一种基于Linux集群技术的负载均衡方法

针对单纯提高硬件性能已经无法解决的网络服务质量问题,提出一种基于Linux集群技术的负载均衡分配方法。在Linux虚拟服务器异构集群的基础上,引入动态反馈模型来优化采集负载信息的通信机制,并通过智能分配策略来避免传统轮询算法对服务器资源的过度消耗。结合Linux脚本及命令进行性能测试,实验结果表明,提出的智能分配方法比加权轮询算法具有更好的响应时间和吞吐量。     

改进的文化粒子群算法的电子商务服务器集群负载均衡

随着电子商务的发展,电子商务企业服务器集群负载均衡问题越来越严重,为了解决粒子群算法在求解电子商务服务器集群负载均衡问题上存在的不足,提出一种改进的文化粒子群算法的服务器集群负载均衡策略.首先利用粒子群算法的主群体空间和文化算法的知识空间形成"双演化双促进"机制,提高算法全局搜索能力和运行效率;然后引入遗传算法进化机制对知识空间演化操作进行改进,最后将该算法应用于电子商务服务器集群负载均衡问题求解.经过仿真验证,改进文化粒子群算法,提高服务器集群系统资源利用率,负载更加均衡.     

XMPP协议的数据分发网络的负载均衡算法

通过对负载均衡算法的研究,改进了加权最小连接数算法,使其适用于并发流量较小但会话连接数量较大的可扩展通讯和表示协议服务器集群系统的数据分发网络。可动态地获取服务器的占用资源,实时计算当前负载能力及负载比率,并通过限定阈值将服务器负载状况分为3个阶段,通过两种不同算法相结合来调度服务器,并且能在服务器空闲或超载时,适时关闭服务器或调度新的服务器,提高服务器集群的负载性能。     

负载均衡优先的改进优先级表调度算法

针对当前云计算环境下DAG任务调度时存在的负载失衡、任务调度效率不高的问题,提出了一种负载均衡优先的改进优先级表调度算法(LS-IPLB).算法将云计算集群中虚拟机的状态参数变化抽象成空间中的参数向量变化,给出实时衡量云计算集群的负载均衡性方法,并作为虚拟机选择权值的重要参数.同时以任务执行代价、任务的出度和任务间的通信代价作为参数计算任务优先级,并在任务调度时采用任务复制策略进一步优化调度过程.结果表明,LS-IPLB算法能有效缩短DAG任务图的完成时间,并实现了良好的负载均衡性.     

基于Nginx的Web服务器性能优化研究

动态负载均衡算法能最小化并行集群中应用服务的响应时间或执行时间,并且对解决高度并行系统中不可预测负载估计问题至关重要。通过加权最小连接算法与upstream机制相结合,提出一种动态反馈负载均衡算法,解决Nginx负载均衡的动态反馈问题,提高了负载均衡分配的准确性。压力测试结果表明,该算法能避免因动态负载信息采集而引入影响整体性能的通信负载开销,提高算法可行性,减小Web服务器平均响应时间并提升正确响应率,为服务器性能优化提供新的解决方案。     

网格环境下加权动态效率的任务调度算法

为了优化网格环境下的任务调度策略,提出了一种加权动态效率任务调度算法WDEA.WDEA任务调度算法根据网格节点资源的CPU利用率、内存利用率、当前网络流量、磁盘I/O访问率以及进程总数等负载参数的变化因素,在WLCA加权最少连接算法的基础上,引入了网格环境中节点资源动态利用率的权值,使得WDEA算法可灵活地根据当前网格环境下不同节点资源的动态负载权重实施任务调度.仿真实验结果表明,WDEA任务调度算法弥补了WLCA算法的不足,优化了任务调度,使节点资源负载趋于均衡.     

一种可靠的高弹性云构架设计与实验

针对云计算下数据冗余较为严重,框架节点负载不均衡及节点负载调度响应速度慢的问题,设计了一种可靠性高的高弹性云构架框架.通过对云框架下网络中拥塞过程建模,确定云数据真实负载需求,减少冗余数据对路径的占用,并使用弹性约束参数计算云框架下的弹性约束信息.利用蚁群算法获得最大弹性约束下云空间内的均衡最优节点,计算需求弹性,降低对云框架负载影响.结果表明:常规云计算网络下,设计的云构架节点负载调度响应速度快,且节点分布均匀,负载率高,表明设计的云构架计算效率较高.     

基于网格划分加权的分布式离群点检测算法

分布式计算被广泛应用于离群点检测问题,但分布式环境中节点计算性能的差异带来了数据计算性能的下降问题。针对面向大尺度高维数据离群点分布式计算的负载均衡问题,该文提出了一种加权分布式离群点检测方法。首先根据数据节点的计算性能确定数据节点的权值,然后将数据空间划分为若干个网格,最后设计了一种基于网格划分的加权分配算法WGBA,将这些网格分配到数据节点中,实现并行计算。实验验证了该方法的有效性。     

基于灰色模型的海洋大数据迁移算法设计

针对海洋大数据环境的数据量大和实时动态变化的特点,提出了一种基于云存储的海洋大数据迁移算法。首先,对海洋大数据进行了表示;设计了一种灰色模型的服务器负载预测算法,该算法能根据服务器历史负载信息来预测下一个时刻的负载。基于服务器的负载预测信息,提出了一种对服务器的负载进行实时迁移的数据迁移算法,通过设定最大负载阈值和最小负载阈值来实现服务器负载的均衡分配。在CloudSim环境下进行实验,实验结果表明文中方法能有效地实现海洋大数据环境的云环境的负载均衡,具有负载均衡高和负载均衡效率高的优点,与其他方法相比,具有更好的负载均衡能力。     

基于煤矿井下WSN的RSSI加权质心定位算法研究

针对井下传统无线网络RSSI加权质心定位算法精度不高的问题,首先提出了一种基于接收信号强度值作为加权因子的加权质心定位算法。算法以动态获取未知节点当前区域的路径衰减系数为基础,通过挑选出未知节点当前活动区域最优参考节点,计算出彼此之间的距离,确定当前未知节点的最优通信半径范围。算法中还选取参考节点和未知节点之间的信号强度RSSI值作为加权因子,一定程度上又减少了传统上通过计算得到节点间距离作为加权因子算法带来的误差。仿真结果表明,改进的定位算法更加适合煤矿井下未知节点具有移动性的特点,在相同测试条件下,比传统加权质心算法精度有了很大的提升。