集群容量规划探索
如何构建最优的AI集群
如何构建最优的AI集群构建最优的 AI 集群需要考虑多个因素，包括以下几个关键步骤：1. 目标确定：首先，明确你想要实现的目标和任务。
根据任务的性质和工作负载要求，确定需要的 AI 算法和技术类型，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。
2. 资源规划：评估可用的计算资源，包括硬件资源（如服务器、GPU、TPU 等）和软件框架（如 TensorFlow、PyTorch 等），并确定需要多少资源来支持你的任务需求。
3. 分布式架构设计：设计分布式架构，考虑如何将任务划分为较小的子任务，并利用集群中的多个机器或节点来同时处理这些子任务。
合理划分任务和资源，优化计算、存储和通信的效率。
4. 通信和数据传输：创建高效的通信和数据传输机制，确保集群中各个节点之间的数据传输和协作能够高效进行。
选择适当的通信协议和技术，减少数据传输的延迟和开销。
5. 自动化和容错性：考虑如何实现集群的自动化管理和容错性。
设定自动化的任务调度和资源管理策略，确保集群均衡地使用资源，并在节点故障时具备自动恢复和容错能力。
6. 监控和优化：建立监控和反馈机制，实时监测集群中各个节点的运行状态、资源利用率和性能指标。
基于这些信息，进行性能优化和容量规划，确保集群的稳定运行和最佳性能。
7. 安全性和隐私保护：确保集群安全性和数据隐私的保护。
采取适当的安全措施，如身份验证、数据加密和访问控制，以保护集群中的资源和敏感数据免受未授权访问或恶意攻击。
8. 持续改进和扩展：不断评估和改进集群性能，通过技术创新和算法优化来提高AI 系统的效率和准确性。
随着任务需求的增长，适时进行集群扩展，增加计算和存储资源，以满足未来的需求。
需要指出的是，构建最优的 AI 集群是一个复杂而动态的过程，其最优性将取决于任务需求、资源约束和技术发展。
因此，在构建过程中应保持灵活性和适应性，不断调整和改进以满足不断变化的需求。
容量评估报告
容量评估报告前言：本文旨在对某公司现有服务器集群进行容量评估，以确保公司未来业务发展的持续性和稳定性。
一、评估目标1.对现有服务器集群进行容量评估，总体评估包括但不限于：处理能力、存储空间、带宽等。
2.通过数据分析，评估现有服务器集群的瞬时负载、平均负载、峰值负载、历史负载等指标，为未来业务发展提供参考依据。
二、数据收集通过监测系统和日志工具收集现有服务器集群的各项数据指标，包括但不限于：1.服务器数量、型号、配置以及运行时间。
2.服务器的CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率，定期保存。
3.查询数据库，得出服务器带宽占用率、网络带宽占用率等数据。
三、数据分析对收集到的数据进行初步筛选和处理，得出以下数据：1.瞬时负载：集群在某一点时间的负载情况。
2.平均负载：集群在某一时间段内的平均负载情况。
3.峰值负载：集群在某一时间段内的最高负载情况。
4.历史负载：集群过去一段时间的负载情况。
四、容量评估1.处理能力评估通过对瞬时负载、平均负载、峰值负载等指标进行统计分析，得出现有服务器集群的处理能力以及在未来业务发展中的应对能力。
同时根据业务需求对未来的计算需求进行估算，从而得出建设新服务器的需求和建设规模以及短期、中期、长期的扩容规划。
2.存储空间评估通过对磁盘占用率、历史负载等指标进行分析，得出现有服务器集群的存储空间使用情况，同时对未来业务发展中的文件存储等需求进行估算，从而得出存储空间未来的需求以及建设规模和短期、中期、长期的扩容规划。
3.带宽评估通过对带宽占用率、网络带宽占用率等指标进行分析，得出现有服务器集群的网络带宽使用情况，同时对未来业务发展中的网络需求进行估算，从而得出网络带宽未来的需求以及建设规模和短期、中期、长期的扩容规划。
五、结论通过对现有服务器集群进行容量评估，得出了建设新服务器的需求和建设规模以及短期、中期、长期的扩容规划。
同时，为未来业务发展提供了参考依据，保障公司业务的稳定性和持续性。
数据库集群架构设计与部署
数据库集群架构设计与部署数据库是现代软件应用的核心组成部分之一，而随着数据量和访问需求的增大，传统的单个数据库往往无法满足高并发和高可用的要求。
因此，数据库集群架构成为了解决这一问题的有效方案。
本文将围绕数据库集群架构的设计与部署展开论述。
