负载均衡中粒子群优化算法的研究

负载均衡技术是集群系统任务调度的中心环节,静态分配负载均衡算法,不能很好地实现异构服务器负载均衡.本文采用自适应的动态负载算法来计算服务器的负载,达到异构的均衡效果.实验结果表明,该方法降低了服务器端事务请求的相应时间,提高了系统的吞吐率,从而改善了系统的性能.     

基于主机性能度量的异构集群作业调度算法

传统经典作业度算法在集群应用中实现简单、执行效率高,但在异构集群环境下由于缺乏在线节点运行状态动态反馈能力和负载均衡能力,降低了计算资源利用率和系统吞吐率.为解决上述问题,设计了一种在异构集群环境下基于主机性能度量的作业负载均衡调度算法,该算法通过收集集群中在线节点的状态信息和作业响应时间遴选出可信节点集合,计算出各可信节点的HPM值,利用负载均衡运算规则生成候选的作业分配节点集合,最终按照预先设计的优先原则把不同作业分配至各计算节点,并更新各节点运行状态.实验结果表明,在异构集群环境下调度同类型作业时,该算法在总完成时间和负载均衡性能等指标上均优于传统经典算法.     

基于节点分组的异构集群负载均衡算法*

首先根据排队论理论给出了一个理想的负载均衡模型。针对该模型的系统开销问题,提出了一种基于节点分组的异构集群负载均衡算法。实验结果表明,相比于轮转法和加权轮转法这两种普遍采用的负载均衡算法,该算法可以提供更加稳定的请求响应时间,并在负载波动较大时明显提高集群的吞吐率。     

基于TL_Sheduling的异构集群负载均衡算法的研究与应用

异构环境下"集群系统"负载均衡技术的关键是实现进程的跨平台迁移,对于进程的跨平台迁移所带来的困难和开销是巨大的.在传统进程迁移算法基础上,充分考虑节点对提交作业的适应性,提出一种新的TL-Scheduling负载均衡算法,能够控制作业提交到适合它执行的节点上,该算法可以有效提高系统负载均衡和作业执行效率.在其基础上,研究设计了基于XML业务流程模板的卫星作业调度系统,使得作业调度系统更加实用化.     

在线多任务异构云服务器负载均衡算法研究

针对由于云服务器之间软件环境存在异构性及数据分布不均匀等特点而导致云服务器集群在处理大量任务时往往出现节点负载不均衡的情况,提出了解决在线多任务异构云服务器集群负载均衡的方法与相关算法。首先统计集群提供的各类服务的平均资源消耗,结合任务在服务器上已运行时长和资源占用情况,预测评估某一时刻服务器上任务剩余负载总量;然后按周期获取节点实际任务负载情况,及时修正任务负载情况;最后综合考虑节点各项性能,计算在待分配任务提交时刻各节点的预测负载评估值,并将任务分配给预测负载最轻的节点。实验结果表明,该算法具有可行性且在多任务异构云服务器集群负载均衡方面具有一定优势。     

Hadoop异构集群中数据负载均衡的研究

Hadoop平台下,数据的负载均衡对平台性能的发挥有着深远的影响。首先分析默认数据负载均衡的局限性,针对现有默认HDFS(Hadoop Distributed File System)数据负载均衡算法只考虑存储空间利用率,而未考虑节点间异构性的问题,提出一种量化异构集群数据负载均衡的数学模型。该模型根据节点的存储空间及节点性能计算得到各个节点的理论空间利用率,并根据当前集群存储空间利用率动态调整节点最大负载。实验结果表明,提出的数据负载均衡策略能够让异构集群达到更合理的均衡状态,提高集群的效率,并有效减少作业的执行时间。     

服务器集群负载均衡技术研究及算法比较

简要介绍了负载均衡技术的分类及其发展,重点介绍了服务器集群负载均衡技术及应用.并对评价负载均衡优劣的重要标准之一--负载均衡算法的种类做了详细介绍及优缺点比较.对近年来一些新的负载均衡算法做了介绍.最后,对服务器集群负载均衡技术的发展前景做出了展望和预测.     

