一种基于分布式服务器集群的可扩展负载均衡策略技术

提出了一种基于软件定义网络的分布式数据库负载均衡算法,将数据、控制、应用分离的同时计算服务器集群中单个服务器的实际负载.通过查询流量采样记录来决策最少连接的服务器路径,减少了访问请求的响应时间,提高了系统吞吐量和容错能力,实现了充分利用服务器资源的目的.内网中的分布式数据库实验对通用负载均衡技术和基于软件定义网络的负载均衡技术进行了比较,在不同服务器集群的负载状态下,后者的平均响应时间小于前者,并得到了更好的负载均衡效果.     

基于DHCP服务器状态的动态负载均衡算法

负载均衡是DOCSIS/PacketCable网络环境中DHCP服务集群亟待解决的问题,负载均衡算法是给集群中各服务器分配任务的核心,本文提出了一种根据服务器状态来分配任务的算法,给出了服务器性能、负载量、权值及服务器状态的计算。算法引入了根据随机数和服务器的状态选择服务器的方法,在考虑服务器真实负载,处理能力的基础上,尽量简化负载均衡器的任务分配算法。测试结果显示该算法优于基于实时性能动态反馈的负载均衡算法。     

基于负载均衡的MEH静态切换机制

对欧洲电信标准化协会（ETSI）提出的针对移动边缘主机（MEH）服务器的切换机制进行了补充和完善,提出了基于负载均衡的MEH静态切换机制。该机制通过将用户设备对应应用实例迁移到与其所属本地高负载服务器相邻的某个低负载服务器,实现了缓解原控制服务器处瓶颈效应、均衡网络节点间负载、优化信令平均等待时延的目的。分析和仿真结果表明,提出的静态切换机制能够在均衡网络负载和提升用户满意度方面对ETSI规范提供有效的补充和完善。     

Web服务器的网络负载均衡研究

介绍了网络负载均衡的定义和总体指标.详细讨论了网络负栽均衡技术的4种类型.针对不同Web服务器的架构.分析了服务器的吞吐量和网络延迟,其结论对于有效提高服务器的整体性能、服务质量和服务水平具有参考意义.     

基于改进布谷鸟算法的自适应负载均衡算法

针对负载均衡算法在高负载请求下服务器集群效率不高,负载不均衡及低负载请求下影响服务器效率的问题,文中基于Nginx负载均衡服务器,提出一种基于改进布谷鸟算法的自适应负载均衡算法。该算法通过熵权法确定CPU、内存、磁盘IO性能和网络带宽等各项负载指标的权系数,衡量各项负载指标对负载评价影响的重要程度,并基于Nginx加权轮询算法和服务器实时负载情况,设计了高并发负载情况下的动态负载均衡算法。引入转化阈值计算,通过引入基于种群熵的改进布谷鸟算法计算Nginx静态加权轮询算法,转变为动态负载均衡算法的转化阈值。通过实验测试,相较于WRR算法、least-con算法和动态权重算法,该算法在响应时间和实际并发数等方面具有表现更好,在数值上相比于动态权重算法有18%左右的提升,验证了本文算法具有更好的负载均衡效果。     

基于软件定义网络的服务器集群负载均衡技术研究

在当前的网络体系结构下,采用硬件系统实现服务器集群负载均衡存在着获取负载节点状态困难、流量导向方式复杂等制约因素,不利于提升服务器集群的伸缩性和服务性能。针对此问题,该文提出一种基于软件定义网络(SDN)的负载均衡机制(SDNLB)。该机制借助SDN具有的集中式控制和流量灵活调度优势,利用SNMP协议和OpenFlow协议对服务器的运行状态和全局网络负载信息进行实时监测,并通过权值计算的方式选择出权重最高的服务器作为流处理的目标服务器,在此基础上,采用最优转发路径算法进行流量调度,从而达到提高服务器集群的利用率与处理性能的目的。搭建了实验平台对SDNLB的性能进行仿真测试,实验结果表明:在相同的网络负载条件下,SDNLB与其他负载均衡算法相比,能够有效地降低服务器集群的负载,并能够显著提高网络吞吐量和带宽利用率,缩短流的完成时间和平均时延。     

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。     

数据中心服务器负载均衡问题研究

数据中心服务器的存储容量、处理能力、访问速度和忙闲不均等问题制约了数据中心服务能力提升。服务器负载均衡技术为解决这些问题提供了途径。文章介绍服务器负载均衡运行机制,即利用服务器健康性检测功能,根据系统资源利用率和服务类型确定负载均衡类型,设计负载均衡算法。分析软件、硬件和虚拟化技术负载均衡解决方案,并提出三者融合高质量实现数据中心服务器负载均衡的设计理念。     

社会属性感知的边缘计算任务调度策略

边缘计算服务器的负载不均衡将严重影响服务能力,该文提出一种适用于边缘计算场景的任务调度策略(RQ-AIP)。首先,根据服务器的负载分布情况衡量整个网络的负载均衡度,结合强化学习方法为任务匹配合适的边缘服务器,以满足传感器节点任务的资源差异化需求;进而,构造任务时延和终端发射功率的映射关系来满足物理域的约束,结合终端用户社会属性,为任务不断地选择合适的中继终端,通过终端辅助调度的方式实现网络的负载均衡。仿真结果表明,所提出的策略与其他负载均衡策略相比能有效地缓解边缘服务器之间的负载和核心网的流量,降低任务处理时延。     

