未来的家庭网络流量，并根据预测结果预设家庭网络资源。此外，结合用户满意度的反馈，通过增强学习模式持续修正预测模型，以实现自动调优的效果。后期我们将考虑将家庭网络与机器学习相结合，为家庭网络带来更好的服务质量和用户体验。

示意图5