基于服务器实时性能状态的动态负载均衡算法

为实现Web服务器集群合理的作业任务分配,文章提出了一种新的负载均衡算法,综合考虑了负载均衡调度器后端的业务主机的实时性能,实现了负载均衡调度的动态调整.     

一种自适应动态负载均衡算法

负载均衡问题是一个经典的组合优化难题,该文建立了一个集群中的负载均衡问题模型,并提出了一种旨在最小化负载均衡开销的动态自适应算法。由于集群中存在网络延时,所以负载重分配的开销很大一部分取决于CPU间发送、接受的消息的最大数量。该负载均衡算法以最小化负载重分配时CPU间消息发送、接受的数量为目标,根据过载、轻载CPU数量的变化动态调用D算法和R算法,以降低负载均衡开销。     

集群文件服务系统中的负载均衡算法的研究

为解决目前集群文件服务系统中负载均衡算法的缺陷,充分考虑文件本身存在的差异,降低大文件分配到负载重的服务器上而造成负载失衡的可能性,避免频繁收集节点的负载信息造成大量额外的网络开销而降低系统吞吐量,提出了改进的负载均衡算法.该算法综合考虑文件负载量、服务器的硬件配置及其实时负载量,引入对上传文件大小和数量的计算,改变服务器负载量定时更新为定量更新.实验结果表明,该算法减少了客户的等待响应时间,提高了系统吞吐量,达到了良好的负载均衡.     

视频网格动态负载加权平滑均衡算法

为实现网格中视频资源服务的动态负载均衡,对一种动态负载加权均衡算法进行改进。利用监测与发现系统收集每台视频服务器的CPU利用率等主要负载参数,运用上述参数加权得到综合负载,对相邻时刻的负载做平滑处理以避免调度抖动。通过比较平滑后的动态负载值与服务器综合负载阈值进行动态调度,改变相应节点的负载,避免视频服务器间的负载失衡。实验结果表明,该算法能有效降低系统平均服务延迟时间并提高吞吐量,从而提升视频资源网格服务的整体性能。     

一种改进的交易中间件负载均衡模型

基于负载均衡模型和算法的研究,结合交易中间件中的应用,提出一种改进的混合式负载均衡模型并给出相应的算法,采用静态均衡和动态均衡折中的思想,既能准确收集负载信息,做到初始任务分发均衡,又能降低动态迁移的开销,从而提高系统的整体性能。     

负载均衡中粒子群优化算法的研究

负载均衡技术是集群系统任务调度的中心环节,静态分配负载均衡算法,不能很好地实现异构服务器负载均衡.本文采用自适应的动态负载算法来计算服务器的负载,达到异构的均衡效果.实验结果表明,该方法降低了服务器端事务请求的相应时间,提高了系统的吞吐率,从而改善了系统的性能.     

云数据中心基于负载权重的负载均衡调度算法

针对现有云数据中心的多维资源利用不均衡问题,提出基于资源负载权重的动态多资源负载均衡调度算法。算法结合服务器各维度资源动态负载情况,构造层次分析法（AHP）判断矩阵来处理多维资源对于负载均衡影响权重大小,在此基础上综合考虑任务资源需求,将任务放置到合适服务器来改善资源利用,实现资源间负载均衡。平台仿真显示新算法可有效提高利用率低的资源的利用效率,在提高整体资源利用率、降低资源间负载不均衡率方面有优势。     

一种改进的动态告警负载均衡算法

负载均衡通过将大量的并发访问请求转发到多个服务器分别进行处理,以提高web集群的整体吞吐量.现有的负载均衡算法存在着引用负载因素过少、负载计算过于复杂、节点的负载抖动现象过于严重等问题.本文提出一种改进的动态告警负载均衡算法,基于请求类型、节点工作能力和实时负载值来确定转发目标.该方案实时监测各节点的负载状态并实施周期性反馈与动态告警,既保证了负载信息的实时性与有效性,又减少了负载计算量;采用RED方法校正负载状态的判定,避免了因为负载状态的误判而引发的负载不均,从而减小了负载抖动现象.模拟实验结果表明,改进算法增加了web集群系统的吞吐量,并且明显改善了负载均衡度.     

服务器集群负载均衡技术研究及算法比较

简要介绍了负载均衡技术的分类及其发展,重点介绍了服务器集群负载均衡技术及应用.并对评价负载均衡优劣的重要标准之一--负载均衡算法的种类做了详细介绍及优缺点比较.对近年来一些新的负载均衡算法做了介绍.最后,对服务器集群负载均衡技术的发展前景做出了展望和预测.     

视频监控系统中的VOD负载均衡改进算法

在传统轻负载优先调度负载均衡算法中,存在用户点播响应时延长且负载均衡度不高的问题。为解决上速问题,提出一种静态负载调度和动态负载迁移相结合的负载均衡算法。静态调度算法采用基于视频点播(VOD)相似度的轻负载优先算法,将相似的点播请求调度至相同的视频点播上,提高VOD的缓存命中率,以缩短点播响应时延。动态负载迁移算法采用基于缓存考虑的REM负载迁移算法,将负载由高载VOD迁移到低载VOD上,以提高负载均衡程度。实验结果表明,在典型城域视频监控系统500路点播规模下,提出的负载均衡算法与传统轻负载优先算法相比,能够缩短17.5%的点播延迟时间,降低53.4%的集群负载方差,提高了系统的负载均衡度。     

基于粗糙集的负载均衡算法研究

在负载均衡服务器集群中,负载均衡算法是一个关键部分。针对目前服务器集群使用的负载均衡算法所存在的缺陷:服务器可能出现较大倾斜,本文提出了一种基于粗糙集理论的动静结合的负载均衡算法。该算法避免了服务器间负载的不均衡,能有效地防止服务器倾斜的发生,提高了集群系统的整体性能。     

基于网格计算的混合负载均衡策略

根据分布式系统的静态和动态负载均衡策略的优缺点,提出了在网格计算环境下的混合负载均衡策略.为了让网络中节点在网格计算环境中有效地执行需要大量计算的复杂任务,提出了用来评估节点效率的函数,并结合模拟实验证实了在此函数下算法的优越性.     

