综合业务平台负载均衡的研究

为满足下一代网络中综合业务平台(ISP)运行的稳定性 、高可靠性及实时性要求,针对业务特点，设计了能达到负载均衡目标的定制接受算法. 根 据业务量差异情况设置参数，此算法可以较快地响应业务量变化，调整权值到最佳状态. 仿 真实验表明，应用该算法分发业务请求可以降低处理的平均响应时间. 此外，采用多级Java 管理扩展(JMX)结构实现了平台多服务器负载均衡机制，从而根据业务量情况灵活的增删服 务器个数，实现对平台中多台服务器的分布式管理.     

基于最大网络收益的DNS内容路由算法

为了使用户请求导向能提供所请求业务的最佳网络服务器,同时又考虑网络的负载均衡性,提出了一种综合网络性能和用户位置信息的域名服务系统(DNS)内容路由算法.采用名字解析服务器与网关处分别获取的内容服务器负载信息和网络路由信息生成网络收益,根据最大网络收益算法选取最佳的内容服务器.对所提出的算法进行了性能仿真,并与DNS轮询算法(RR)和最小连接算法(LL)作了比较分析.结果表明,所提算法的平均请求时延、平均剩余带宽和网络负载均衡性能都优于RR算法和LL算法.     

基于Nginx的负载均衡方式优化

针对Nginx固有负载均衡方式不能根据需要灵活调整的现状,提出了WLC(Weighted Least Connection)调度算法,对Nginx的请求分发方式进行了优化,通过对Nginx源码的改进,从而解决了Nginx请求分发过程中的session丢失问题,并实现了依据后端服务器固有性能和服务器当前负载情况对请求进行动态分配.通过对调度算法的实验与分析,验证了相同负载情况下WLC算法有较好的性能.     

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。     

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。     

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.     

改进的文化粒子群算法的电子商务服务器集群负载均衡

随着电子商务的发展,电子商务企业服务器集群负载均衡问题越来越严重,为了解决粒子群算法在求解电子商务服务器集群负载均衡问题上存在的不足,提出一种改进的文化粒子群算法的服务器集群负载均衡策略.首先利用粒子群算法的主群体空间和文化算法的知识空间形成"双演化双促进"机制,提高算法全局搜索能力和运行效率;然后引入遗传算法进化机制对知识空间演化操作进行改进,最后将该算法应用于电子商务服务器集群负载均衡问题求解.经过仿真验证,改进文化粒子群算法,提高服务器集群系统资源利用率,负载更加均衡.     

计算机集群中负载均衡技术的研究

将多台计算机组织起来进行协同工作来模拟一台功能更强大的计算机来解决问题,这种技术称为集群技术。群集中负载均衡在多节点之间按照一定的策略(算法)分发网络或计算处理负载。负载均衡建立在现有网络结构之上,它提供了一种廉价有效的方法来扩展服务器带宽,增加吞吐量,提高数据处理能力,同时又可以避免单点故障。     

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。     

电力SDN通信网中面向负载均衡的路由重构

在通信网络发生故障时,为确保路径可靠性与网络负载均衡的统一,由于软件定义网络（SDN）的通信网络体系在电力通信网中已具可行性,故结合SDN逻辑集中式架构下路由快速收敛的特点,构建了路径重构模型,并采用业务路由重构算法求解.首先依据业务紧急程度、端到端通信时延、带宽需求及对电网实际运行的影响程度等因素将业务分为不同的优先级;然后以链路可用度最大为目标,以业务时延、站点等级差等为约束建立模型,以流量标准差、业务恢复率为评价指标,并在IEEE14母线系统上进行测试验证.仿真结果表明,所提算法在保证业务性能的同时具有更低的流量标准差和站点等级差,能有效实现路径重构,并确保负载均衡.     

基于云计算的多目标服务调度算法的改进研究

在研究现有云计算服务调度算法的基础上,设计了基于QoS的分布式多目标服务调度算法。该算法兼顾用户需求和系统整体性能,依据完成时间、费用、开销和负载均衡多个参数进行服务调度,从而获得较好的调度质量。仿真实验表明该调度算法能够满足云用户的QoS要求,调节云内各种设备的负载均衡,提高云计算平台运行效率。     

IP/WDM网络中自适应区分权重的HTA动态业务流疏导算法

为了实现全网负载均衡以减小网络拥塞,针对业务持续时间已知的特点,依据链路的剩余生存期和未来拥塞度设置链路权值,提出基于区分权重的持续时间已知的业务流疏导与选路算法(DWG-HTA).设计了DWG-HTA算法流程,提出IP/WDM网络中动态业务流疏导问题的整数线性规划ILP模型.仿真结果表明,DWG-HTA算法比典型选路算法最多降低网络阻塞率达24%,并验证了其负载均衡的有效性.针对小型网络拓扑和预先规划业务情况,给出了DWG-HTA算法与ILP模型的阻塞率对比和DWG-HTA算法的性能提升空间.     

基于网格的异构无线网络负载均衡算法

针对目前软负载均衡算法中无线资源统计不具有普适性,未考虑用户业务需求与异构资源单元差异性匹配的问题,根据网格计算的思想,在异构无线网络中提出了基于网格的负载均衡算法。该算法首先将无线资源映射成不同的三维资源单元,每个三维资源单元相当于一个网格。然后将业务分成不同的子业务流(数据包),统一分给不同的网格,实现业务的分布式分流,在保证用户QoS的情况下,实现网络的负载均衡。仿真结果表明:基于网格的负载均衡算法能够较好地均衡异构网络间的负载,降低负载偏离度,提高系统吞吐率。     

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.     

CDNs基于缓存区预测机制的负载均衡算法

提出了一种基于缓存队列长度动态预测机制的请求重定向（BMP）算法,采用M/M/1排队模型对分布式内容分发网络的负载均衡算法进行了描述,基于队列长度预测的机制减少了分发请求过程中不必要的重定向,同时可以克服单点过载问题.仿真分析结果显示,相比于之前的负载均衡控制策略算法,所提出的BMP算法对服务器缓存区队列长度的均衡效果更优;同时,由于减少了不必要的重定向,也降低了请求响应过程的时延成本.     

基于SLA的云计算资源调度机制研究

针对现有的IaaS层的资源调度研究在任务调度机制和资源负载均衡机制上存在的不足,以SLA管理、资源调度等理论为基础,结合现有研究成果,对基于SLA的云计算资源调度策略进行一些针对性的研究。提出了基于SLA的云计算资源调度框架,讨论了面向IaaS资源服务提供商SLA管理机制及内容,设计了基于SLA管理的QoS保证机制,与负载均衡模块和任务调度模块交互实现服务SLA的保证,有效实现IaaS资源服务提供商在任务QoS约束下最大化资源利用率的同时获得最大的收益。     

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．     

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。