代理集群的负载均衡系统的设计与实现

为了提高代理集群系统的整体性能,提高代理集群的效率,基于分布式计算领域已经较为成熟的负载均衡算法的研究成果,以及目前流行的服务器流量均衡策略,设计了一种针对代理集群这一应用背景的负载均衡策略系统,完成了系统结构和负载均衡策略的实现,并进行了性能测试.     

基于剩余负载率的动态负载均衡研究

为进一步提高集群系统服务的性能,在对静态负载均衡和动态负载均衡的优缺点分析的基础上,提出一种基于剩余负载率的动态均衡机制.该均衡机制采用剩余负载率作为负载状态的评价标准;针对服务器各节点性能的不同,提出采用BP神经网络训练节点;并设计了一种基于流表的静态分配策略和基于负载预测的动态分配策略相结合的任务分配策略来实现任务在集群系统各节点间的动态分配,从而降低了服务器各节点之问任务重新调度的次数,提高了集群系统的服务性能.实验结果表明,该均衡机制是可行的、有效的.     

基于SED的自适应负载均衡研究

负载均衡是提高集群系统性能的重要技术,负载均衡技术可以在当前的网络应用结构上有效提高服务器处理能力,使系统在现有的结构下能够满足更多的用户同时访问所提供的服务,负载均衡算法是集群任务分配的核心。分析了影响服务节点性能的主要因素,基于SED算法提出了一种负载均衡的自适应机制,根据服务节点的性能状况自动调整权值。在Linux平台下进行了实验,测试结果显示该算法优于静态算法。     

基于Docker Swarm集群的调度策略优化

轻量级虚拟化技术Docker及Docker集群管理工具Swarm的出现,为基于Linux平台的集群资源虚拟化提供了一套简单高效的解决方案。但是,能否充分发挥一个集群的整体性能,一个好的调度策略至关重要。目前Swarm工具内置的调度策略都无法很好地实现Docker集群的负载均衡,并且对集群资源的利用率不高,造成了很大的资源浪费。针对以上问题,文中利用权值调度算法对Docker Swarm集群的调度策略进行了优化,最终很好地实现了集群的负载均衡,充分发挥出了集群中每一个节点的性能,并提高了集群的整体性能。     

CPU和GPU混合集群的负载均衡策略

为了充分利用GPU集群(Cluster)中各节点的资源,提高GPU集群(Cluster)整体的计算效率.本文以3G网络中海量视频质量分析为研究背景,提出了一种面向CPU和GPU集群的负载均衡策略,构建了一个GPU异构集群系统.实验表明,该负载均衡策略能很好地利用GPU和CPU计算资源、提高集群计算效率.     

一种改进的动态反馈负载均衡算法

在集群系统中,负载均衡算法是影响系统性能的关键因素之一.为了进一步提高集群系统的性能,有必要对负载均衡算法进行优化.通过对最小连接算法和DFB(Dynamic Feed-Back)算法的详细分析,提出了一种改进的动态反馈负载均衡算法.该算法通过收集每台服务器的实时性能参数,动态地计算出各服务节点的分配概率,并由此决定用户请求分配给哪一个服务节点.通过对上述三种算法性能的测试,得出了该算法能够有效提高集群系统性能的结论.     

Web集群的区分服务与负载均衡策略研究

该文从区分服务和负载均衡两方面研究Web集群系统,设计并实现了一种支持区分服务的负载均衡集群模型,通过系统辨识和资源最优控制,对后端资源统一调度,动态调整每台后端节点不同优先级业务类的资源配额;同时设计了基于业务类的最大空闲节点优先的负载均衡策略以保证各个后端节点同一业务类资源被公平消耗,从而控制端到端延迟,实现比例延迟保证。经实验验证,无论采用轮询调度、最少连接数调度还是最大空闲节点优先的均衡策略,资源最优控制器均能取得良好的区分效果,扩展实验还表明,相对于轮询调度和最少连接数调度,采用最大空闲节点优先的均衡策略,能够使该集群系统在实现比例延迟保证的同时获得最大的性能优化,整体吞吐量提高了25%,平均延迟降低了33%。     

基于软交换的异构集群媒体服务器中一种LRV负载均衡算法

针对基于软交换的集群媒体服务器的系统特征,本文提出了一种LRV(Limited Resource Vector)负载均衡算法,该算法考虑了系统中资源的协调使用并有效防止了系统性能的剧烈变化.通过在集群媒体服务器负载均衡系统Petri网模型上的大量仿真模拟,对LRV负载均衡算法与其他传统负载均衡算法在异构环境下的均衡能力、系统吞吐量、系统响应时间和性能平稳性几个方面做了比较和分析.结果表明,LRV算法具有优越的性能,对集群媒体服务器的异构环境有良好的适应能力.     

基于服务分类和性能监测的负载均衡研究

负载均衡在集群系统中的作用日益重要,而现有算法的效率不高、部署复杂的原因限制了其更进一步发展。通过分析不同类型的服务请求对服务器造成不同负载,结合监测服务器的CPU和内存利用的即时性能,在克服了现有负载均衡算法的一些缺陷基础上提出了一种简单稳定的基于服务分类和性能监测算法,并通过Web压力测试实验比较了该算法在实际应用中的均衡性能。结果验证了其在服务器集群系统有大的访问请求量时有突出性能,能够使集群系统达到良好的负载均衡。     

一种改进的Linux集群系统负载均衡算法

提出一种基于改进的Linux集群系统负载均衡算法.首先通过修改负载权值计算指标,然后通过动态反馈机制收集各个各服务器的实时负载,负载均衡器根据收集的负载信息动态调整服务器权值,最后根据权值选择最优服务器去处理新的任务.仿真测试结果表明,改进负载均衡算法提高了整个系统的响应能力和吞吐量,较大幅度地提高系统的综合性能.     