第一部分：数据库集群架构设计在设计数据库集群架构时，需要考虑以下几个关键要素：1. 高可用性：集群中的每个节点都可以互为备份，出现节点故障时，其他节点可以自动接替服务，保证系统的持续可用性。
2. 分布式存储：将数据分散存储在不同节点上，避免单点故障，并提高系统的读写性能。
3. 数据一致性：要确保数据在集群中的各个节点之间的一致性，即当有数据更新时，所有节点上的数据都要保持同步。
4. 负载均衡：通过负载均衡算法，将请求合理地分发到集群中的各个节点上，以达到均衡各节点的负载压力，提高系统的整体性能。
基于以上要素，可以选择合适的数据库集群架构模式，常见的有主从复制、主备份和分布式存储等。
第二部分：数据库集群部署流程数据库集群的部署需要经过以下几个步骤：1. 环境准备：首先，需要搭建适合的硬件环境，包括服务器、网络设备等。
同时，为了确保系统的可靠性和安全性，还需要进行合理的容量规划和网络架构设计。
2. 安装数据库软件：选择适合的数据库软件，如MySQL、Oracle等，并按照文档提供的指导进行安装和配置。
3. 配置集群参数：根据具体需求，调整数据库的配置参数，以优化系统的性能和稳定性。
重点关注的参数有连接数、缓冲区大小、并发数等。
4. 数据迁移和同步：将现有的数据迁移到数据库集群中，并确保数据在各个节点之间的同步性。
这一过程中可能会出现数据冲突等问题，需要逐一解决。
5. 负载均衡配置：配置负载均衡设备或软件，将请求分发到集群中的各个节点上。
常用的负载均衡算法有轮询、加权轮询、哈希等。
6. 高可用性配置：将集群的各个节点配置成主备关系，确保在主节点发生故障时能够自动切换到备份节点，避免中断服务。
集群储能电站节点选址-容量配置技术研究
ＰＴＤＦ）是定义节点对之间的功率交换量变化时引
起支路功率的变化情况［１２］，即
ＰＴＤＦｉｋｊ
＝Ｐｋ（１） －Ｐｋ（０） ΔＰｉｊ
（１）
式中： ＰＴＤＦｋｉｊ———从 节 点 ｉ向 节 点 ｊ输 送 功 率
时，所引起支路 ｋ上的功率传
输分布系数；
ΔＰｉｊ———从 节 点 ｉ向 节 点 ｊ多 输 送 的 功率；
流方程：
∑ ＰＩ ＝
Ｂｉｊθｉｊ
ｊ∈ｉ
将式（３）写为矩阵形式：
（３）
Ｐ ＝Ｂθ 式中： Ｐ———节点注入功率向量；
（４）
θ———节点电压相角向量； Ｂ———节点导纳矩阵虚部。
式（４）可化为 θ＝Ｂ－１Ｐ
由 ＰＱ分解法的简化条件，可得
（５）
Ｐｉｊ
＝－Ｂｉｊθｉｊ
＝θｉ－θｊ ｘｉｊ
（６）
— ３１—
备正常工作或引起电动机转速变化从而影响生产
产品质量。电力系统频率变动对发电厂和系统本
身也有影响，低频率运行可能使得发电机所发功
率 降 低，或 者 变 压 器 负 荷 下 降，增 大 无 功 功 率 负
荷，降低系统电压水平。总之，系统频率质量的下
降将影响各行各业，且当频率过低时，甚至会使整
为 ０。则
Ｈ ＝Ａθ
（８）
将式（８）代入式（７）可得：
ＰＬ ＝ＢＬＡθ 再将式（５）代入式（９），则
ＰＬ ＝ＢＬＡＢ－１Ｐ 令
（９） （１０）
ΔＰＬ ＝Ｓ×ΔＰ
（１１）
则灵敏度系数矩阵 Ｓ为
Ｓ ＝ＢＬＡＢ－１
（１２）
从 式 （１２）可 以 看 出，功 率 传 输 分 布 系 数
ＰＴＤＦ与各支路节点导纳，各支路关联矩阵，节点
服务器容量规划指南如何根据需求确定服务器规模
服务器容量规划指南如何根据需求确定服务器规模服务器容量规划指南：如何根据需求确定服务器规模在当前的数字化时代，服务器的稳定性和可靠性对于企业的运营至关重要。
而服务器的容量规划则是确保企业的系统能够满足当前以及未来需求的关键一环。
本文将介绍如何根据需求确定服务器规模，并提供一些实用的指南供读者参考。
一、明确需求在进行服务器容量规划之前，我们首先需要明确需求。
这包括考虑以下几个方面：1. 用户量和流量：根据预估的用户量和流量，确定服务器需要处理的请求数量。
这可以通过分析过去一段时间的数据来估计，或者根据市场调研和业务增长预测进行推断。
2. 数据存储需求：根据业务的特点和数据的增长趋势，评估服务器所需的存储容量。
同时，还需要考虑备份和容灾等方面的需求，以确保数据的安全性。
3. 应用程序和服务：确定需要在服务器上运行的应用程序和服务的数量。
这可能涉及到数据库、Web服务器、应用程序服务器等多个方面。
4. 安全性和稳定性需求：考虑系统对安全性和稳定性的要求。
例如，高级别的数据保护和容灾需求将需要更高容量和可靠性的服务器。
