基于学工系统的校园网络优化方案——以保定某高校为例

Alice: 嗨，Bob！最近我们学校的学工系统在高峰期总是卡顿，你觉得有没有办法优化一下？

Bob: 嗯，确实是个问题。我觉得可以从网络流量监控入手，找出瓶颈所在。我们可以先收集一些数据看看哪些时段访问量最大。

Alice: 好主意！那我们应该怎么收集这些数据呢？

Bob: 可以编写一个简单的Python脚本来抓取服务器日志中的请求信息。比如，下面这段代码可以统计每分钟的请求数量：


import re
from collections import defaultdict
def parse_logs(log_file):
traffic = defaultdict(int)
pattern = r'\[(\d{2}/\w{3}/\d{4}:\d{2}:\d{2}:\d{2})'
with open(log_file, 'r') as f:
for line in f:
match = re.search(pattern, line)
if match:

timestamp = match.group(1).split(':')[1]
traffic[timestamp] += 1
return traffic
log_data = parse_logs('server_log.txt')
print("Minute-wise Traffic:", log_data)

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Alice: 这个脚本看起来很实用！接下来我们需要根据这些数据做点什么吗？

Bob: 是的，我们可以使用数据分析来识别高峰时段，并调整服务器配置或增加带宽。比如，下面这个伪代码展示了如何动态调整资源分配：



def optimize_resources(traffic_data):
peak_hours = [hour for hour, count in traffic_data.items() if count > threshold]
if len(peak_hours) > 0:
increase_bandwidth()
scale_up_servers()
else:
reduce_bandwidth()
scale_down_servers()
optimize_resources(log_data)