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。     

两级元服务器机群文件系统的负载平衡策略

提出了一种两级元数据服务器机群文件系统的负载平衡策略,高级元服务器依据与二级元服务器性能最密切相关的负载信息将任务快速分配,在存储文件时,提出了一种能正确反映各存储节点I/O流量和存储量的方法：计算文件热量值,并据此对待存文件进行了合理的分配存储。实验结果表明,该策略提高了系统的性能,缩短了任务执行时间,取得了较好的效果。     

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提出了一种两级元数据服务器机群文件系统的负载平衡策略,高级元服务器依据与二级元服务器性能最密切相关的负载信息将任务快速分配,在存储文件时,提出了一种能正确反映各存储节点I/O流量和存储量的方法:计算文件热量值,并据此对待存文件进行了合理的分配存储.实验结果表明,该策略提高了系统的性能,缩短了任务执行时间,取得了较好的效果.     

调度服务在虚拟试验系统中的研究与应用

为了提高虚拟试验系统的执行效率,保证系统负载平衡,提高系统的实时性和可靠性,研究并设计了一种实时任务调度服务;该调度服务以节点任务调度算法和迁移策略为基础,提供了一种动态的、可靠的任务分配策略和负载均衡机制,使虚拟试验的任务得到了合理分配和调度;以节点容纳度作为试验参数进行多次试验,试验结果表明:该调度服务在虚拟试验系统中能够动态维持各个节点的负载平衡,降低了任务平均响应时间,提高系统的实时性和可靠性,达到了提高虚拟试验系统整体性能的目的。     

一种基于实时负载的动态负载平衡策略

在分布式系统中采用动态负载平衡算法分配系统中的工作负载,能够提高系统的性能。在简述目前常用的几种动态负栽平衡策略的基础上,提出了一种基于实时负载的动态负载平衡策略,并给出了其调度算法。     

MPI并行程序设计的负载平衡实现方法

MPI是目前集群系统中最重要的并行编程工具,它采用消息传递的方式实现并行程序间通信。在MPI并行程序设计中实现负载平衡有着重要的意义,可以减少运行时间,提高MPI并行程序的性能。负载平衡又可分为静态负载平衡和动态负载平衡,对于静态负载平衡,提出了一种分配任务的算法,可有效地按照节点的计算能力,在节点间分配任务;对于动态负载平衡,提出了一种在MPI并行程序中实现的方法,可有效地根据节点的负载情况,在节点间迁移任务。     

支持分布式协同入侵检测的动态负载平衡算法

通过对分布式协同入侵检测系统及其流量动态平衡分配问题的分析与研究,提出基于负载平衡器的动态负载平衡算法,该算法通过对数据包的特征域进行散列运算,将其映射到网络数据采集代理或检测代理的接收区间内,负载平衡器可根据它们的负载情况调整接收区间。性能分析和实验结果表明,该算法具有良好的动态流量平衡性能,能充分地利用系统的计算资源。     

机群系统中一种新的自适应结点分配算法:受限负载平衡结点分配(LLBA)

在机群系统中结点分配策略根据一定的原则为作业确定运行结点是提高系统性能的关键。通过对机群结点分配策略的研究,作者发现当前基于负载平衡自适应的结点分配策略为并行作业选择负载最轻的结点,这不利于系统性能的充分发挥。作者提出了一种新的自适应负载平衡结点分配算法：受限负载平衡结点分配。     

基于快速分配机制的动态负载平衡算法

针对同构型多处理机系统中的动态负载平衡问题,制定了若干规则,对搜索轻载节点的过程进行约束,提出一种能快速分配多余负载的、分布式控制、发送者驱动的动态负载平衡算法,实验证明该算法在处理计算密集型任务时,具有较好的有效性。     

一种用于PC存储集群的动态负载平衡策略

在大规模并行分布处理系统中,各节点间的负载平衡调度是最常见的关键性问题之一。该文首先简单介绍了负载平衡的目标和基本的集群任务调度算法,然后针对一种PC存储集群提出了一个分布式任务调度和动态负载平衡策略,对该策略进行了详细的介绍,并对其进行了性能分析。     

基于最大负载偏移率的并行负载平衡性能分析

大规模并行应用的负载平衡能力对性能的影响很大,但难以度量.针对基于局部离散格式的(有限差分、有限元等)并行应用,通过分析并行计算通信比、并行规模、问题规模、格式复杂度与并行效率之间的数量关系,提出一个“最大负载偏移率”概念,即并行任务的最大负载相对平均负载的偏移量与平均负载之比,作为衡量负载平衡能力的性能指标,并导出了一个负载平衡性能量化模型.将POP全球海洋模式Benchmark程序作为计算实例,验证了负载平衡性能模型的有效性.该模型揭示出整体并行计算性能对负载平衡的依赖程度,特别是对大规模并行计算的情形,负载平衡程度对整体性能的影响随着并行规模的增大而愈加敏感.     

