基于灰色模型的海洋大数据迁移算法设计

针对海洋大数据环境的数据量大和实时动态变化的特点,提出了一种基于云存储的海洋大数据迁移算法。首先,对海洋大数据进行了表示;设计了一种灰色模型的服务器负载预测算法,该算法能根据服务器历史负载信息来预测下一个时刻的负载。基于服务器的负载预测信息,提出了一种对服务器的负载进行实时迁移的数据迁移算法,通过设定最大负载阈值和最小负载阈值来实现服务器负载的均衡分配。在CloudSim环境下进行实验,实验结果表明文中方法能有效地实现海洋大数据环境的云环境的负载均衡,具有负载均衡高和负载均衡效率高的优点,与其他方法相比,具有更好的负载均衡能力。     

基于动态反馈的负载均衡方法研究

随着基于互联网的应用服务快速发展,网络上提供应用服务支撑的服务器(集群)所面临的并发性访问激增,运用负载均衡是应对处理大量并发访问及提高服务请求接入性能的重要策略之一。负载均衡通过对服务器集群中的逻辑/物理单机进行规划实现负载任务分配调度,实现对大量并发访问的并行化处理,从而提高应用服务的请求接入和服务处理性能。提出了一种基于动态反馈的负载均衡方法,其通过周期性的获取集群中单机节点的工况信息,然后分析单机节点的实时负载和响应情况,并将其与保持负载均衡性能的决策参考阈值相比对,通过负载任务再分配达成动态负载调整并保持集群工作性能均衡的目的,进而提升集群系统的服务吞吐能力,降低服务请求的响应延迟,能够为开展海量数据高并发处理提供技术基础和保障。实验结果表明,该算法使系统的整体性能得到了改善。     

基于遗传算法的网络信道负载均衡分配算法研究

为了提高网络信道负载均衡分配能力,提出基于遗传算法的网络信道负载均衡分配算法.采用多元拓扑节点融合的方法构建网络信道模型,结合有限频带融合的方法,实现对网络传输信道的多径干扰抑制和频谱特征分解;采用遗传算法实现对网络信道的负载均衡调度,构建信道负载均衡分配的寻优控制模型;在满足误码率要求条件下,通过波特间隔均衡调节和无...     

建立基于服务器群集的负载均衡架构

通过对负载均衡方法的分析,给出了负载均衡解决方案,构建了基于服务器群集的动态负载均衡体系结构.     

基于结构化P2P系统的SDYA负载均衡算法

在基于分布式哈希表（DHT）的结构化对等网络（P2P）系统中,DHT的使用及节点的计算能力和带宽等方面的异构性导致系统中节点负载不均衡,进而影响了系统的效率. 基于虚拟服务器的策略,提出一种混合式负载均衡算法,统称为静态负载分配算法和动态负载调整算法（SDYA）. 该算法可根据节点的能力为其分配相应大小的可动态调整的地址空间及合理的负载. 仿真结果表明,相对于传统虚拟服务器均衡算法,SDYA算法的负载均衡效果显著,均衡速度快,均衡开销小,系统稳定性好.     

基于动态指数平滑预测的负载均衡算法

负载均衡算法是决定计算机集群性能的关键．研究介绍了常见的负载均衡算法,讨论了这些 算法的优缺点,并在此基础上提出了一种基于负载预测的均衡算法．该算法通过动态指数平滑模 型,计算出适应于当前服务器节点负载时间序列的平滑系数,预测该节点下一时刻负载值,分发器 再以负载预测值最小为依据调度用户服务请求．使用ＯＰＮＥＴ网络仿真软件进行测试,结果表明该 算法能有效提高负载均衡效率,具有良好的负载均衡效果．     

Linux服务器集群中的负载均衡技术研究

服务器集群技术是解决目前网络计算瓶颈的一种有效方案,负载均衡技术是其中的关键.对Linux虚拟服务器集群的结构与原理进行讨论,重点阐述了基于网络地址转换(NAT)的负载均衡技术以及满足不同应用需要的4种负载均衡算法,并在Linux操作系统环境下构建了虚拟服务器集群,测试了负载响应、服务性能、调度器备份.结果表明,基于IP层的负载均衡技术是有效的,集群技术较大幅度地提高了系统的综合性能.     

基于链路响应的负载均衡网络实现

链路优化和负载均衡是提高网络响应速度的关键技术,通过对链路聚合及负载均衡技术原理及实用性的研究,将DNS轮序、网络地址转换及负载均衡群集技术进行了有效的结合,提出了基于不同链路实施调度的负载均衡策略,该策略既实现了优先利用同网链路传输数据,又解决了网络负载三级均衡问题,提高了网络的响应速度、可靠性和可伸缩性,同时给出了策略实现的具体方法和步骤;Windows Server 2003测试结果表明,该策略具有良好的实用性和稳定性,易于实现。     

LRV负载均衡算法的研究与实现

在研究基于软交换的集群媒体服务器的系统特征的基础上,提出了1种LRV(limited resource vector)负载均衡算法并提供了算法的软件实现方法,该算法考虑了异构系统中资源的协调使用并有效防止了系统性能的剧烈变化. 通过在负载均衡系统Petri网模型上的大量仿真模拟,对LRV负载均衡算法与其他传统负载均衡算法在系统吞吐量、系统响应时间和性能平稳性几个方面做了比较和分析. 结果表明,LRV算法具有更优越的性能,LRV算法的软件实现方法对其他异构集群系统也具有重要参考价值.     