代理集群的负载均衡系统的设计与实现

为了提高代理集群系统的整体性能,提高代理集群的效率,基于分布式计算领域已经较为成熟的负载均衡算法的研究成果,以及目前流行的服务器流量均衡策略,设计了一种针对代理集群这一应用背景的负载均衡策略系统,完成了系统结构和负载均衡策略的实现,并进行了性能测试.     

异构结构化P2P网络负载均衡方案

结构化P2P网络由于采用DHT算法导致节点存储资源的不均衡,当前解决方案都是假定节点容量及负载是均匀分布在系统中,而忽略了实际网络存在的节点异构性的影响.本文提出的考虑节点异构性的结构化P2P网络负载均衡方案提出了负载均衡的衡量标准--负载平滑度,采用基于相同资源描述符的资源整体转移方案,以节点的邻居节点为平衡范围,描述了系统在节点加入、离开,资源加入以及节点过载情况下的算法,使得整个系统逐步达到负载均衡.该方案充分考虑了实际网络中存在的异构问题.仿真实验表明,该方案有效地解决了并构P2P网络下的负载均衡问题.     

一种改进的基于动态反馈的负载均衡算法

负载均衡是集群系统研究的一个重要问题,负载均衡算法是集群任务分配的核心,介绍了LVS中的负载均衡算法,讨论了常用算法的不足,在分析这些算法各自优缺点的基础上,提出了一种改进的基于反馈的负载均衡算法,算法引入一个负载容余参数以更准确地描述集群节点的负载状况,在考虑服务节点真实负载,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静态算法.     

一种改进的集群动态负载均衡算法

在集群系统的研究中,负载均衡算法是一个重要的方向,因为它关系到多台服务器在整合成一个集群系统后能否很好地相互协作,以更好地完成用户交予的任务。为实现上述目的,本文在分析已有的负载均衡算法基础上,提出一种改进的能够实时收集服务器负载指标,进而动态地计算出服务器在分配用户连接中的权重的方法。测试结果表明,该方法能够有效地防止服务器倾斜,达到良好的负载均衡效果。     

有效的WebGIS地图服务器场负载均衡算法

针对现有网络地理信息系统（WebGIS）负载均衡技术的缺陷,分析利用集群技术解决WebGIS负载均衡的必要性和可行性,提出基于地图服务器场的WebGIS分布式负载均衡模型,研究地图服务器场分布式动态均衡调度算法,建立试验床,通过一系列的试验结果验证了该算法良好的全局网络负载性。     

基于权重轮询负载均衡算法的优化

随着电商网站用户规模不断增长,高并发问题成为在搭建大规模电商网站系统时面临的一项重大挑战,通过负载均衡算法来实现Web服务集群中各节点均衡负载是解决高并发的手段之一.然而,目前通用的负载均衡算法都存在一些不足之处,针对这一问题,提出了一种动态自适应权重轮询随机负载均衡算法（Dynamic Adaptive Weight Round-Robin Random Load-Balancing,DAWRRRLB）,该算法考虑到影响Web服务集群中服务器节点性能的多重因素,根据节点在运行过程中的实时负载情况动态的改变集群中节点的负载性能,并结合改进的Pick-K算法对权重轮询负载均衡算法进行优化,始终保证性能最优的服务器节点在提供服务.通过多次实验对比,改进的DAWRRRLB算法可以有效的提高负载均衡效率.     

