基于生物网络中间件的网络自适应性研究

自适应性网络环境将成为未来Internet的不可缺少的重要构成部分,基于生物网络中间件设计了自适应软件体系结构,然后设计了一种特殊的生物实体——调度生物实体,利用调度实体来指导生物实体的移动,以期获得生物网络的负载平衡。提出一种基于免疫遗传算法的调度算法,该算法以网络负载平衡为优化目标,使实体相对均衡地提供服务,达到合理利用生物网络资源,增强其自适应性的目的。最后,对网络服务使用进行仿真,实验结果证明了算法的有效性。     

一种基于负载平衡的网络接入选择方法

针对异构无线环境,提出了一种基于负载平衡的网络选择算法。采用"终端辅助,网络决策"的策略,首先利用修正权重后的层次分析法得到网络参考向量,然后终端用户根据向量间的几何关系挑选出可接入网络集合,最后网络侧基于负载平衡的前提下为终端用户选择最终接入网络。通过仿真对比,验证了该算法的有效性。     

"NOW"环境下电路并行仿真算法的研究和实现

针对电路并行仿真,基于求解对角分块结构非线性系统的并行方法,提出并实现了"NOW"(Network Of Workstations) 环境下的一个并行计算模型.主要分析了该算法的并行特性、同步条件及"NOW"环境并行性能关键影响因素.文中提出了一种启发式的静态、动态负载平衡算法,并在Linux平台下采用MPI消息库实现该并行模型.仿真结果表明该算法在"NOW"环境下能获得比串行算法较为可观的加速比.同时文中提出的负载平衡算法也比一些经典算法能更有效得平衡系统负载.     

基于负载平衡的共享通路保护算法

将链路波长使用数均衡的负载平衡思想应用到光网络的共享保护算法中,提出了WDM网络中基于负载平衡的共享保护算法LB-SPP.针对优化目标,建立了整数线型规划模型.在算法实现方面,对于工作路径的选择,算法充分考虑了链路负载平衡;对保护路径的选择,考虑其共享风险链路组无关性和保护资源的共享性.仿真结果表明,将负载平衡和共享通道保护引入网络的生存性策略中,在保证网络可靠性的前提下将更有效地节省网络资源,提高网络吞吐量.     

基于OPNET的高速列车控制网络负载平衡研究

随着工业以太网应用于高速列车并成为其控制网络,将可能出现带宽、吞吐量等一系列技术问题。采用基于流水线R—R的负载平衡调度算法,通过OPNET软件建模并调用该算法进行仿真。仿真结果表明,该算法在列车控制网络中的应用是可行的,能较好地解决列车控制网络的负载平衡问题。     

一种高能效的无线传感器网络路由协议设计

如何有效地降低节点的能耗,延长网络生存时间,一直是无线传感器网络路由协议的研究热点。基于LEACH路由算法,提出一种新的路由机制。该机制改进原来簇头选取概率随机的缺陷,引入了剩余能量和局部节点密度因素,使网络能耗更均衡。同时,在层次型路由的基础上,独立节点采用平面路由,直接和sink节点通信,混合的路由算法能更好地提高能效。最后,用MATLAB对两种算法仿真,仿真结果表明,改进算法在网络生存时间和簇负载平衡上更优于LEACH算法。     

一种动态网络负载平衡集群系统的实现

集群系统近年来在计算机网络中的应用越来越广泛,提供服务的负载分配算法对集群的性能有很大的影响。本文通过对集群系统中的负载平衡算法的研究,在Linux下实现了一种集群系统动态网络负载平衡算法。通过实验结果分析,此算法能够提高集群系统服务程序的运行性能。     

传感器网络中一种负载平衡的选播路由算法

针对传感器网络的特点,提出了一种基于权重负载平衡的选播路由算法.该算法的基本思想是根据路径上传输数据的能量消耗、邻居节点的剩余能量和跳数信息计算权重,并选择最小权重路径.新算法通过利用权重让更多节点分担数据传输以保持网络负载平衡,延长网络生存期和改善选播路由的性能.仿真实验表明,新算法的网络生存期是SARP的2到4倍,具有良好的路由性能.     

工作站网络中负载参数的一种收集方法

工作站网络 ( NOW)中影响负载平衡效果的关键之一是及时收集各工作站的负载信息 .本文提出在工作站网络中收集负载信息的一种新方法 .实验证明 ,将之应用于动态负载平衡算法 ,可取得良好的性能 .     

一种满足流量工程要求的动态约束路由算法

流量工程是提高网络性能的关键技术之一，而基于MPLS技术的约束路由是实现流量工程的新手段。在分析目前动态约束路由算法基础上，提出了一种新的动态约束路由算法TERA，该算法的目标是在满足带宽的基本约束下，获得较高吞吐量的同时实现网络负载平衡。文中给出了算法的数学模型，对算法进行了分析和描述，给出了相应的仿真实验结果和结论。     

一种基于CAPWAP的WLAN接入式负载均衡算法

集中式无线局域网WLAN(Wireless LAN)体系结构已经成为发展趋势,目前的大规模WLAN系统建设几乎都采用这种结构.CAPWAP是集中式WLAN体系结构中WTP与接入控制器AC(Access Controller)的通信协议.WLAN的负载均衡问题,是无线资源管理的一个研究热点.提出一种基于CAPWAP的WLAN接入式负载均衡算法,并通过仿真实验证明其有效性.     