基于Fuzzy的负载调度算法在CDN中的应用研究

针对负载调度中请求延时期间的负载波动情况自适应性较差、平均响应时间分布不均等问题,提出了一种基于模糊逻辑的自适应算法,以服务器队列长度、服务时间、响应时间等模糊变量为输入,应用27种推理规则,得到模糊输出集。仿真实验结果表明,能够根据节点服务器负载的动态变化实现自我调整,降低各服务器的最小响应时间,实现服务器集群的负载均衡。     

基于JXTA的P2P计算负载均衡策略

随着基于JXTA平台的P2P计算的广泛应用，提高P2P系统的性能的动态负载均衡策略也日益为人们所霞视。提出了多层次网状复合动态负载均衡策略，并在JXTA平台上构建了使用该策略的均衡模型，依靠JXTA的服务、消息、公告和管道等技术，最后给出了该模型相应的实现算法。     

分布式无线通信系统中负载均衡问题的研究

提出了负载均衡在分布式无线通信系统信号处理资源管理中的应用方法,给出了负载均衡域的划分依据,即域内处理节点呼损概率的方差大于某一定值。指出了负载的评价、均衡的粒度及策略的选择方法。通过分布式时间驱动算法的仿真验证了负载均衡的效果及均衡域的划分依据。     

A new routing assignment model for Internet

This paper builds a new traffic assignment model for Internet. The routing policy based on this model can realize load splitting in a network automatically, which overcomes the shortcoming of OSPF and satisfies the load balancing requirement of IETF.     

负载均衡机制在防火墙中的应用

基于集群理论，负载均衡在防火墙中的应用有两个方面：1）对服务的负载均衡；2）对防火墙自身的负载均衡，本文在系统阐述负载均衡基本概念，关键技术的基础上，给出了防火墙中这两种负载均衡机制的应用框架。     

行星轮系传动装置平面连杆式均载机构的均载效果分析

在已研究过的平面连杆式均载机构原理的基础上，对目前已具有一定应用前景的各种平面连杆式均载机构的均载效果进行了分析研究，开发出一种既适用于同一种均载机构不同尺寸的均载效果分析，又适用于各种不同类型的均载机构之间进行均载效果比较的方法，并编制成通用程序。     

负载均衡技术的实际应用

选择合适的负载均衡策略，使多个设备能很好的共同完成任务，消除或避免现有网络负载分布不均、数据流量拥挤反应时间长的瓶颈。DNS负载均衡技术是在DNS服务器中为同一个主机名配置多个IP地址，使得不同的客户端访问不同的服务器，从而达到负载均衡的目的。NAT负载均衡是一种比较完善的负载均衡技术，起着NAT负载均衡功能的设备一般处于内部服务器到外部网间的网关位置，均衡算法也较灵活。     

基于Agent的Web缓存主动负载均衡模型

为改善Web缓存系统中存在负载不平衡现象,提出了一种基于Agent的自主式缓存负载平衡方案.文中对Agent的结构进行了设计,指出了现有均衡算法的不足,提出了基于主机检测的动态复制均衡算法和交换负载均衡算法.最后通过仿真对方案的有效性进行了检验,检验结果表明,选择不同的均衡策略和算法与传统方法相比有更好的灵活性.     

基于云计算的弹性负载均衡方案

针对云环境下大量并行计算易导致节点负载不均影响云平台服务质量的问题,提出一种基于云环境的弹性负载均衡方案。该方案构造了负载均衡模型框架,对虚拟机负载状况和虚拟机集群资源利用率进行量化评估,并为实现虚拟机集群负载的均衡和弹性伸缩,设计了负载均衡模型和弹性伸缩算法。测试结果表明在该负载均衡机制下,新方案的用户响应时间有所改善,可相应提高资源利用率。     

一种有效的嵌入式系统动态负载平衡算法

提出的负载平衡算法改变了结点传递的实际负载信息,使修改后的负载信息能体现出结点及其周边结点的负载形势,以此弥补了相邻结点负载平衡算法的不足,并将其应用在嵌入式多处理器系统上．结果表明了该方法的正确性与可行性．     

云数据中心基于异构工作负载的负载均衡调度方案

针对目前云数据中心的负载均衡调度方案没有研究将不同工作负载的应用程序进行整合的问题,提出了基于异构工作负载的静态和动态负载均衡调度算法。当放置新的虚拟机的时候,通过静态负载均衡调度算法,将虚拟机分配给物理机。云数据中心运行过程中,采用动态负载均衡调度算法将负载高的物理机上的虚拟机迁移到负载低的物理机上。仿真实验结果表明,新的调度方案不仅能够降低云数据中心的不均衡率,而且使节点内的多维度资源得到了合理地利用。