大规模文件上传接收服务的负载均衡引擎研究

针对大规模网络环境下的文件上传接收服务系统的需求,设计了一个集群架构的文件接收服务系统,采用多台接收服务器来实现文件接收服务,提高了系统的稳定性和可用性。根据文件传输的特点,综合考虑文件流量负载情况和服务器当前负载情况,提出了一个综合负载统计的负载均衡算法,测试结果表明基于该算法的文件接收集群系统具有较好的负载均衡效果。设计并实现了文件上传接收服务系统的负载均衡引擎,解决了系统的负载失衡问题,提高了系统的运行效率。     

用动态反馈负载均衡算法计算Web服务器的最大负载量

主要讨论了网络负载平衡集群系统下，基本的平衡算法和动态负栽平衡机制，在LVS的基础上配合轮询算法实现了集群的动态负反馈机制，给出了一个基本的动态平衡模型并加以分析。     

On load balancing for distributed multiagent computing

Multiagent computing on a cluster of workstations is widely envisioned to be a powerful paradigm for building useful distributed applications. The agents of the system span across all the machines of a cluster. Just like the case of traditional distributed systems, load balancing becomes an area of concern. With different characteristics between ordinary processes and agents, it is both interesting and useful to investigate whether conventional load-balancing strategies are also applicable and sufficient to cope with the newly emerging needs, such as coping with temporally continuous agents, devising a performance metric for multiagent systems, and taking into account the vast amount of communication and interaction among agent. This paper discusses the above issues with reference to agent properties and load balancing techniques and outlines the space of load-balancing design choices in the arena of multiagent computing. In view of the special agent characteristics, a novel communication-based load-balancing algorithm is proposed, implemented, and evaluated. The proposed algorithm works by associating a credit value with each agent. The credit of an agent depends on its affinity to a machine, its current workload, its communication behavior, and mobility, etc. When a load imbalance occurs, the credits of all agents are examined and an agent with a lower credit value is migrated to relatively lightly loaded machine in the system. Quasi-simulated experiments of this algorithm show load-balancing improvement compared with conventional workload-oriented load-balancing schemes.     

集群服务器在混合请求下的负载均衡优化算法

针对Web集群服务器在处理分配混合页面访问任务时开环负载均衡算法导致局部服务器负载偏高而降低系统效率的问题,建立了一类基于动态调节的闭环负载分配策略。根据服务器处理Web访问页面类型的特点,建立静态页面与动态页面混合处理的负载量模型,形成处理不同服务请求与负载均衡的内在动态映射关系,以此优化静态页面缓存与调用方式,并基于服务器负载率动态预测和均衡指标,采用负载率偏差最小的任务权重最优分配模型,确定服务器集群的最优任务权重,实现了服务器集群处理混合页面访问的负载均衡分配策略和算法。仿真结果验证了负载均衡算法的正确性和有效性,可以达到更好的负载均衡效果。     

基于Cache优化的Web集群负载均衡算法

Web集群的caching优化对提高系统性能起重要作用。从基于caching优化的角度出发，以事务为一个完整的划分单元，形成Web集群的缓存集，提出了基于事务缓存优化策略，在此基础上给出了一种基于cache的负载均衡算法。     

一种适合P2P MMOG的动态负载均衡算法*

P2P MMOG中常采用多台服务器集群的结构来处理玩家的请求,但是,玩家在游戏中的走动、打斗常常使某些服务器超载,因此网络游戏系统应该具有一定的负载均衡能力,即能以较高的性能动态地将负载从超载节点迁移到轻载节点中。提出了一种在游戏动态运行过程中与系统空闲时的一种动态负载均衡算法。实验表明,该算法能够有效地均衡负载和提高系统性能。     

基于贪心策略的多结点并行光线跟踪负载均衡算法

为了提高利用光线跟踪集群绘制生成高分辨率复杂场景画面的并行度,提出基于 贪心策略的多结点并行光线跟踪负载均衡算法。首先根据 GPU 的并行特性将屏幕空间划分成若 干正方形图像块,并基于移动物体球形包围体在屏幕空间的投影构建二值绘制时间影响度图。 然后依据时空相关性利用上一帧图像块耗时和二值绘制时间影响度图建立渲染任务队列,通过 两步负载均衡实现多渲染结点任务的动态分配。最后进行了实验验证和分析,结果表明该方法 具有良好的负载均衡效果,在 5 个渲染结点的绘制效率最高能提升 4.96 倍。