一种面向异构实时集群系统的使用率反馈控制方法

软实时系统有着广泛的应用,如在线游戏、股票交易、传感器网络数据处理等.在这类应用中,通常有多个服务节点来响应外界大量的软实时请求.为了保证服务质量及防止系统超载,这些节点的CPU需要满足一定的使用率限制.为此,首先提出了异构集群系统中基于负载平衡的CPU使用率动态模型,其次在算法设计上将反馈控制理论引入其中并提出了针对异构实时集群系统的基于反馈的使用率控制算法.实验结果证明,该算法在引入负载平衡机制的异构实时集群系统中运行良好,系统节点间负载均衡并且各节点的CPU使用率能稳定地运行在限定状态.     

基于反馈的实时集群系统中的负载平衡方法

为了提高实时集群系统中各节点的利用率并防止出现CPU使用率的热点,研究了实时集群系统中基于反馈控制的实时调度框架,并提出了一种新的面向任意图结构的负载平衡算法.该算法基于差异迁移系数和扩散负载平衡原理指导任务迁移以实现系统负载均衡,同时结合反馈控制以避免系统节点使用率振荡.实验结果表明,该算法不仅实现了节点间负载平衡,有效避免了局部热点,而且与反馈控制算法有机集成,保证整个系统稳定运行.     

基于博弈理论的网格资源共享协同算法

针对网格资源共享的自治性、异构性、分布性和并行性,在考虑网格资源管理及结点行为特点的基础上,建立了网格资源竞价博弈模型,进而提出了一种基于博弈论的资源共享的协同算法,仿真实验结果表明该算法实现了资源供需变化的自适应以及使用效益意义上的资源负载平衡。     

基于网格的两级动态负载平衡算法

网格系统具有异构性、动态性和分布性的特点,且资源数量巨大,这使得网格中的任务调度十分复杂.针对网格的特点,在两级树型网格结构的基础上,设计了一种基于该结构的两级负载平衡算法,针对传统的负载平衡算法考虑资源因素单一,难以满足复杂的网格环境的要求,该算法使用了多种负载参数来衡量网格节点的负载状况.     

一种基于透明计算的动态负载平衡算法

服务器集群在透明计算新模式中的引入，需要多种资源(CPU、内存和I/O等)有效共享。针对传统负载平衡算法考虑资源因素单一、难以满足需求的现状，该文提出一种基于透明计算的负载平衡算法(LBTC)，它充分考虑系统多种资源，并采用负载向量表征和协调。通过不同平均内存需求情况下、不同系统中、不同算法执行复杂任务时的平均减速比较，表明LBTC能以适当增加计算复杂度为代价有效实现资源共享，提高系统性能。     

基于多级资源池的负载平衡系统的设计与实现

给出了一种基于多级资源池的负载平衡算法，采用主控节点集中分配和后台节点自治调节相结合的策略。并针对多级网络结构的集群系统的优势提出了集群系统中局部优先负载平衡的策略来降低进程迁移的代价，有效地提高了并行作业的响应时间，提高了系统的资源利用率。     

基于云计算Hadoop异构集群的并行作业调度算法

针对Hadoop异构集群中计算和数据资源的不一致分布所导致的调度性能较低的缺点,设计了一种基于Hadoop集群和改进Late算法的并行作业调度算法;首先,介绍了基于Hadoop框架和Map-Reduce模型的调度原理,然后,在经典的Late调度算法的基础上,对Map任务和Reduce任务的各阶段执行时间进度比例进行存储和更新,为了进一步地提高调度效率,将慢任务迁移到本地化节点或离数据资源较近的物理节点上,并给了基于改进Late算法的作业调度流程;为了验证文中方法,在Hadoop集群系统上测试,设定1个为Jobtracker主控节点和7个为TaskTracker节点,实验结果表明文中方法能实现异构集群的作业调度,且与其它方法比较,具有较低的预测误差和较高的调度效率。     

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.     

虚拟盘阵系统中的自适应负载平衡

集群环境中经常采用虚拟盘阵方式来构建其存储系统。虚拟盘阵系统是一种并行系统,负载平衡对其性能影响非常大;同时虚拟盘阵系统一般都是异构的。本文研究了异构盘阵的负载平衡标准,并提出了基于请求的负载重构策略,在负载重构时机上对传统磁盘冷却算法进行了改进。模拟试验表明,该算法对虚拟异构盘阵是有效的。     

异构服务器集群的一种通用负载平衡模型

集群的负载平衡问题是评价集群系统性能的重要指标.目前,各种负载平衡算法层出不穷,但由于这些算法往往基于特定的集群结构,因此非但不具备通用性,尤其是对于异构集群,造成了软件资源的极大浪费.本文提出了一种通用的负载平衡模型,旨在充分合理利用已有负载平衡算法的基础上,更进一步提高算法的可重用性和可扩展性.