基于目标规划的服务器集群系统请求调度模型

研究网络服务器,提高传输质量问题,随着计算机网络的飞速发展,对服务器集群的请求也大量增加.针对服务器集群系统中负载分配问题,建立了一种基于目标规划的异构服务器集群系统请求调度模型.对请求按其自身性质进行分类,再将服务器本身的性能作为约束条件,并把请求丢失率最小和不同能力的服务器处理不同数目的请求作为目标,从而建立目标规划模型,通过模型求解来解决请求调度问题,并进行仿真实验.仿真结果验证了模型算法的有效性,模型算法既能让服务器处理能力得到较好发挥,又满足了请求响应时间的要求,使整个服务器集群的处理能力得到较大提高,为设计提供了有效的依据.     

并行WWW服务器集群请求分配算法的研究

为了有效地提高WWW服务器的吞吐能力、反应速度和可扩展性,国际上许多繁忙站点纷纷转向采用并行WWW服务器集群来替代原有的单一主机服务器.这些站点普遍采用请求分配技术,即集中接收所有到达的HTTP请求,然后“均衡”地分配到集群中的各个服务器进行处理.常用的转轮法、最少连接法和最快连接法等算法在分配请求时,要么对集群中各个服务器的性能不加区分,要么不考虑请求的具体内容,在实际系统中效率较低.文章提出了一种适用于异构集群的局部最优请求分配算法（least time increment,简称LTI）,综合考虑服务     

基于内容分类的集群负载均衡算法

集群技术为Web服务带来了新的解决方案,其核心思想是负载均衡策略.在分析已有方法的基础上,提出了一种基于内容分类的集群负载均衡算法.该算法通过对用户请求分类后均匀地分配给各节点服务器,以使每个节点服务器得到的各类请求量大致相同.同时算法引入了一个反馈环节,通过负载权值的等效变换和进入临界状态后的动态权值调整来防止节点负...     

一种Web服务器集群的动态反馈算法

介绍了Web服务器集群技术和负载均衡,针对静态的加权轮询算法和动态加权最小连接数算法的不足,提出一种基于动态反馈的加权最小连接数算法,该算法根据服务器的实时负载动态地改变权值的大小,再根据最小连接数算法来分配新的连接请求。通过网络仿真软件OPNET对这3种算法进行仿真、对比得出,新的算法能降低HTTP响应时间、提高负载均衡效率。     

基于内容的网络集群负载平衡算法模型

在论述网络集群负载平衡算法的基础上,基于内容分类的方法,给出基于内容的网络集群负载平衡算法三元组模型。请求分类有利于提高缓存命中率,调度机制说明如何适当地转发请求,动态反馈避免将请求分配到重载的服务器,进而分析了调度机制的八种调度策略和六种基于内容的调度转发技术。该模型利用缓存内容来提高集群的吞吐量和响应时间,可部署多种服务类型。     

眼科医疗影像文件存取下的HDFS负载均衡

在HDFS系统中,集群负载分配不均衡成为影响分布式文件存取速度的瓶颈。针对医院信息系统的负载现状,提出多属性双阈值决策的动态负载均衡算法,对分布式集群中使用HDFS默认的单属性评价、单阈值的负载均衡策略存在的缺陷加以改进。通过负载性能测试,对比证明运用多属性双阈值的负载均衡算法相比较HDFS默认的负载均衡更有利于将大量的影像负载数据相对均衡地分配到服务器集群中的各个节点上,大幅度地缩短了增加数据规模时数据服务器节点的平均响应时间,有利于提高HDFS集群整体的工作效率。     

一种基于预测模型的负载均衡算法

结合集群系统中服务节点负载变化的不确定性和随机性的特点,提出WPLS-SVM组合的Linux服务器集群系统负载预测模型。该模型能够依据采样值对集群中节点的负载情况做出预测,根据节点的负载预测结果结合随机区间调度算法可以有效地实现对请求任务的分配与调度。仿真结果表明,较传统的负载均衡算法该算法克服了响应速度慢、预测精度差等缺点,提高了集群系统的利用率。     

