一种支持服务网格的动态负载平衡系统

为了实现服务网格系统内负载的均衡分布,提高资源利用率和系统的吞吐率,设计并实现了一种基于服务网格环境的动态负载平衡系统。提出了层次式负载平衡调度模式,给出了本系统结构形式,设计并实现了一种综合考虑各局部代理作业数和各个局部代理性能以及当前的负载情况的动态双阈值作业分配算法。实验结果表明,此算法能有效地基于负载分派作业,达到了提高网格内分布资源的利用率和减少作业调度时间的目的。     

基于Nginx的DRC集群动态负载均衡策略

面向数据的体系架构（DOA）为海量异构数据流通共享提供了新的有效解决方案。而数据注册中心（DRC）作为DOA的核心部件,它的访问性能尤为关键。针对高并发访问带来的DRC集群服务过载问题,采用Nginx反向代理负载均衡技术处理高并发访问。对Nginx的负载策略进行分析优化,提出一种由动态配置、负载收集、算法调度组成的动态负载均衡策略,并在负载调度模块对Nginx加权最小连接调度算法（WLC）进行改进,通过自适应权值不断调度下一个周期内性能最优的节点来处理请求。通过高并发性能测试验证了所提出的负载均衡策略在DRC集群中能更有效处理大流量的访问需求,提高集群的资源利用率和缩短请求响应时间。     

一种自适应负载的I/O调度算法

I/O调度算法对磁盘阵列(RAID)性能具有至关重要的影响。虽然已有很多典型的I/O调度算法在一定负载情况下可获得较好的性能,但很难有哪一种算法在各种负载情况下均能获得很好的性能。本文提出了一种智能RAID控制模型,结合C4.5决策树和AdaBoost算法实现负载自动分类,根据负载变化和性能反馈情况动态调整I/O调度策略,实现面向应用需求的自治调度。模拟实验结果表明,自适应调度算法具有较好的适应性,在各种负载情况下优于现有的I/O调度算法,尤其适用于多线程混合负载环境的I/O性能优化。     

基于调度器的Hadoop性能优化方法研究

为了提高Hadoop调度器的调度性能,缩短Hadoop集群的任务整体响应时间,提出了一种基于CPU占用率的动态调度改进算法.首先对Hadoop传统的性能优化方法进行了对比,指出其存在问题的关键是缺乏动态性和灵活性.在此基础上,深入分析Hadoop默认任务调度模型,提出了一种以CPU占用率作为负载指标,在循环分配任务时根据反馈的负载指标判断节点负载情况的算法,动态适应负载变化.实验结果表明,该算法在Hadoop集群中,能有效提高集群性能.     

LVS集群算法研究与分析

LVS集群是一种有效的集群解决方案,其性能依赖调度器上配置的调度算法,该文研究IPVS软件的基本框架,分析常用两种动态调度算法,为选择合适的负载均衡算法提供依据。     

一种基于实时负载的动态负载平衡策略

在分布式系统中采用动态负载平衡算法分配系统中的工作负载,能够提高系统的性能。在简述目前常用的几种动态负栽平衡策略的基础上,提出了一种基于实时负载的动态负载平衡策略,并给出了其调度算法。     

基于动态任务调度的STDS算法设计研究

任务调度是计算机多核处理器系统获得高性能的关键,而现有的多核任务调度算法研究,大多侧重于静态调度下的算法优化和负载均衡,对动态调度及动态负载均衡研究较少。针对动态调度,并结合异构多核的特点,提出一种基于核负载均衡的动态任务调度算法STDS。算法通过合理设定调度粒度,降低调度频率,从而减少调度消耗时间;根据异构多核处理器各核处理性能的差异,设置内核负载上下限值,控制内核负载保持在同一水平,以达到负载均衡效果。算法依据等待时间长短、任务间通信大小和内核负载轻重因素对任务进行实时调度,并可通过实时因子、负载因子等参数设置3种因素的影响比重,以满足系统的不同需求。仿真实验显示,在内核数目较多的系统中,STDS算法更加高效,在保证任务处理速度的同时有较好负载均衡。     