Joint server and network optimization toward load‐balanced service chaining

Prior service chaining systems address server and network load balancing issues individually, which may not ensure efficient system performance. To this end, in this paper, we study the design, implementation, complexity analysis, and evaluation of Nearest First and Local‐Global Transformation algorithm, which jointly supports server and network load balancing for chaining virtualized network functions (VNFs) in data center environment. The algorithm firstly constructs service chains by a greedy strategy, which both considers server and network latency. Then a searching technique, which replaces a selected VNF with another candidate and swaps the order of VNFs in service chains, is applied to improve the solutions. We have implemented the algorithm using Software‐defined networking and OpenFlow concepts. The numerical results indicate that, compared with a sequential approach, Nearest First and Local‐Global Transformation increases the system bandwidth utilization up to 45%. The results also show that it is worth applying the second phase of our algorithm since it considerably enhances the system performance by 20%.     

负载均衡集群技术在企业级PDM系统平台的应用

为了确保企业应用系统在大流量的客户端请求下,在提高网络速率有限的情况下,能承受客户端大量并发访问请求,尽可能大地提高系统的处理能力以及高稳定性。本文提供了以负载均衡集群技术为系统平台架构的方案。该方案以产品管理系统软件为应用软件,安装配置结合使用小型服务器热备机制、负载均衡技术以及数据库均衡技术一同实现的系统平台架构。从系统平台底层,改变传统单台系统服务器的使用压力,均衡分配对系统服务的访问负载量,排除单点故障瓶颈,提高整体系统访问速度和工作的生产效率。     

A LIMITED RESOURCE VECTOR LOAD-BALANCING ALGORITHM FOR SOFTSWITCH-BASED HETEROGENEOUS CLUSTERED MEDIA SERVER

I. Introduction NGN (Next Generation Network) that can sup- port multimedia services has become a research hotspot in telecom and computer field in recent years. In the NGN architecture, multimedia service platform includes many kinds of devices[1]. As the device to provide media resource data and multime- dia operation environment under the control of softswitch device, media server is a key device on multimedia service platform. The media server un- der the control of softswitch device i…     

基于动态反馈机制的服务器负载均衡算法研究

针对当前已有负载均衡算法无法准确反映服务器负载的大小和手动设置服务器权值比较固定等方面所存在的不足,提出了一种基于动态反馈机制的服务器负载均衡算法。本算法综合考虑服务器各种性能因素,并根据当前负载动态调整权值,再依据算法调整服务器负载,使得服务器实现负载均衡。通过使用OPNET仿真软件证明该算法相对于传统算法能够减少服务器延迟,提高平均响应速率,并且有效地平衡了集群中服务器的负载。     

基于排队论综合指标评估的动态负载均衡算法

互联网通信、计算机集群和云环境均具有一定的复杂性和动态性,极易发生负载失衡,从而降低服务效率、增加能耗。因此,负载均衡技术成为重点研究课题。现有的负载均衡策略均是以 CPU、内存、进程等参数的占用率来评估服务器当前的负载情况,但服务器负载情况的复杂性往往使其难以得到准确评估。针对该问题,提出了一种基于排队论综合指标评估的动态负载均衡算法,首先引入排队论模型评估各服务器的实时负载情况,然后根据各服务器的负载综合指标,将输入队列中的任务逐一分配给各服务器。实验结果表明,该方法可有效平衡各服务器的负载且减少任务请求的平均等待时间。     

Cache虚拟服务器集群中IP负载均衡技术研究

网络Cache系统可以大大地减少网络流量、降低响应延时以及服务器的负载，通过虚拟服务器构造Cache服务器集群对外提供缓存服务，具有很好的可用性和可扩展性，其中最关键的技术是如何实现各个服务器之间的负载均衡。本文讲述了IP负载均衡技术及如何基于LVS构造高效率Cache服务器集群，最后对虚拟服务器的应用前景进行了展望。     

基于改进遗传算法的服务器端负载均衡算法

在负载均衡技术中，负载调度方法是核心，它的好坏直接影响均衡系统的性能。提出一种基于改进遗传算法的服务器端负载均衡算法。该方法降低了服务器端请求的响应时间。提高了服务器端CPU的利用率。从而改善了系统性能。数据实例表明。该方法是可行的、正确的和有效的。     

Performance of Hybrid Load Balancing Algorithm in Distributed Web Server System

The challenges that load balancing (LB) faces are that there may not always be enough physical servers to be able to handle the demand requested at any one time. If a huge influx of players comes online at the same time, there may just not be enough room for them all. In this case, the server would usually initiate a queue system where players are held before they are allowed to attempt to connect to the world server. If too many requests are made however, the load balancer itself may stop working and deny players access completely. These challenges are specific to the Client/Server model of game content distribution. The proposed hybrid Grid model has a slightly different set of challenges. The load balancer in this model has to constantly check the network for player disconnections so that any outstanding events can be cleaned up by the dedicated hosts. It also has to balance load like normal to these hosts as they will appear as one entity on the network but can be scaled to as many machines as are needed. The popularity of decentralization over recent years has led to issues with the demand on server hardware and the need for LB which generates increased costs for companies and affects the quality of service. The aim of this work was to design and construct a Hybrid load balancing solution for Grid and compare it to the other load balancing algorithms. Grid with a load balancer was written in Java using a modular construction which allowed code reuse between different network models. Four common algorithms, one of which was redeveloped to improve its performance, were compared to determine load balancing efficiency for selecting servers from a pool.