动态负载均衡算法在校园网格中的应用

校园网格能有效消除信息孤岛,实现我国高校的计算资源和信息资源的有效共享。一个亟待解决的问题是在校园网格环境下,服务器节点响应能力低下。目前已提出多种技术与方案以解决并提高校园网格的服务器节点的响应能力,负载均衡技术就是一种全新的技术。本文根据校园网格的特点和影响负载均衡的因素,对基于校园网格的负载均衡技术进行了分析和探讨,并提出一种动态负载均衡算法。     

校园网格的负载均衡算法研究

ChinaGrid支撑平台的开发成功，将消除信息孤岛，实现中国高校的计算资源和信息资源的有效共享。一个亟待解决的问题是在ChinaGrid环境下，基于校园网格的服务器集群响应能力低下。目前已提出多种技术与方案以解决并提高校园网格的服务器集群的响应能力，负载均衡技术就是一种全新的技术。文中根据校园网格的特点和影响负载均衡的因素，对基于校园网格的负载均衡技术进行了分析和探讨，并提出一种网格自调度负载均衡算法。     

校园网格的负载均衡算法研究

ChinaGrid支撑平台的开发成功,将消除信息孤岛,实现中国高校的计算资源和信息资源的有效共享。一个亟待解决的问题是在ChinaGrid环境下,基于校园网格的服务器集群响应能力低下。目前已提出多种技术与方案以解决并提高校园网格的服务器集群的响应能力,负载均衡技术就是一种全新的技术。文中根据校园网格的特点和影响负载均衡的因素,对基于校园网格的负载均衡技术进行了分析和探讨,并提出一种网格自调度负载均衡算法。     

基于网格计算的动态反馈负载均衡策略研究

基于分布式系统中静态负载均衡策略的优缺点,提出一种基于网格计算的动态反馈负载均衡策略,最终达到提高整个体系的网络吞吐率和服务平均响应时间等指标。     

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。     

一种基于动态反馈的负载均衡算法研究

集群的负载均衡策略是提高集群整体性能的关键。文章提出了一种基于资源使用率和输入参数的负载均衡算法，有效地解决了集群内各服务器间的负载均衡问题。     

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。     

基于并行遗传算法的分布式VOD系统负载均衡研究

在大型VOD(Video On Demand)系统中,服务器需要响应来自用户的大量并发请求,不仅视频服务器成为系统的瓶颈,负责负载均衡的应用服务器也日益成为系统的瓶颈.基于分布式VOD系统的结构,采用并行遗传算法对大型分布式VOD系统的负载均衡进行了研究,提出并实现了一种基于并行遗传算法的分布式VOD系统负载均衡调度算法.实验结果表明,与不采用负载均衡和采用串行遗传算法的负载均衡调度算法相比,该算法能够显著提高VOD系统的处理性能和响应能力.     

一种网格环境下的动态负载均衡机制

负载均衡机制有利于提高广域分布式环境中资源共享和协同工作的效率。根据网格系统的特点,采用灰色预测方法,设计了一种动态资源负载均衡机制,给出了预测模型和实时预测策略以及基于该机制的负载均衡算法。该资源负载均衡机制具有以下特点：可在较小的开销下取得满意的负载均衡性能,具有网格环境下的可扩展性,能够适应网格资源动态变化的特性,解决资源发现过程中的负载均衡 问题。     

分布式文件系统的动态负载均衡算法

为了解决分布式文件系统的负载均衡问题,研究了多种负载均衡算法,分析各种算法的优缺点.综合了静态权重轮询算法和动态负载均衡算法两类算法的优点,提出一种自适应的综合动态负载均衡算法,它实现简单、降低了获取反馈信息的开销且不失实时性.经过试验比较,该算法能有效地降低平均响应时间和提高吞吐量,负载的分配更为均衡.     

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。     

基于网格计算的混合负载均衡的改进策略

近年来,随着科学研究对计算资源的要求不断增加,结合分布式计算环境和互联网的网格计算已经得到越来越多研究者的关注。网格计算就是利用网络中的空闲计算资源来协助那些要求大量计算的复杂任务的执行。根据分布式系统的静态和动态负载均衡策略的优缺点,本文提出了在网格计算环境下的混合负载均衡策略。为了让网络中的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,并根据大量的实验总结,提出了新的用来评估节点效率的函数,较以前的函数执行效率有了提高。     

异构系统动态负载平衡的扩散算法

动态负载平衡是大规模并行计算中的一个十分重要的研究领域．它的主要方法是将计算负载通过并行计算机节点间的互连网络从负载高的节点移至负载低的节点．以前的学者针对同构系统提出了扩散算法等，对于异构系统研究得很少．该文研究了在异构系统中的扩散算法，在理论上证明了该方法的守恒性与收敛性，提出了一种构造异构系统的扩散矩阵的方法，并在不同规模的二维格栅网结构上进行试验，初步试验表明，该方法能够有效地对异构系统进行负载平衡，对于规模较小的系统收敛速度较快，而对于较大的系统，收敛速度慢一些．     

基于遗传算法负载均衡的网格工作流技术研究

针对传统的网格工作流系统中,在分配任务的过程中,根据执行任务的最短时间选取传输路径,这样造成多条路径负载的不均衡,导致网格工作流的工作效率低的问题。文章提出一种基于遗传算法负载均衡的网格工作流算法。通过模拟自然界的生物进化过程对任务空间进行随机化搜索,根据预定任务的适应度函数,并用全局并行搜索方式找到最优节点,避免了传统均衡方法的逐次匹配执行带来的低效问题。实验表明,该新算法能够实现快速负载均衡,提高网格工作流系统的工作效率,取得令人满意的结果。     

集群系统中的动态反馈负载均衡策略

针对Web服务器集群系统中负载动态变化的特点,为了高效地实现任务均衡分配,提出一种新的负载均衡算法。该算法结合动态反馈原理,周期地根据服务器节点真实负载的状态变化情况,改变其相应节点的权值,避免服务器间的负载失衡。实验表明,该方法能有效降低系统平均服务延迟时间和提高吞吐量,提升集群系统的整体性能。