基于DCOM构架的应用服务器可扩展性和负载平衡的探讨

DCOM是COM技术的扩展,为在局域网,广域网,甚至Internet上建立分布式应用提供了标准。文章结合作者参与的项目VHDrawing(NetworkVersion),讨论了采用DCOM构架设计应用服务器,运用并行配置,关键组件分离等技术实现可扩展性,以及通过指示器及其选择算法实现服务器多复本之间的动态负载平衡等问题。     

Load balancing strategies for a parallel ray-tracing system based on constant subdivision

Static and dynamic load balancing strategies for a multiprocessor system for a ray tracing algorithm based on constant subdivision are presented. An object space is divided into regular cubes (subspaces), whose boundary planes are perpendicular to the coordinate axes, and these are allocated to the processors in the system. Here, load balancing among the processors is the most important problem. Firstly, in a category of static load balancing, strategies for mapping the subspaces into the processors are evaluated by simulation. Moreover, we propose a hierarchical multiprocessor system in order to realize dynamic load balancing with the static one. Its architecture can overcome the limitation of the static load balancing in a large scale multiprocessor system.     

基于软件定义网络的数据中心网络负载均衡算法研究

针对传统网络的分布式架构使得负载均衡技术难以满足低成本、高灵活性、自适应调整的要求,提出一种基于SDN的数据中心网络负载均衡算法。首先,根据路径当前负载状况和链路负载波动为路径设置了一个权重,并以此作为路径选择依据;其次,设置了一个负载均衡度用于衡量网络负载状况;最后,针对需要调度的流,进一步限定了其流量大小范围,保证了高效的流调度。仿真结果表明,与其他算法相比,所提算法能有效提高网络资源利用率并均衡全网负载。     

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。     

虚拟化与数字仿真融合的网络仿真任务划分

为提升网络仿真性能,面向虚拟化与数字仿真融合的网络仿真体系架构,研究相应的网络仿真任务划分方法。综合考虑虚拟化与数字仿真各自优势,将网络拓扑分为虚拟化拓扑区域与数字仿真拓扑区域,结合给定物理资源,以负载均衡与远程通信量最小化为目标,对两种区域进行融合划分。实验表明,通过该方法进行网络仿真任务划分相对于随机算法与均衡负载平衡算法,远程通信量分别平均降低33.7%,25.1%,负载均衡度分别平均提升56.3%,38.0%。该方法可有效降低远程通信量与提升负载均衡度。     

一种面向分布式虚拟环境的分层迭代负载平衡算法

为了支持大规模用户共享虚拟环境,多服务器结构被应用到分布式虚拟环境系统中,每个服务器负责虚拟环境的一个区域划分.由于用户不可预知的移动和交互,可能会导致某些服务器负载过重.现有的负载平衡算法注重于将负载在服务器间重分配,但引入开销过大,影响系统交互性能.提出一种分层迭代的动态负载平衡算法,以过载区域为中心,分层地选择周围有限数量的区域作为调整目标,将过载部分由内向外迭代地扩散到各层,多次迭代达到负载平衡状态.针对倾斜和聚簇两种典型用户分布的虚拟环境,对算法进行验证并与现有的3种负载平衡算法进行比较.结果表明,该算法可以快速、有效地调整负载并引入较少的开销.     

一种支持分布式进程迁移的动态负载平衡征募算法的研究

负载平衡是分布式系统必须考虑的问题,本文介绍的征募算法独立于网络拓扑结构,其思想可以应用到分布式系统中,征募算法的设计思想向传统负载平衡算法提出了挑战,它不但克服了投标算法的缺点,而且在减小通讯开销和提高处理机利用率两方面作了很多努力,使其成为一种高效的分布式进程迁移和动态负载平衡策略。我们在分布式ＵＮＩＸ系统上实现并验证了征募算法的高效性。     

基于时间偏差协议的动态负载平衡技术*

对并行VHDL模拟的特殊性进行分析后,建立了一个并行VHDL模拟的动态负载平衡模型。在此模型中,提出动态调节最佳并行规模的动态负载平衡方法来解决系统资源紧张的问题,采用一种新的模拟中负载的度量方法——模拟推进度。此模型还包括基于标准偏差和最小通信变化量的动态负载平衡算法和一个运行中的负载迁移机制。最后对该模型进行可行性分析。     

MongoDB负载均衡算法优化研究

随着Web2.0网络应用的兴起和大数据技术的发展,传统的关系型数据库(ORDBMS)已经难以满足海量数据的存储需求。非关系型数据库(NoSQL)因其高扩展性、高伸缩性、高可用性和容错性等特点,得到了越来越多的应用。作为一种新兴的NoSQL数据库,MongoDB数据库因具有模式自由、易于扩展、故障自动恢复、支持自动分片等特点,被广泛应用于大数据处理与分析中。文中首先介绍了MongoDB自动分片架构原理和实现机制,然后分析了MongoDB自带的负载均衡算法,其虽能使各个节点数据量达到平衡,但没有考虑各个节点的负载均衡。为了解决节点的负载平均问题,在原算法基础上提出了一种基于节点实时负载的负载均衡改进算法,改进算法的主要思想是引入节点负载指数作为chunk块迁移的一个判断条件。通过搭建测试环境并进行实验,验证了改进的负载均衡算法可以有效地均衡分片中的数据,提高集群的并发读写性能,从而证明了算法的有效性。