一种基于负载反馈的分布式数字集群动态负载均衡算法

针对传统负载均衡算法不能满足公网数字集群系统高并发用户请求和快速呼叫建立等需求,提出一种基于负载反馈的分布式数字集群动态负载均衡算法,实现公网数字集群系统负载均衡,提高用户容量。首先建立参与MCPTT服务器的静态负载和动态负载监控机制和指标;然后利用加权轮询算法为用户分配参与MCPTT服务器,并通过用户请求的处理获得复合负载参数;根据负载指标的反馈更新参与MCPTT服务器权值以动态调整服务器负载。仿真结果表明,该算法的负载均衡效果优于传统算法和其他动态反馈算法,负载均衡度更小、用户请求响应延迟更低。     

面向并行入侵检测的主动式负载均衡算法

针对网络流量中有些流数目少但其所占的流量比重很大,以及高速网络流量存在极强的突发性,本文提出了一种基于缓冲区队列管理的主动式入侵检测负载均衡（ALBIDS）算法。该算法由静态HASH分流与动态调整两部分组成,模拟实验表明：在真实网络流量trace下,与静态HASH算法和最小队列长度动态调整负载均衡算法相比较,本算法负载均衡度好、流破坏率小、丢包率小,具有很高的应用价值。     

一种集群系统的透明动态反馈负载均衡算法

随着服务器集群系统大量应用于各中小企业的信息系统中，传统均衡算法一方面由于局限性达不到企业的要求，另一方面大部分中小型企业也无法承受昂贵的硬件负载均衡器费用，本文提出了一种集群系统的透明动态反馈负载均衡算法（TDLBA）。该算法充分考虑集群系统中多种资源（CPU、内存、I/O和网络带宽等），采用双机热备份负载均衡器，服务器节点周期动态反馈方法，同时引入一个负载冗余以动态调整节点负载分配，从而达到尽量简化负载均衡器的任务分配算法、最大限度满足系统最大吞吐率和提高系统响应时间的目标。测试表明，该算法有效的提高了系统服务性能，且优于静态分配算法和Pick-KX算法。     

在无中心式作业调度中的动态网格负载平衡实现

提出一个新颖的递归算法,用于实现动态的网格负载平衡。实验仿真了松耦合无中心式调度框架,基于传统并行系统的workload模型构建了网格workload模型,保守式装填法用作各结点上的本地调度策略。结果表明,在实现网格负载平衡上,这里的递归算法比静态调度方法更有效。     

集群动态负载平衡系统的性能评价

该文使用随机Petri网对集群动态负载平衡系统建立了一个抽象模型．通过细化模型中的节点本地处理部分对5种动态负载平衡算法的性能进行了分析，并讨论了集群负载特性对动态负载平衡系统性能的影响，最后得出的主要结论有：(1)动态负载平衡算法可以取得比静态负载平衡算法更好的性能；(2)与传统的只考虑CPU就绪队列的负载平衡算法相比，考虑了各种I／O请求队列的负载平衡算法可以取得更好的性能；(3)即使在极端的集群负载特性中。集群动态负载平衡算法仍然能取得比较理想的性能，因此实现即使是十分简单的集群动态负载平衡系统也是很有必要的。     

基于Petri网的集群应用系统性能评价

利用随机Petri网理论给出了一个集群应用软件负载平衡系统的抽象模型,通过细化其中的本地节点处理部分对3种集群动态负载平衡的调度策略和应用系统体系结构对负载平衡系统的影响进行了分析,得到了一些对大部分应用系统的设计起到指导作用的结论.这些结论是:(1)无论是静态负载平衡还是动态负载平衡都能提高集群系统的性能,动态负载平衡会得到更好的性能;(2)在动态负载平衡算法中除了要考虑系统中最重要的等待队列--应用队列外,还要考虑数据库队列;(3)异步体系架构将任务切分到各处理子系统中,有助于将各子系统负载数据综合到负载向量中,能够更准确地衡量系统负载、提高负载平衡系统的性能,优于同步体系结构.     

一种基于主负载信息表的动态负载平衡模型及其均衡算法研究

1.引言对于静态和动态负载平衡算法的研究,国际上已经有了30多年的历史。特别是近年来随着一些高速网络的兴起(如ATM),对于它的研究仍然方兴未艾。但是因为一些并行任务之间的互相依赖关系和通讯量的大小很难在编译时就进行确定,所以人们更加倾向于研究动态负载平衡。虽然目前国内外在这方面产生了不少各有特色的算法,譬如Hui等人就在理     

基于服务类型的动态反馈负载均衡算法*

针对现有静态和动态负载均衡算法往往存在计算服务节点负载过程中引用特征信息过少,或忽视不同类型服务对于节点负载的影响等问题,提出了一种基于服务类型的动态反馈算法。该算法统计各节点的多种负载信息,通过NECP协议实现动态反馈,并引入负载权重向量和负载能力向量计算节点的综合负载。算法在实际的仿真环境中得到了验证,说明了具有可用性和优越性。