基于反馈周期的网络负载均衡算法

针对动态反馈算法中反馈过程可能造成过多额外负载的问题,提出一种基于反馈周期的网络负载均衡算法。周期性地向后端服务器收集信息,对节点的实时负载进行评估,结合节点初始性能,以负载容余平衡为目标指导请求分配;建立关于反馈周期的BP网络,以集群的利用率和系统的负载失衡度为输入,对信息反馈周期进行动态调整。用优化网络工程工具进行仿真,仿真结果表明,该算法有效减少了平均响应时间,提高了系统的性能。     

基于预测机制的分级负载均衡算法

为解决服务器集群负载分配不均的问题,根据用户访问的请求类型,综合考虑用户历史请求引起的负载增量和服务器节点性能,提出了基于预测机制的分级负载均衡算法。负载均衡节点根据用户访问的请求类型建立一次指数平滑预测模型,对相应请求类型引起的负载进行预测,并将预测负载划分为低负载、正常负载、重负载等三个负载等级,根据负载等级对用户请求进行调度,从而实现负载均衡。使用OPNET仿真软件进行测试,结果表明该算法能有效提高负载均衡效率,有较好的负载均衡效果。     

基于随机高级Petri网模型的服务器均衡集群

在均衡集群中请求的分配和选择服务是影响服务器集群性能的关键。本文基于随机高级Petri网(SHLPN)模型提出了动态反馈请求负载分配算法和加权队列选择的综合均衡调度方案。根据集群中各服务器实体的实时负载状况动态分配请求并结合请求权值实施服务,提高了系统的负载均衡能力。     

Web服务器集群系统的实现方法及负载管理

影响WWW网站应用的一个主要因素是用户请求的响应时间太慢,这严重影响了基于Internet的各项应用的发展。本文主要阐述了如何通过多个分布式的Web服务器结点来构筑Web服务器集群系统。文中详细说明了Web服务器集群系统的实现原理及方法,并讨论提出了实出其中各个服务结点之间负载平衡的一些基本技术及机制。     

LBBSRT: An efficient SDN load balancing scheme based on server response time

The response time is the most important factor determining user experiences in the service provision model involving server clusters. However, traditional server cluster load balancing scheme are limited by the hardware conditions, and cannot completely exploit the server response times for load balancing. In order to effectively resolve the traditional load balancing schemes, we propose a load balancing scheme based on server response times by using the advantage of SDN flexibility, named LBBSRT. Using the real-time response time of each server measured by the controller for load balancing, we process user requests by obtaining an evenly balanced server loads. Simulation experiments show that our scheme exhibits a better load balancing effect and process requests with a minimum average server response times. In addition, our scheme is easy to implement, and exhibits good scalability and low cost characteristics.     

An approximation-based load-balancing algorithm with admission control for cluster web servers with dynamic workloads

The growth of web-based applications in business and e-commerce is building up demands for high performance web servers for better throughputs and lower user-perceived latency. These demands are leading to a widespread substitution of powerful single servers by robust newcomers, cluster web servers, in many enterprise companies. In this respect the load-balancing algorithms play an important role in boosting the performance of cluster servers. The previous load-balancing algorithms which were designed for the handling of static contents in web services suffer from significant performance degradation under dynamic and database-driven workloads. Regarding this, we propose an approximation-based load-balancing algorithm with admission control for cluster-based web servers in this study. Since it is difficult to accurately determine the loads of web servers through feedbacks from distributed agents in web servers, we propose an analytical model of a web server to estimate the web servers’ loads. To achieve this, the algorithm classifies requests based on their service times and track numbers of outstanding requests for each class of each web server node and also based on their resource demands to dynamically estimate the loads of each node. For the error handling of the model a proportional integral (PI) controller from control theory is used. Then the estimated available capacity of each web server is used for load balancing and admission control decisions. The implementation results with a standard benchmark confirm the effectiveness of the proposed scheme, which improves both the mean response time and the throughput of the cluster compared to rival load-balancing algorithms, and also avoids situations in which the cluster is overloaded, even when the request rates are beyond the cluster capacity.     