二、性能评估根据需求明确后，我们可以进行服务器的性能评估，以确定所需要的服务器规模。
以下是一些常见的评估指标：1. 处理能力：根据用户量和流量预估，计算服务器所需的处理能力，例如每秒请求数、并发连接数等。
这有助于确定处理器和内存的规格。
2. 存储能力：根据数据存储需求，计算所需的存储容量和I/O性能。
这有助于确定硬盘和RAID配置的规格。
3. 网络带宽：根据用户量和流量预估，计算所需的网络带宽。
这有助于确定网络接口的规格。
4. 安全性和稳定性评估：根据安全性和稳定性需求，评估服务器的冗余性和容灾能力。
这有助于确定服务器集群和备份策略。
三、选择服务器配置在进行性能评估后，我们可以根据具体的需求选择适合的服务器配置。
以下是一些常见的选择：1. 处理器和内存：根据处理能力需求，选择处理器和内存规格。
postgres 集群方案
postgres 集群方案PostgreSQL是一种功能强大的开源数据库管理系统，经常在企业中被用于存储和管理大量的数据。
为了提高数据库的可用性和性能，许多企业选择使用PostgreSQL集群方案。
本文将探讨PostgreSQL集群的不同方案和实施细节。
一、什么是PostgreSQL集群PostgreSQL集群是指将多个数据库服务器连接在一起以实现数据的高可用性、负载均衡和容错能力。
集群方案主要通过数据复制和负载均衡策略来实现高可用性和性能的提升。
二、PostgreSQL集群方案的选项1. 数据复制方案数据复制是实现PostgreSQL高可用性的关键技术之一。
常用的数据复制方案有：- 流复制（Streaming Replication）：通过将主数据库的事务日志发送给备用数据库，实现数据的实时复制。
- 逻辑复制（Logical Replication）：通过将逻辑变更记录分发给备用数据库，实现数据的复制。
- 物理复制（Physical Replication）：基于块级别的复制，将主数据库的物理块复制到备用数据库中。
2. 负载均衡方案负载均衡是指将客户端请求均匀分配到不同的数据库服务器上，以提高系统的整体性能和并发能力。
常见的负载均衡方案有： - 数据库代理（Database Proxy）：通过在应用程序和数据库之间插入代理层，实现请求的分发和负载均衡。
- 服务端连接池（Server-side Connection Pooling）：通过共享和管理数据库连接，实现请求的均衡分配。
三、实施PostgreSQL集群方案的步骤和注意事项1. 规划集群拓扑根据业务需求和性能要求，确定集群的拓扑结构，包括主备关系、备份节点的数量以及负载均衡节点的位置。
2. 配置数据复制根据选择的数据复制方案，配置主备数据库之间的复制关系，并确保数据的一致性和可靠性。
同时，考虑到复制的延迟和性能影响。
3. 部署负载均衡根据选择的负载均衡方案，部署负载均衡节点以实现请求的分发和负载均衡。
网络拓扑结构的扩展与容量规划
网络拓扑结构的扩展与容量规划随着互联网的快速发展和智能设备的普及，网络拓扑结构的扩展和容量规划成为网络管理者需要重点关注的问题。
合理规划和设计网络拓扑结构，能提供稳定高效的网络服务，满足用户需求，同时也能降低网络维护和运营成本。
本文将从拓扑结构的基本概念入手，介绍网络拓扑结构的常见类型、拓扑结构扩展方法以及容量规划的重要性。
一、网络拓扑结构的基本概念网络拓扑结构是指网络中各个节点之间连接方式的布局。
不同的拓扑结构对网络的性能、可靠性和扩展性等方面有着不同的影响。
常见的网络拓扑结构包括星型、总线型、环型、网状和树型等。
1. 星型拓扑结构：星型拓扑结构由中心节点和其他所有节点通过独立的链路连接而成。
中心节点充当着网络的控制中心，其他节点与中心节点相互之间是没有直接连接的。
这种拓扑结构具有简单、稳定和易于管理的特点，但中心节点一旦出现故障，整个网络将无法正常运转。
2. 总线型拓扑结构：总线型拓扑结构是所有节点共享同一条通信线路的结构。
节点通过总线上的连接器与总线相接，通过线上的电信号进行通信。
总线型拓扑结构具有成本低、扩展方便的优点，但是由于多个节点共享同一条通信线路，容易发生冲突问题。
3. 环型拓扑结构：环型拓扑结构是将所有节点连接成一个环形，节点之间通过单向链路依次相连。
环型拓扑结构具有成本低、可靠性高的特点，但是由于数据包在环中传递，故障的节点会影响整个环的通信。
4. 网状拓扑结构：网状拓扑结构中的每个节点都与其他节点相连，形成一个非常复杂的网状结构。
