Linux服务器集群系统构建

LVS集群技术是构建高性能、高伸缩性、高可用性和低成本的网络服务系统的有效技术。本文介绍了LVS服务器集群系统的主要技术特点,包括其体系结构、负载均衡技术、调度算法,并给出了构建LVS服务器集群系统的实现步骤。     

基于LVS的服务器负载均衡技术

高并发负载一直是网络应用系统面临的挑战。通过建立负载均衡机制,可以在服务器集群中合理分配服务器负载来解决这个问题,实现网络应用服务的高伸缩性、高可靠性。文章阐述了利用LVS构建软负载均衡的原理和方法,并结合实际应用案例对 LVS 负载均衡架构配置进行了实例演示。系统实际运行结果表明该架构可以很好满足高并发负载访问。     

基于LVS的数据库集群负载均衡性能测试与分析

Linux虚拟服务器(Linux Virtual Server,LVS)技术是一种广泛应用于企业集群中的负载均衡技术,目前关于LVS的研究主要是基于Web服务器集群负载均衡性能方面。在一些实际应用场景中,LVS可以直接与数据库集群相结合。将LVS与数据库集群结合,提出一种对LVS架构下数据库集群性能进行测试的方案,并利用HP LoadRunner对负载均衡算法的数据库集群进行负载测试实验,通过数据分析比较,得出LVS提供的算法中较适合数据库集群的调度算法。     

利用集群技术构建Web-GIS平台的研究

集群系统和负载均衡技术提供了一种有效的扩展服务带宽和增加网络吞吐量的方法。在介绍集群系统结构和负载均衡技术的原理、算法以及实现方式的基础上,重点提出一种利用LVS和CFS技术应用于Web-GIS的服务器集群的设计方案,并优化了调度算法。     

基于Linux的负载均衡技术

网络业务量的激增和应用的特殊化都使得负载均衡成为迫切需求,Linux虚拟服务器按传输层连接对集群节点进行业务分配的方式,能便捷而高效地实现负载均衡。文中对Linux虚拟服务器集群的结构与原理进行了讨论,重点阐述了满足不同应用需要的4种负载均衡算法,并在Linux操作系统环境下,构建了虚拟服务器集群,测试了负载响应、服务性能、调度器备份。结果表明,虚拟服务器集群技术可较大幅度地提高系统的综合性能。     

基于集群技术的Linux虚拟服务器及其配置实例

随着计算机网络的发展，集群作为一种前沿技术越来越被广泛的应用于各个领域，如天气预报、数据挖掘、图像处理、网络负载等。文章首先介绍了集群技术，然后重点阐述了Linux虚拟服务器（LVS）工作原理，最后通过一个LVS配置实例说明集群在负载均衡网络流量中的应用。     

动态反馈负载均衡在LVS集群中的设计与实现

在Linux内核中实现的负载均衡调度算法都是静态的,没有动态调节机制。介绍了LVS集群原理,分析了LVS调度算法的不足,提出了一种通过实时获取真实服务器的性能数据、计算和评估真实服务器负载,并根据结果调节服务器权值的方法。经测试,利用该方法能够有效防止服务器负载倾斜,达到良好高负载均衡的效果。     

LVS资源负载策略应用研究

LVS （Linux Virtual Server）是提高云平台资源利用率的方案之一,但是由于LVS负载均衡算法的权值设置不科学以及在分配连接请求时不能实时地平衡任务,导致云环境中的服务器负载失衡,降低了系统对外提供服务的能力.针对以上问题,本文将模拟退火算法和加权最小连接算法相结合,提出一个基于最佳负载因子的负载均衡策略.并通过实验证明,最佳负载因子策略能够使集群中节点负载更加均衡,极大程度上提高了集群资源利用率.     

负载均衡系统设计方案

网络流量与日俱增,而对流量的需求会积聚在服务器端,如何提高服务器处理能力是一个现实的问题,采用负载均衡调度器来构造高效集群系统是一种有效的办法.通过网络发展需求和负载均衡技术分析比较,给出几种负载均衡调度器的设计方案和由此负载均衡调度器构成的集群体系结构,最后给出负载均衡调度器具体应用.     

