一种新的集群文件系统模型研究

集群作为成本低、高性能并行或分布式计算平台已经成熟，同时提供许多关键服务(高效通信、负载平衡等)的软件包也已经出现，然而对于集群文件系统的可扩展性和高可用性仍然缺乏有效的支持。为此，介绍了一种基于可扩展性和高可用性的集群文件系统模型，并从可用性角度与集群文件系统(CFS，Cluster File System)进行了比较分析。     

并行文件系统扩容与I/O节点负载平衡策略

在规模并行处理系统ＭＰＰ商业化应用中,并行文件系统容量与Ｉ／Ｏ节点的负载平衡一直是挖掘整个系统并行性,进而提高系统性能的关键问题之一。本文从分析Ｐａｒａｇｏｎ大规模并行处理系统的体系结构和并行文件系统的体系结构出发,给出了并行文件系统的扩容策略,使用ＭＰＰ系统的Ｉ／Ｏ节点平衡负载理论模型,给出了实际工程应用中的负载平衡策略。     

基于TP／IP网络负载平衡的研究

随着Internt和Intranet的高速发展，基于TCP／IP的网络技术已成为网络环境中重要的体系结构。网络负载平衡提高了诸如web服务器、FTP服务器和其他关键任务服务器上的服务程序的可用性和可伸缩性。本文对探讨了基于TCP／IP上网络负载平衡的主要技术，提出软硬件的解决方案，并分析和比较其优缺点。     

并行文件系统与并行I／O研究

集群计算系统中并行文件系统的研究是当前计算机与网络技术中的一个热点问题,而并行I/O是缓解系统数据输入输出瓶颈的一个技术途径。论文对当前集群系统中的并行文件系统与并行I/O做了研究,阐述了研究发展的现状、关键问题等,指出了在集群计算系统中的文件组织、分布以及其在磁盘上的实现、数据的访问特性、高性能网络文件系统、系统的负载平衡与缓冲和预取策略。     

并行文件系统与并行I/O研究

集群计算系统中并行文件系统的研究是当前计算机与网络技术中的一个热点问题,而并行I/O是缓解系统数据输入输出瓶颈的一个技术途径.论文对当前集群系统中的并行文件系统与并行I/O做了研究,阐述了研究发展的现状、关键问题等,指出了在集群计算系统中的文件组织、分布以及其在磁盘上的实现、数据的访问特性、高性能网络文件系统、系统的负载平衡与缓冲和预取策略.     

一种并行文件系统数据容错设计

并行文件系统容错是集群容错的关键组成部分。本文采用一种新的数据复制技术来实现并行文件系统数据的容错。由元数据管理器跟踪文件副本的存放位置，使节点副本可以平均分布在其他I／O节点，从而有利于负载平衡和可扩展性，另外还能够避免临近节点失效问题。     

一种可适应的分布式动态负载平衡策略及其仿真

工作在多用户方式下的大规模并行处理系统，如何保持其资源的有效利用率，缩短任务的响应时间，需要动态负载平衡技术的支持。本文提出并讨论了一种可适应的分布式动态负载平衡策略ＡＲＩＤ，描述了该方法的原理和负载平衡控制协议，分析了该方法的通信开销，以及对系统加速比、任务平均响应时间和系统稳定性的影响，最后，对该方法进行了仿真研究，并与其它动态负载平衡策略作了比较。     

PVFS客户端目录缓存设计与实现

缓存技术是提高并行文件系统性能的关键性技术。在并行文件系统中实现客户端目录缓存，不仅可以减轻目录服务器的压力，避免目录服务器成为系统瓶颈，而且可以简化客户端操作过程，提高并行文件系统的性能。该文对PVFS并行文件系统进行了分析，建立了客户端目录缓存模型；就客户端目录缓存实现的一些关键性问题，如缓存池开辟位置、一致性等问题进行了研究，给出了解决方法，并在此基础上实现了一个客户端目录缓存的原型系统。测试结果表明，加入缓存后，PVFS系统性能有所提高。     

基于TCP/IP网络负载平衡的研究

随着Internet和Intranet的高速发展,基于TCP/IP的网络技术已成为网络环境中重要的体系结构。网络负载平衡提高了诸如Web服务器、FTP服务器和其他关键任务服务器上的服务程序的可用性和可伸缩性。本文对探讨了基于TCP/IP上网络负载平衡的主要技术,提出软硬件的解决方案,并分析和比较其优缺点。     

文件系统中日志技术的研究

本文分析了日志技术在现代文件系统中的应用实现的主要特点与问题，并总结了在文件系统中使用日志技术需解决的问题。     

集群动态负载平衡系统的性能评价

该文使用随机Petri网对集群动态负载平衡系统建立了一个抽象模型．通过细化模型中的节点本地处理部分对5种动态负载平衡算法的性能进行了分析，并讨论了集群负载特性对动态负载平衡系统性能的影响，最后得出的主要结论有：(1)动态负载平衡算法可以取得比静态负载平衡算法更好的性能；(2)与传统的只考虑CPU就绪队列的负载平衡算法相比，考虑了各种I／O请求队列的负载平衡算法可以取得更好的性能；(3)即使在极端的集群负载特性中。集群动态负载平衡算法仍然能取得比较理想的性能，因此实现即使是十分简单的集群动态负载平衡系统也是很有必要的。     