网状拓扑结构具有冗余度高、可靠性强的特点，但是由于连接线路复杂，搭建和维护成本较高。
5. 树型拓扑结构：树型拓扑结构是将所有节点组织成一个层次结构，顶层节点为根节点，底层节点为叶子节点。
树型拓扑结构具有灵活性强、扩展方便的特点，但是如果根节点发生故障，将影响整个网络的通信。
二、网络拓扑结构的扩展方法在实际网络应用中，网络拓扑结构的规模和容量需要随着业务发展进行扩展。
es集群扩容步骤
es集群扩容步骤扩容是指向现有的ES（Elasticsearch）集群添加新的节点，以增加集群的容量和处理能力。
扩容的步骤主要有以下几个方面：1.预先规划和准备：在进行集群扩容之前，需要对当前集群的性能指标和资源使用情况进行评估，确定是否需要扩容，以及具体需要扩容多少节点。
同时，还需要考虑到集群扩容可能需要投入的成本和影响，以及对集群的配置和硬件要求进行评估。
2.安装和配置新节点：在扩容之前，需要准备一台或多台新的服务器，然后在这些服务器上安装ES。
在安装过程中，需要确保新节点的配置和ES版本与现有的集群保持一致。
安装完成后，还需要对新节点的配置文件进行相应的修改，包括集群名称、节点名称、通信端口等。
3.启动新节点并加入集群：在新节点上启动ES服务后，它会自动加入到现有的集群中。
此时，新节点会通过网络通信与其他节点进行握手和同步数据。
在加入集群的过程中，新节点会根据集群的配置自动分配相关的数据片段和分片副本。
在新节点成功加入集群后，它将成为集群中的一个有效节点，可以参与到数据的索引和查询等任务中。
4.数据再平衡：一旦新节点成功加入到集群中，ES会自动开始进行数据的再平衡操作。
数据再平衡是指将现有的数据片段和分片副本进行重新分配，以使得每个节点上的负载平衡。
在数据再平衡的过程中，ES会根据集群的配置和策略，将数据片段从一个节点迁移到另一个节点。
这个过程可能会花费一定时间，具体时间取决于集群的规模和负载情况。
5.监控和优化：在完成扩容后，需要对新节点进行监控和优化。
使用ES自带的监控和性能分析工具，可以实时监控集群的运行状态和性能指标，及时发现和解决可能出现的问题。
此外，还可以根据实际情况对集群的配置和参数进行调整和优化，以最大限度地发挥集群的性能和效率。
6.数据迁移和同步：在扩容过程中，新节点会自动加入到现有的集群中，并与其他节点进行数据同步。
这个过程是透明和无缝的，用户不需要进行手动操作。
ES 会自动将现有的数据片段和分片副本进行重新分配和同步，以保证集群中的数据一致性和可用性。
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一一个案例
浙江水水利厅台⻛风系统“海葵”台⻛风实时发布系统
IDC容量规划其他方方面面
机柜规划 散热规划 电力力规划
服务器规划
存储规划
⺴网网络规划
欢迎探讨运维和容量规划 /superqbb peter.liul@
模拟流量
l 测试效果不受集群实际流量限制 l 压测时间灵活 l 可能产生生脏数据，对get型请求较为合适
监控选择
Ganglia ZenOss MRTG OpenNMS Zabbix cacti Nagios
用用什么监控系统可以选择，只 要能持续收集容量指标的变化
阿里里巴巴Dragoon监控系统
最明显，可以作为集群的垂直度量指标
Memory
2.14G
Network B=160/400 andwidth×100%=40% 7.8Mbps l 集群容量
评测模型 应用依赖 趋势预测 容量管理 小结和闲聊
交易群 1. 平时关注应用用的容量，及时扩容！ 40%） （当前容量 经过排查，由于交易Web集群 调用用交易服务集群。因交易服 好的，老老板。 年终奖别想要了 提个需求：市场将会进行行大大型 web 40% 当前交易 集群容量为 40% x2 =Web 80% 2. 容量评测不是孤立立的，要注意应用用间的依赖！ 务集群负载过大大导致宕机！而而 棒！交易量会大大大大提升了 ！！！ 怎么交易 集群 2倍哦！ 了？ 活动，届时交易将会增加 系统稳定，交易正常 交易WEB 集群也因Load过高高无无 容量月木木有问题，请放心心 法响应需求！
30%