LVS负载均衡调度算法的改进及实现

采用服务器集群架构提供服务成为互联网服务业中普遍采用的策略,目前使用得比较广泛的网络负载均衡集群是Linux虚拟服务器集群。优秀的负载均衡算法可以将用户请求合理地分配到集群中的真实服务器中．提高集群中服务器的利用率和集群系统的吞吐量。针对LVS默认算法WLC算法的不足之处,对WLC算法进行改进．设计并实现一种基于反馈式的负载均衡算法。实验证明,改进算法能够增大集群的吞吐量,提升集群的整体性能。     

一种选择性加权聚类融合算法

传统的聚类融合方法通过融合所有成员实现融合,无法彻底消除劣质聚类成员对融合质量的影响,而从聚类成员的选择和加权两方面进行聚类融合,即先采用两两融合技术代替融合所有聚类结果进行聚类成员选择,然后进行基于属性的聚类成员加权,在理论上具有更好优越性。通过对真实数据和模拟数据的实验发现,该算法能有效处理聚类成员的质量差异,比传统聚类融合能得到更好的聚类结果,具有较好可扩展性。     

基于簇树的6LoWPAN无线传感器网络构建方案*

提出了基于簇树的6LoWPAN无线传感器网络构建方案,此方案提出以簇内节点数量为度量参数的簇生成算法,在簇生成算法中,总是簇内节点总数最多的簇首节点首先发起簇的生成过程,因此实现了簇首节点数量最小化。此外,本方案还提出了簇首节点及簇关联节点移动或失效时的簇及簇树的修复算法,即基于簇内节点的权值选举新的簇首节点或簇关联节点,以维护簇或簇树的拓扑结构,确保IPv6地址配置和路由的连续性及正确性。对本方案进行了性能分析,分析结果验证了其构建的网络结构稳定性更强,路由功耗更低。     

Windows2000下集群服务的探讨

主要讨论了Windows2000集群服务器的原理及其优越性,并对其硬件及软件特性进行介绍,最后给出了一个应用实例。     

自治数据库系统中聚类算法的研究与设计

在自治数据库中,数据的分类是第一步也是非常重要的一步。如何能快速、准确地对数据分类是非常重要的。提出了一种聚类算法,能够快速准确地分类。首先介绍了自治数据库、聚类的基本概念,在此基础上提出了一种聚类算法,并通过实验验证,最后得出结论,该聚类算法是可行的。     

基于网格的多机群资源中间件的设计与实现

使用不同管理系统的多机群系统不能实现资源共享、协同工作和自适应资源管理。针对该问题,该文利用网格的资源共享和动态分配特性,通过构建多机群资源管理中间件,设计并实现了基于网格技术的异构多机群系统。运行结果表明,以中间件集中、动态地管理和调度资源,该系统能够正确高效地工作,验证了网格技术和中间件设计概念在异构多机群系统方面的可行性。     

一种等分割聚类算法的改进

起源于并行学习算法对数据划分的要求，在对一种现行等分割聚类算法进行改进的基础上，本文提出自己的等分聚类算法。仿真实验表明：当样本集为样本密集型或稀疏型时，与原算法相比，我们提出的算法收敛性生能更好，划分效果也更佳。     

数据流聚类算法在入侵检测中的应用

处理数据流的能力成为入侵检测系统面临的挑战,针对这一现状提出DC-stream算法,该算法采用在线离线两阶段聚类,设计了一套缓冲式异常点处理机制,在保证数据流聚类效率和精度的同时,能够过滤噪音数据。实验结果证明,该算法能在海量的网络数据流中及时有效地发现入侵行为,并具有较强的抗干扰能力。     

基于PC集群的MPI并行环境的搭建

集群是充分利用计算资源的一个重要概念,PC集群是最易构建的分布式并行计算环境。MPI是应用最广的并行程序设计平台。本文通过实例阐述PC集群及PC集群上的MPI并行计算环境的搭建。     

数据挖掘中聚类算法的综述

聚类算法是数据挖掘领域中非常重要的技术。本综述按照聚类算法的分类，对每一类中具有代表性的算法进行了介绍，分析和评价。最后从发现聚类形状、所适用的数据库和输人数据顺序的敏感性等方面进行了算法推荐，供大家在选择聚类算法时参考。     

数据挖掘中聚类分析的技术方法

数据挖掘是信息产业界近年来非常热门的研究方向,聚类分析是数据挖掘中的核心技术。对各种聚类算法进行了分类,对代表算法作了详细的分析,并对这些算法从多个方面进行了比较,从而为研究和在不同领域使用这些算法提供了参考。同时还阐述了聚类分析在数据挖掘中的应用。