一种无虚通道NoC负载均衡容错路由算法

随着芯片复杂度的不断增大,设计一个高效的片上网络容错路由算法面临着巨大的挑战。由于芯片面积开销的限制,拥有低面积开销的无虚通道片上网络路由器受到学术界的广泛关注。但目前对无虚通道片上网络容错路由算法的研究却停留在容错性能上,而忽略了容错路由算法的路由路径过于单一所造成的负载不均、数据包平均延迟较大等问题。文章在借鉴已有的奇偶转向容错路由算法的基础上,对算法的故障模型和故障绕行策略进行优化,并在算法中融入负载均衡策略,以形成新的容错算法缓解上述问题。在9x9的2D mesh网络中对新提出的算法和参考算法的仿真结果表明：与参考算法相比,新算法在降低数据延迟和吞吐量方面有着明显的优势,在最优情况下能减少8.92%数据延迟和增加10.46%的吞吐量。     

针对Web服务的动态负载平衡模型

Web服务是一项非常重要的网络技术,如何提高其的性能是一个热点问题。为了增强Web服务系统的容错性和扩展性,将负载平衡技术应用到Web服务领域。报告了负载平衡算法的现状,分析了Web服务对负载平衡的要求,给出了一个针对Web服务的动态负载平衡模型,介绍了动态调整模型中的服务耗费值、负载阀值和服务器权重的方法,及过载保护的方法。     

提高防火墙集群效率的分散式均衡算法及实现

防火墙集群系统中的负载均衡服务器承担了负载均衡及各结点信息收集和权值计算等任务,易成为网络流量新的瓶颈。分散式负载均衡算法,将信息收集和部分计算工作交由结点机自己完成,并将计算出的权值反馈给负载均衡服务器,大大减少了中心负载均衡服务器的工作量,有效地提高了集群系统的整体工作效率。     

一种分布式工作流中基于负载平衡的调度算法

工作流管理系（Workflow Management System）帮助企业实现分布式异质环境中的人工和自动任务的全面流程化。本文提出一种新的分布式WFMS负载平衡调度算法,解决单节点引擎负载过重的问题。改进后的负载平衡技术比轮询调度算法更能保证多引擎间负载基本均衡。当多引擎间任务调度出现不平衡,导致某些节点负载过重或是某个节点出现故障时,多引擎能够根据相应模型策略和实际的信息来动态调整各节点的负载,这样也可以在一定程度上解决有大量分布式事务处理时的性能问题。另外,负载指数调度算法实现简单,尽可能地减少了引擎负担。     

基于读写任务分发的数据库集群服务器的实现

该文在LVS基础之上将网络中传送的数据包变成SQL语句,通过负载均衡器把任务均衡分发到数据库集群服务器中,从而提高了查询、更新效率和实现了负载均衡、数据同步;同时通过替换策略和更新策略消除了单负载均衡器的瓶颈问题。     

基于数据挖掘的实时入侵检测技术的研究

探讨了实时环境下运用基于数据挖掘技术的入侵检测系统,针对传统入侵检测系统的局限性,就正确度、效率以及可用性三方面的问题提出了相应的解决办法,可以在保证正确度的情况下又能同时提高效率,并采用提出的方法开发了一个基于数据挖掘的实时入侵检测系统,使得共享和存储审计数据以及发布全新或更新模型变得容易,同时也提高了IDS的效率和可扩展性。     

Parallel branch-and-bound algorithms

In this paper a parallel algorithm for branch-and-bound problems is sketched. It is designed to run on MIMD machines and exploits coarse grain parallelism. Due to the irregular and unpredictable behavior of branch-and-bound algorithms, it is hard to obtain a good load-balance. Another design issue is the minimization of the communication overhead. Our algorithm overcomes these problems by a dynamic load-balancing strategy and a dynamic way to decide when communication is really useful. After first sketching a general parallel algorithm for branch-and-bound problems, we concentrate on a particular instance of a branch-and-bound problem: the so-called knapsack problem. The performance of the algorithm for this problem is measured with a simulator for a multiprocessor system.     

基于贪心策略的多结点并行光线跟踪负载均衡算法

为了提高利用光线跟踪集群绘制生成高分辨率复杂场景画面的并行度,提出基于 贪心策略的多结点并行光线跟踪负载均衡算法。首先根据 GPU 的并行特性将屏幕空间划分成若 干正方形图像块,并基于移动物体球形包围体在屏幕空间的投影构建二值绘制时间影响度图。 然后依据时空相关性利用上一帧图像块耗时和二值绘制时间影响度图建立渲染任务队列,通过 两步负载均衡实现多渲染结点任务的动态分配。最后进行了实验验证和分析,结果表明该方法 具有良好的负载均衡效果,在 5 个渲染结点的绘制效率最高能提升 4.96 倍。     

Performance analysis and optimization on a parallel atmospheric general circulation model code

An analysis is presented of the primary factors influencing the performance of a parallel implementation of the UCLA atmospheric general circulation model (AGCM) on distributed-memory, massively parallel computer systems. Several modifications to the original parallel AGCM code aimed at improving its numerical efficiency, load-balance and single-node code performance are discussed. The impact of these optimization strategies on the performance on two of the state-of-the-art parallel computers, the Intel Paragon and Cray T3D, is presented and analyzed. It is found that implementation of a load-balanced FFT algorithm results in a reduction in overall execution time of approximately 45% compared to the original convolution-based algorithm. Preliminary results of the application of a load-balancing scheme for the physics part of the AGCM code suggest that additional reductions in execution time of 10–15% can be achieved. Finally, several strategies for improving the single-node performance of the code are presented, and the results obtained thus far suggest that reductions in execution time in the range of 35–45% are possible. © 1998 John Wiley & Sons, Ltd.