IP 1.1.1.2.64417 > 4.4.4.4.80: tcp 308 集群 IP 2.2.2.2.64421 > 4.4.4.4.80: tcp B 401 IP 1.1.1.2.64417 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP >> 4.4.4.4.80: tcptcp 0 0 IP 3.3.3.3.64427 2.2.2.2.64421 4.4.4.4.80: IP 3.3.3.3.64427 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP 1.1.1.2.64417 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP 2.2.2.2.64421 > 4.4.4.4.80: tcp C 0 集群
容量平台报表
报表列表
容量平台集群实时容量
某产品线所有核心心集群实时水水位
采用用Ajax，每5min一一次水水位
自自动化容量管理
压测管理
自自动化 容量管理
报表生生成 发送
容量计算 应用用间 依赖计算
趋势预测 和预警
评测模型 应用依赖 应用依赖 趋势预测 应用依赖 容量管理 小结和闲聊
D 容量计算
去年淘宝的双十十一一后……
集群容量 =
容量指标峰值 容量指标最大大安全值
偶是老老板，想知道交易WEB集群容量！
又又要加班，万恶的老老 遵命，保证完成任务！ 板 @#$%^& L
来看一一个实际的案例 总结下评测模型 ！
开工工！
一一个交易 WEB集群
服务指标：交易关键URL响应时间 ≤300ms 水水平容量指标：TPS 系统健康约定如下
生生成的tcpdump日日志： tcpdump 生生成的 日日志： IP 3.3.3.1.64424 > 4.4.4.4.80: tcp 0 集群X被其他集群基于 80 端口调用的比例
集群B
2.2.2.0/24
启动数据采集 集群X
4.4.4.0/24
IP 3.3.3.1.64424 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP 1.1.1.1.64415 > 4.4.4.4.80: tcp 0 >> 4.4.4.4.80: tcptcp 401 IP 3.3.3.1.64424 2.2.2.1.64420 4.4.4.4.80: 0 >> 4.4.4.4.80: tcptcp 0 0 IP 1.1.1.1.64415 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP 3.3.3.1.64424 2.2.2.1.64420 4.4.4.4.80: IP 3.3.3.1.64424 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP 1.1.1.1.64415 > 4.4.4.4.80: tcp 401 IP 2.2.2.1.64420 > 4.4.4.4.80: tcp 308
IP 3.3.3.3.64427 > 4.4.4.4.80: tcp 401 IP >> 4.4.4.4.80: tcptcp 0 0 IP 1.1.1.3.64418 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP 3.3.3.3.64427 2.2.2.3.64423 4.4.4.4.80: IP 3.3.3.3.64427 > 4.4.4.4.80: tcp 0 tcp 0 IP 1.1.1.3.64418 > 4.4.4.4.80:
评测模型 应用依赖 趋势预测 容量管理 小结和闲聊
寻道时间 磁盘空间
服务指标 容量指标
A
设定服务指标
B
设定容量指标
评测模型
D
容量计算
C
压测和监控
A
设定服务指标
3系 宝⻢马新
加 0-100码
速 6.1S
方方向盘 式
拖拉机 ：
0-100 码加速 ？
设定服务指标
用用户期望
监测
业务需求
SLA
SLA
…………
计算速度
那些可以成 为服务指标？
命中率
⺴网网⻚页打开速度
响应时间（RT）
B 设定容量指标
容量指标介绍
先思考下日日常容量调整的类型: l 水水平调整 l 垂直调整
容量指标介绍
C 压测和监控
全国人人民都看到结果的压力力测试
压力力测试
引流 l 测试效果受到集群实际流量限制 l 压测时间需要选择流量较大大时 l 不产生生脏数据，适用用范围灵活
集群容量规划探索
刘琳@阿里里巴巴
2012-QCON-Hangzhou