基于轮转周期的动态反馈负载均衡算法

网络管理系统中管理端逐步采用分布式集群构架,通过负载均衡算法调度客户端请求,并将客户端请求分配给多个事务节点进行并行处理。为进一步提高集群系统服务的性能,文中在研究以往负载均衡算法的基础上,提出了一种基于轮转周期的动态反馈负载均衡算法。该算法设计了一种基于剩余资源动态权值的节点剩余负载能力计算方法的动态反馈机制;并在动态反馈负载均衡算法的一个采样周期内引入轮转周期对客户端请求均衡分配。通过实验比较分析,该算法能获得更好的负载均衡效果。     

基于动态等待时间阈值的延迟调度算法

针对已有的延迟调度算法存在的两个问题,即建立在节点会很快空闲的理论假设下有一定限制,当节点不会很快空闲时算法性能严重下降和基于静态的等待时间阈值不能适应云计算数据中心动态的负载变化及不同用户作业的需求,提出了一种基于动态等待时间阈值的延迟调度算法(dynamic waiting time delay scheduling,DWTDS)。该算法通过给无本地数据节点设置节点最大等待时间,以适应节点不会很快空闲的情况;通过分析数据中心各动态参数,根据概率模型调整作业的等待时间阈值。实验验证该算法在响应时间及负载均衡性方面优于已有的延迟调度算法。     

A Dynamic-feedback Scheduling Algorithm for Cluster Load Balancing based on Priority Queue

在分析现有面向LVS集群的负载均衡调度算法优缺点的基础上,提出了一种新的调度算法—基于优先级队列的动态反馈调度算法.该算法根据定期采集到的各服务器负载信息动态地调整各服务器的权值,并根据权值建立优先级调度队列借以实现连接的调度.算法可保证良好的负载均衡性,且时间复杂度降低至O(1).     

嵌入式并行系统中基于任务优化的调度算法

在嵌入式并行计算系统中,任务调度是决定系统性能的关键。多任务调度中,启发式调度法是一种设计简单且性能良好的调度方法。目前的调度算法大多是基于任务复制的,没有充分考虑前驱任务与其后继任务间的相关性。该文提出了一种基于相关任务优化(DTO)的调度算法,通过分析已用处理机的负载和空闲时间,尽量减少系统的调度长度和处理机数目。算法分析结果表明,DTO算法在性能上优于其他算法,对嵌入式并行计算系统中的多任务调度是一个较好的选择。     

A Heuristic Algorithm for Task Scheduling Based on Mean Load on Grid

Efficient task scheduling is critical to achieving high performance on grid computing environment. The task scheduling on grid is studied as optimization problem in this paper. A heuristic task scheduling algorithm satisfying resources load balancing on grid environment is presented. The algorithm schedules tasks by employing mean load based on task predictive execution time as heuristic information to obtain an initial scheduling strategy. Then an optimal scheduling strategy is achieved by selecting two machines satisfying condition to change their loads via reassigning their tasks under the heuristic of their mean load. Methods of selecting machines and tasks are given in this paper to increase the throughput of the system and reduce the total waiting time. The efficiency of the algorithm is analyzed and the performance of the proposed algorithm is evaluated via extensive simulation experiments. Experimental results show that the heuristic algorithm performs significantly to ensure high load balancing and achieve an optimal scheduling strategy almost all the time. Furthermore, results show that our algorithm is high efficient in terms of time complexity.     

MobiWay应用中基于Hadoop的多目标多任务调度算法

针对Hadoop应用环境复杂、网络带宽等因素多变而影响调度算法性能的问题,提出适用于多任务多目标的Hadoop调度算法(MOSMT)。在分析已有调度算法工作原理的基础上,构建MOSMT算法的数学模型和调度策略;在负载模拟器中进行算法评估,并将MOSMT算法应用于MobiWay;对MobiWay应用中的MOSMT算法性能进行测试分析,以最少的资源和最低的时间成本完成任务的调度。通过与FIFO和Fair调度算法对比表明,该算法能够实现类似的功能,并且在处理多任务多目标时耗时更少,更为经济。     

调度服务在虚拟试验系统中的研究与应用

为了提高虚拟试验系统的执行效率,保证系统负载平衡,提高系统的实时性和可靠性,研究并设计了一种实时任务调度服务;该调度服务以节点任务调度算法和迁移策略为基础,提供了一种动态的、可靠的任务分配策略和负载均衡机制,使虚拟试验的任务得到了合理分配和调度;以节点容纳度作为试验参数进行多次试验,试验结果表明:该调度服务在虚拟试验系统中能够动态维持各个节点的负载平衡,降低了任务平均响应时间,提高系统的实时性和可靠性,达到了提高虚拟试验系统整体性能的目的。     