集群负载平衡的性能评测方法

随着单一系统映像(SSI)集群的发展,其提供的易于使用的高性能和高可用的计算环境,对用户越来越具有吸引力。但是,对于单一系统映像集群,现有的基准测试程序在测试系统性能时将负载静态地平均到各个处理器,而没有考虑系统的动态负载平衡特性。基于此,提出一种针对负载平衡集群的性能评测方法,采用非平衡树搜索算法提供动态负载,通过负载单元的运行时间评测系统在真实的负载平衡环境下的性能。     

基于面向对象存储系统的对象及数据副本布局方法设计

面向对象存储是近年来存储系统领域的研究热点之一。与传统存储系统相比,面向对象存储系统具有高性能、可伸缩、更安全、更可靠的特点。针对面向对象存储的特点,本文给出了一种对象和数据副本的布局方法,并在原型系统上验证了实现。实验测试表明,这一布局方法能够很好地实现系统的负载均衡和可伸缩性。     

Exploration on the Load Balancing Technique for Platform of Internet of Things

In recent years, the Internet of Things technology has developed rapidly, and smart Internet of Things devices have also been widely popularized. A large amount of data is generated every moment. Now we are in the era of big data in the Internet of Things. The rapid growth of massive data has brought great challenges to storage technology, which cannot be well coped with by traditional storage technology. The demand for massive data storage has given birth to cloud storage technology. Load balancing technology plays an important role in improving the performance and resource utilization of cloud storage systems. Therefore, it is of great practical significance to study how to improve the performance and resource utilization of cloud storage systems through load balancing technology. On the basis of studying the read strategy of Swift, this article proposes a reread strategy based on load balancing of storage resources to solve the problem of unbalanced read load between interruptions caused by random data copying in Swift. The storage asynchronously tracks the I/O conversion to select the storage with the smallest load for asynchronous reading. The experimental results indicate that the proposed strategy can achieve a better load balancing state in terms of storage I/O utilization and CPU utilization than the random read strategy index of Swift.     

数据挖掘技术在网络负载均衡中的思考

企业信息化已成为企业在全球化竞争时代的生存之道。而信息化的基础在于一个完善高速的网络架构,并在这个架构上做到网络负载均衡。针对目前网络架构现状,从数据挖掘的角度提出一种负载均衡的方法,基于数据点对网络流量进行聚类,形成聚类数据。将这些聚类按时间序列预测其负载强度,使整个系统负载均衡。实验与分析结果表明了该方法的有效性。     

基于动态权重的一致性哈希微服务负载均衡优化

随着互联网技术的发展,互联网服务器集群的负载能力正在面临着前所未有的挑战,实现合理的负载均衡策略尤为重要。为了使负载均衡达到最佳的效率,可以使用一致性哈希算法来对集群负载均衡系统进行负载分配。针对微服务架构的服务器集群场景,对该集群负载均衡的特性进行分析,提出一种基于虚拟节点的一致性哈希环的设计与分割方法及基于动态权值的分配策略,在一致性哈希算法的基础上,实现服务集群之间的负载转移,解决微服务集群中服务负载增多,导致服务之间负载不均衡的问题,防止其中某些服务因为负载压力过大,导致服务崩溃的问题。经实验表明,与传统的一致性哈希算法相比,改进后的负载均衡策略负载不均衡的概率是原来的31%;并且动态分配策略具有良好的负载均衡性能,有效地解决了微服务分布式架构的负载均衡问题。     

基于Petri网的集群应用系统性能评价

利用随机Petri网理论给出了一个集群应用软件负载平衡系统的抽象模型,通过细化其中的本地节点处理部分对3种集群动态负载平衡的调度策略和应用系统体系结构对负载平衡系统的影响进行了分析,得到了一些对大部分应用系统的设计起到指导作用的结论.这些结论是:(1)无论是静态负载平衡还是动态负载平衡都能提高集群系统的性能,动态负载平衡会得到更好的性能;(2)在动态负载平衡算法中除了要考虑系统中最重要的等待队列--应用队列外,还要考虑数据库队列;(3)异步体系架构将任务切分到各处理子系统中,有助于将各子系统负载数据综合到负载向量中,能够更准确地衡量系统负载、提高负载平衡系统的性能,优于同步体系结构.     

基于负载权值的负载均衡算法

为解决服务器集群负载分配不均的问题,综合考虑节点负载和节点性能信息,提出了基于负载权值的动态反馈负载均衡算法。利用负载权值选择分配负载的节点集合,保证性能高的节点分配到较多的负载;引入负载差值计算节点分配负载的概率,使得负载的分布更加均匀;通过负载增量及负载修正保持系统的稳定性。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。     

一种自适应文件系统元数据服务负载均衡策略

随着大数据时代的到来,全球信息存储量呈现爆发式的增长,传统的存储系统在存储性能、存储容量、数据可靠性和成本等方面存在诸多不足。近年来,以云计算平台为依托的存储技术得到了飞速的发展,成为了处理海量数据的重要工具。本文针对分布式文件系统元数据管理的问题,提出了一种自适应元数据服务负载均衡策略。该策略主要包括以下三点内容：第一,介绍了一种实时的元数据服务器的性能评价模型;第二,提出了一种基于服务器负载变化的检测周期自适应调整机制;第三,提出了一种基于元数据服务器性能指标的自适应负载均衡算法。实验证明了该方法的可行性,有效性和稳定性。     

Web集群系统负载均衡策略分析与研究

Web集群技术是解决Web服务器系统容量和伸缩能力的重要方法。该文分析了影响Web集群系统性能的主要因素,并提出了一种基于内容的负载均衡算法。该算法以加权负载量来评估服务器负载状态,并通过保证负载局部性来提高cache命中率,从而获得好的负载均衡效果。仿真实验证明,该算法具有较好的适应能力和伸缩性。