1 当前媒体类网站所面临的问题
互联不互通、区域ISP地域局限、出口带宽受限制等种种因素给媒体类网站造成了区域性无法访问，同时网络单一节点在遇到突发事件或网络攻击时的脆弱性凸显，这是媒体类网站快速发展、访问日益增加的同时存在的一系列问题。因此为改善客户体验，需要更加稳定的网络架构来解决用户访问失败的安全隐患。
当前建立采用冗余结构的媒体内容分布式网络平台来稳固网站的可靠性，是较为常见的做法。传统的数据同步方法只能依赖于服务器下的计划任务程序实现定时数据同步。
该文内所阐述的实时数据同步系统，可以满足媒体类网络平台在互联网设置的节点服务器，来构成分布式智能平台，有效解决了因网络拥挤或用户运营商线路等问题而导致的服务质量下滑，可极大地提升新媒体业务部产品的用户体验（如服务响应时间，视频播放流畅度等）。针对平台系统节点间数据分发等关键点，做出了创新与改革。
2 实时数据同步系统的实现
本文所阐述的实时数据同步系统，可实现数据的单点多向数据同步，配合多目录主动式监听技术，可实现实时的一对多，或多对一同步策略的实现，同时系统带有数据校验功能，可保证各同步点之间的数据完全一致、兼容。
数据分发管理的重点，在于各节点的数据分发管理服务器，当前由于市场，没有能够满足新媒体业务部需求的同类产品，因此服务器同步软件智能完全自主设计与开发。开发语言采用与Linux系统亲和力较强的python语言来进行开发。该系统的包含以下几个重点模块。
3 结束语
目前该同步系统已应用在黑龙江网络广播电视台新媒体内容分布式网络平台，为该平台的CDN节点提供了的数据分发技术支持，在该平台上实现了用户访问压力的负载均衡。在正式上线使用的一年时间里，使用户体验有了明显的提升。
参考文献：
[1] Mark Lutz. Learning Python [M].O'Reilly Media，2009.
[2] Noah Gift，Jeremy Jones. Python for Unix and Linux System Administration[M]. O'Reilly Media，2008.
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