容错实时任务调度的DSPN建模与分析

复杂系统的形式化描述对新系统的设计以及现有系统的改进与评价都具有十分重要的作用;针对处理机系统容错实时混合任务调度,提出采用确定与随机Petri网进行建模与性能分析;首先,根据任务执行的优先级、周期性、容错性和实时性,将任务分为四类;然后,采用DSPN对任务调度执行过程,不同优先级任务抢占式调度,处理机故障及故障恢复过程进行建模,由此构成处理机系统容错实时任务调度过程的DSPN模型;最后,仿真实验结果表明,在负载相同情况下,处理机利用率基本相同,且具有容错的实时任务调度算法可以有效地降低任务错失率;容错实时任务调度DSPN模型可以为复杂任务调度系统的Petri网建模与分析奠定了基础,并为实际工程应用提供了理论指导。     

基于数据交换与同步的作业调度方案

多机作业调度问题是一个经典的NP难问题,在应用中由于实际需要,会出现各种约束和变形,调度问题的研究成果决定着系统的性能.DataTurbo是作者参与的一个用于解决分布式数据迁移、集成和融合的平台,该平台承担着大数据量的分布式传输任务.在DataTurbo平台基础上,提出一种适用于数据交换与同步的分布式作业调度方案,并构建一个灵活的分布式调度算法框架,解决相关的调度问题.该调度方案是一种在线的、可并发的、作业可分解的多机调度方案.仿真实验结果显示,该调度方案在任务负载大、调度点稀疏情况下优势明显,能适用于数据交换同步作业,可作为数据交换与同步作业的动态调度方案,并为相关启发式算法建立基础模型.     

Hadoop平台下改进的LATE调度算法

对Hadoop平台下的MapReduce现有的调度器进行分析研究。针对LATE调度算法在分配节点执行落后任务的备份任务时的不足,结合Hadoop集群的异构性和工作负载的特殊性,在LATE调度算法的基础上提出了一种改进的LATE调度算法。对该算法进行实验和性能分析,表明该算法在完成时间和负载均衡方面有很大改进。     

分布式计算中基于资源分级的自适应Min-Min算法*

Min-Min任务调度算法的思路总是优先调度执行时间较短的小任务,无法得到理想的最优跨度及资源负载平衡．针对该问题,提出基于资源分级的自适应Min-Min算法．分配任务前,先参考现有资源的属性进行分级处理,再与任务在资源中的最小完成时间作乘积得到的最小任务资源组合进行调度;在任务调度过程中,引入自适应阈值,调节长任务的调度等级,从而达到优化效果．通过模拟仿真实验,表明该算法在时间跨度和负载平衡上均有较好性能．     

面向效用最大化的数据中心动态资源分配

传统数据中心的负载均衡只追求资源利用的最大化,而忽略了不同类型任务对完成时间的需求是不同的,使得系统总体服务质量无法达到最佳.针对不同任务的需求差异,引入时间效用函数以表征不同类型任务的完成时间与服务质量的关系,并形式化定义了面向效用最大化的动态资源分配问题.由于该问题是NP难的,设计了一个利用任务优先关系的调度机制,其主要思想为将原问题分解为若干同构的小规模子问题,并利用任务间的优先关系,决策为哪个任务优先分配资源.通过理论分析可以证明,当并行的任务的完成时间满足一定的序列性质时,该算法可以取得全局最优解.实验显示,该算法产生的收益是常用的先进先出公平调度机制产生收益1.5倍到2倍,并且比当前最新的算法2DFQ(多租户二维公平排队算法)的总效用高约17％.     

Multi-Dimensional Scheduling for Real-Time Tasks on Heterogeneous Clusters

Multiple performance requirements need to be guaranteed in some real-time applications such as multimedia data processing and real-time signal processing in addition to timing constraints.Unfortunately,most conventional scheduling algorithms only take one or two dimensions of them into account.Motivated by this fact,this paper investigates the problem of providing multiple performance guarantees including timeliness,QoS,throughput,QoS fairness and load balancing for a set of independent tasks by dynamic ...