BES Application ServerCluster 技术白皮书V9.5.1 BES应用服务器是一款Java应用服务器。BES应用服务器实例可以单独为企业级应用提 供稳定、高效的服务和支撑。多个 BES 应用服务器实例也可以组成高可用的集群，作为一 个逻辑实体一起工作，集群的负载均衡、故障转移、Session 独立存储等功能能够保障企 业级应用的可扩展性、可伸缩性和高可用性。

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Consul 集群测试套件 一个概念验证，旨在重新创建服务器的分布式集群系统，以测试多个故障点、服务隔离和网络错误，重现各种复杂场景，以验证成功服务的系统可靠性和非阻塞集群容错性健康和行为 这要归功于和 ，这是一个 Python 实用程序，可使用 Docker 主机中的和轻松推断多个网络延迟、故障和 Docker 容器之间的隔离 计划使用为 BDD 风格的方法设置和测试多个集群和故障场景 要求 带有包管理器的Python 2.7+ 虚拟盒子 4.0+ 流浪者1.6+ 设置 克隆这个仓库 git clone https://github.com/innotech/consul-cluster-test && cd consul-cluster-test 启动虚拟机（第一次可能需要一段时间） vagrant up 进入虚拟机 vagrant ssh 转到 vagrant 共享目录

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windows一键Redis-Cluster集群工具（32位Redis-v3.0.504），资源包括：ruby安装包，rubygem，32位Redis-v3.0.504，一键Redis-Cluster集群工具等，64位请自行替换相关资源包即可，相关文章见：https://blog.csdn.net/ujjldn/article/details/83070153

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VMWare Enable Cluster HA操作手冊

R编程的k-means算法聚类分析应用于地质数据分析是本文的讨论范围。 研究对象是位于西太平洋的海沟马里亚纳海沟。 该研究通过对地质数据的属性分析来评估地质数据的相似性。 原始观测数据集包含参数不同的样本：地质（沉积物厚度）、构造（构造板块上的位置）、火山作用（火成岩火山区）、测深（深度范围）和地貌（坡度和坡向）。 使用 k-means 算法将数据池划分为集群，目的是检测相似性。 选择聚类作为主要的统计方法，因为它可以通过无监督分类检测原始数据集中的相似组。 从技术上讲，该研究是使用 R 语言及其统计库进行的。 主要的 R 库包括 {cluster}、{factoextra}； 次要库包括 {ggplot2}、{FactoMiner}、{openxlsx}、{carData}、{rio}、{car} 和 {flashClust}。 测试了几个集群，从 2 到 7，最佳数量定义为 5。 结果显示可视化计算：因子的相关矩阵； 显示成对相关的双因子的比较； 成对比较分析显示变量作为双因素的影响：沉积物厚度与坡度角相关； 火山火成岩​​区与坡度角和坡向度的相关性。 影响地貌的四个变量：坡度角、沉积物厚度、坡向度、水深和火山作用。 该论文包括 R 编程代码列表，用于类似研究中算法的可重复性。