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一种基于机器学习的标识解析节点负载均衡装置
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本发明公开一种基于机器学习的标识解析节点负载均衡装置包括：数据采集模块，用于采集服务器性能指标和负载信息；负载均衡模块，用于利用预测模型得到的请求连接数和数据采集模块得到的数据来计算服务器的权重并选择最佳节点；流量调度模块，用于依据预测得到的最佳节点来进行流量调度；集群管理模块，用于管理集群中的服务器并向数据采集模块提供信息采集接口。采用本发明的技术方案，解决了海量请求给二级节点系统带来的压力，减少了负载均衡器处理请求的时间。
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专利基本信息 ：
专利类型： 发明申请
申请(专利)号： CN202010854118.6
申请日期： 2020-08-24
公开(公告)日： 2020-11-13
公开(公告)号： CN111930511A
申请(专利权)： 北京工业大学
法律状态： 实质审查
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