什么是容量？ 通俗的理解就是资源所能支支撑特定服务的能力力 什么又又是容量规划？ 就是资源管理 什么样的集群是我们今天容量规划讨论的对象？ 同构集群
容量和性能
性能解决的是一一辆 ⻋车能装多少
容量解决的是需要 多少辆⻋车
IP 2.2.2.3.64423 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP 1.1.1.3.64418 > 4.4.4.4.80: tcp 401 IP 2.2.2.3.64423 4.4.4.4.80: IP 3.3.3.4.64429 >> 4.4.4.4.80: tcptcp 0 308 IP 1.1.1.3.64418 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP 2.2.2.3.64423 4.4.4.4.80: IP 3.3.3.4.64429 >> 4.4.4.4.80: tcptcp 0 0 IP 1.1.1.3.64418 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP 2.2.2.3.64423 4.4.4.4.80: 0 IP 3.3.3.4.64429 >> 4.4.4.4.80: tcptcp 308
系统指标 CPU利用用率 DISK IOPS Bandwidth Memory Used 健康标准 ≤80% ≤200 ≤800Mbps ≤4G
权重1
交易WEB负载均衡集群
TPS 从监控和日日志中得到信息 RT
43 221 ms
被压测服务器
CPU RT值超过300ms 32% l 当服务指标 时候， IO 10 TPSDisk 值为100 Memory 2.11G l 最近一一个星期集群最大大峰值TPS为160 Network Bandwidth 2.5Mbps 权重 2
集群C
3.3.3.0/24
40%
IP 1.1.1.2.64417 > 4.4.4.4.80: tcp 0 集群 IP 2.2.2.2.64421 > 4.4.4.4.80: tcp A 0 30% IP 1.1.1.2.64417 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP 2.2.2.2.64421 > 4.4.4.4.80: tcp 0
挂
市场部反馈，交易量翻倍增⻓长！ 然而而，却突现大大量机器报警 。。。。。。。。。。。。
应用用依赖
静态依赖
动态依赖
代码层-应用用程序包 配置层-应用用配置项
应用用层-应用用日日志分析 架构层-服务治理框架 系统层-⺴网网络分析
发起请求 集群A
1.1.1.0/24
A B 1.1.1.0/24 2.2.2.0/24 C 3.3.3.0/24 集群 集群 ：⺴网网段为 ：⺴网网段为 的机器 的机器 集群 ：⺴网网段为 的机器 X X IP IP 4.4.4.4 4.4.4.4 X IP 4.4.4.4 向集群 向集群 ： ： 为 为 的机器 的机器 向集群 ： 为 的机器 80 80 TCP TCP 80 TCP 发起基于 发起基于 端口口的 端口口的 请求 请求 发起基于 端口口的 请求
IP 3.3.3.2.64426 > 4.4.4.4.80: tcp 308 IP 3.3.3.2.64426 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP 3.3.3.2.64426 > 4.4.4.4.80: tcp 0
IP 1.1.1.1.64415 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP 2.2.2.1.64420 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP 3.3.3.2.64426 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP 1.1.1.1.64415 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP 2.2.2.1.64420 > 4.4.4.4.80: tcp 0 IP 3.3.3.2.64426 > 4.4.4.4.80: tcp 0