基于在线负载预测的动态集群节能配置策略

动态集群配置中的调节方式大多基于特定的物理实验模型而非数学模型描述。针对上述问题,提出基于预测的动态集群配置策略,根据网络中服务请求的历史信息,采用最小均方误差预测未来时刻服务请求情况,根据负载请求与集群处理能力决定服务器规模的增减,动态调节服务器集群中计算机的开启与关断。实验结果证明了该调度策略的可行性和优越性。     

基于区分Web QoS的负载均衡集群模型

随着电子商务的应用逐步深入,用户访问量的激增且服务请求多样．如何实现对所有请求的快速响应是当前解决的问题．针对此问题,本文提出采用基于区分WebQoS的负载均衡技术．建立了基于区分WebQoS的负载均衡的集群模型．根据请求类型和用户权限划分服务等级,高服务的请求具有高优先调度权,在集群当中通过动态反馈技术均衡调度到某个节点,从而达到区分WebQoS服务的目的,同时也保证集群服务器的负载均衡．该模型在网络环境及硬件环境相同的条件下,与常用的负载均衡技术进行了比较,实验结果证明本文提出的方法效果显著．     

基于AHP的Web集群系统负载均衡算法

利用集群技术构建的服务器组在资源利用率上存在较大差异。为此,提出基于层次分析法(AHP)的集群系统负载均衡算法,建立判断矩阵,得到各项评估指标的单项和综合权重。调度器定时接收真实服务器上的4类参数：网络性能,服务器硬件,服务器软件和网络服务类型。根据调度器收到的每一个连接请求,采用动态反馈算法选择负载最小的服务器响应连接请求。实验结果表明,该算法能减少服务器平均响应时间,有效提高集群系统的响应率。     

Web服务器集群系统QoWS研究

请求负载的增加常常导致Web服务器系统性能降低,用户期望的服务质量得不到保证,这是服务级Web系统所面临和必须解决的问题。文章提出了一种Web服务器集群环境下的负载分配策略,通过对用户请求分类、将不同类别的请求进行响应性能隔离、优先为高级别请求提供服务以及请求许可控制等手段,对不同类别的Web请求提供不同质量的服务,保证了服务级用户的服务质量。同时采用最迟分配原则,改善系统的负载均衡能力,缩短系统平均响应时间。最后通过仿真实验,验证了该策略的正确性和有效性。     

基于KNN和GBDT的Web服务器指纹识别技术

现有的Web服务器指纹识别方法容易因响应头被篡改而得不到准确的识别结果 ,而且已有的基于机器学习的相关识别方法需要预先发送大量的请求来进行识别 。针对上述问题,通过分析响应头的特征关系,提出一种基于KNN和GBDT的Web服务器指纹识别算法,其只需要发送两种不同类型的异常请求,就能识别对应的Web服务器指纹类型和版本范围。 与已有Web服务器指纹识别算法进行的对比实验结果表明,所提算法的识别速度和准确率均得到了优化。     

CPU+MIC异构系统中动态请求处理模型研究

为满足日益增加的服务器端的计算需求,更多的协处理器（如GPU和MIC）成为服务器端的新成员,参与服务器端计算,但是传统的服务器端软件（如Web服务器软件等）不能充分发挥协处理器的性能。为充分利用MIC的性能,提升单台Web服务器的服务质量,针对CPU+MIC的异构硬件体系提出了一种新的动态请求处理模型。该模型基于事件驱动模型和线程池模型,可将部分动态请求调度至MIC执行,并行处理动态请求,兼顾了CPU和MIC间的负载均衡。仿真实验表明,该模型在平均响应时间、吞吐量和99%响应时间等方面均优于现有的Web服务器软件模型。