基于改进蚁群算法的软件定义网络负载均衡

为改善软件定义网络(SDN)负载均衡问题,对传统的蚁群算法进行改进,并结合服务器负载均衡算法,提出一个改进型的联合算法。该算法使用加权最小连接调度算法,服务器端选择负载最小的服务器,并利用改进蚁群算法(Im-ACO)选择到达所选服务器的最佳路径。理论分析及实验结果表明,提出的联合算法使网络性能得到显著提高,网络吞吐量更高,丢包率更低。     

一种满足带宽和时延约束的选播QoS路由算法

建立一个满足带宽和时延约束的选播通信服务模型，提出相应的选播QoS路由算法。仿真实验结果表明：该算法是有效且切实可行的，它能同时满足带宽和时延的约束条件，较好地平衡网络负载．改善了网络服务质量。     

Low-Cost Web Service Discovery Based on Distributed Decision Tree in P2P Environments

Peer to Peer (P2P) techniques were widely applied into Web service discovery fields, but most existing schemes only focused on matching the functional attributes of Web services and ignored the non-functional attributes, i.e. quality of services (QoS). In this paper, we present a QoS-aware Web service discovery approach. The approach maps each Web service into virtual space to distribute all QoS attributes among P2P nodes, and then designs a distributed decision tree to support range service query with QoS requirements. Finally, a load balance algorithm is used to reduce range query cost. Experimental results based on synthetic and real datasets show our proposed approach can perform effective service discovery with low cost in P2P environments.     

SOA中一种带有预测功能的自适应负载均衡算法

在面向服务架构（SOA）中,针对目前负载均衡算法对于延时期间的负载波动情况自适应性及预测性较差的问题,提出一种改进的带有预测功能的自适应负载均衡算法．当工作负载到达率和服务特征发生变化时自动调整负载参数,并对后续请求的负载权重及分配情况进行预测．实验结果表明,该算法适用于高频率分布式的服务集群环境,能够有效的缩短服务器的平均响应时间,提高服务器的性能．     

基于CORBA的自适应负载均衡服务的研究

随着越来越多的企业级分布式应用采用CORBA作为其构造平台和通过分布式对象集为猝发式客户请求提供高QoS的服务，基于CORBA的负载均衡服务具有重要的研究价值。本文分析了传统的基于CORBA的负载均衡设计模式，提出了一种基于CORBA自适应的负载均衡服务设计模式。本模式诉效率、吞吐量和负载均衡服务的有效性、小粒度、可移植性和动态性之间进行适当的平衡。     

考虑负载均衡的系统保护通信专网路由规划方法

针对系统保护通信专网局部节点与链路业务负载过重的问题,提出一种考虑负载均衡的系统保护通信专网路由规划方法.首先,阐述了系统保护通信专网的概念,分析了局部节点和链路业务负载过重的问题;然后,构建了综合考虑业务特性和备份路径的负载均衡路由规划优化模型,实现了模型的负载均衡路由规划求解;最后,以某省系统保护通信专网光传送网(...     

基于Web挖掘的个性化服务系统的研究与实现

介绍了Web挖掘在个性化服务系统中的作用,指出了Web挖掘的基本过程和关键技术,论述了应用Web挖掘技术实现的个性化网络教学系统的体系结构及其主要算法。     

移动Ad Hoc网络中的负载均衡路由算法

移动Ad Hoe网络(MANET)中的路由算法应尽量使网络负载均衡,不均衡不仅导致正在通信的路由由于过度拥塞而引起数据包延时过大、吞吐量下降,而且会使拥塞节点的能量提前耗尽,从而加剧网络拓扑结构的变化及节点之间的不公平性。本文对目前提出的一些负载均衡路由算法进行了简要比较和分析,在此基础上,指出了目前负载均衡路由算法中存在的一些问题,并提出了一个实现负载均衡路由算法的一般模型。基于该模型,文中提出了一种简单的负载均衡路由算法。仿真结果表明,负载均衡路由算法比未考虑负载均衡的路由算法具有更高的数据包投递率和更低的数据包传输延时。     

Embedding and reconfiguration algorithms for service aggregation in network virtualization

Network virtualization and transmission quality optimization are promising techniques for future Internet. Previous researches on virtual network embedding focused on efficient utilization of network resources. In this paper, we present a virtual network embedding scheme that aims at improving the effect of transmission quality optimization. In order to enable more service benefit from optimization, the embedding algorithm presented in this paper follows the service aggregation embedding principle. We also develop a reconfiguration algorithm based on service aggregation and load balance. Simulation experiments demonstrate that the proposed algorithms can achieve good performance on service aggregation as well as efficient resource utilization. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于P2P的RFID编码解析网络结构与算法研究

 本文结合P2P技术,提出了分级P2P RFID编码解析网络结构.并基于改进的kademlia算法,在该网络中实现了RFID编码解析服务.实验数据表明,分级P2P RFID编码解析网络相对于基于DNS技术的EPCglobal ONS,具有负载均衡、可扩展性好、能有效应对单点失效等优点.最后,本文给出分级P2P RFID编码解析网络需要继续深入考虑的问题.     

Resource optimization algorithm of combination of NFV and SDN for application of multiple services

Various services of internet of things (IoT) require flexible network deployment to guarantee different quality of service (QoS).Aiming at the problem of IoT service function chain deployment,network function virtualization (NFV) and software defined networking (SDN) were combined to optimize resources.Considering forwarding cost and traffic load balance,a joint optimization model of virtual network function placement and service function chain routing was given and was proved to be NP-Hard.In order to solve this model,two heuristic algorithms were proposed.One was the service chain deployment algorithm of first routing then placing (FRTP) and the other was the placing followed by routing (PFBR) based on node priority.Simulation results demonstrate that FRTP and PFBR algorithm can significantly balance network traffic load while alleviating congestion and improving the acceptance ratio of the chain requests compared with other algorithms.