基于Petri网的集群应用系统性能评价

利用随机Petri网理论给出了一个集群应用软件负载平衡系统的抽象模型,通过细化其中的本地节点处理部分对3种集群动态负载平衡的调度策略和应用系统体系结构对负载平衡系统的影响进行了分析,得到了一些对大部分应用系统的设计起到指导作用的结论.这些结论是:(1)无论是静态负载平衡还是动态负载平衡都能提高集群系统的性能,动态负载平衡会得到更好的性能;(2)在动态负载平衡算法中除了要考虑系统中最重要的等待队列--应用队列外,还要考虑数据库队列;(3)异步体系架构将任务切分到各处理子系统中,有助于将各子系统负载数据综合到负载向量中,能够更准确地衡量系统负载、提高负载平衡系统的性能,优于同步体系结构.     

基于集群的VOD系统的动态负载平衡模型

基于多服务器集群的VOD系统能以低成本高性能满足日益增长点播需求,服务器调度和动态负载平衡是实现的关键。本文从校园网VOD用户点播行为特点出发,引入动态负载平衡模型(LBM,Load Balancing Model),清晰地表达了各因素逻辑关系。实验主要对独立性强、任务执行时间不确定的任务,在Linux集群环境下,实现了动态负载平衡模型。实验表明该策略可取得较高负载平衡效率。     

利用随机Petri网进行系统性能评价的探讨

本文探讨了利用随机Petri网进行系统性能评价的方法,包括随机砌一网的建模过程、模型的精化、近似求解。采用局域Web服务器集群系统HTTP请求分配和选择的综合方案为具体算例实现。     

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。     

实时集群中一种基于任务分配表的动态负载平衡算法

动态负载平衡问题是影响实时集群性能的重要因素。文章在分析实时集群负载平衡特点的基础上,提出了一种基于任务分配表的动态负载平衡算法,并对算法的设计思想和具体实现进行了详细阐述。算法在某指控实时集群系统中的应用证明了它的可行性。     

随机Petri网在性能分析中的应用

本文介绍一种随机Ｐｅｔｒｉ网及其在性能分析中的应用，这种网的可达图同构于马尔柯夫链，从而可依据马氏理论求解一些性能指标。     

高可用性集群中的动态负载平衡应用研究

提出了一个基于性能预测的、计算连接权重的动态分配算法,以及网络调度器来实现高可用性集群中的动态负载平衡系统。该系统包括调度器、交互式会话支持单元等模块。测试表明,该系统能迅速、准确地找出最佳服务器来处理请求,在负载平衡的效能上有明显的提高,从而为接下来的服务等动作做好准备。     

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。     

基于消息传递机制的动态负载平衡算法研究

针对同构集群系统中的动态负载平衡问题,提出了一套面向负载信息交流的消息机制,基于该消息机制设计了一种分布式控制、发送者驱动的动态负载平衡算法。实验证明该算法在处理大规模计算密集型任务时,具有一定的有效性和实用性。     

流媒体服务的集群负载平衡方法分析

该文在分析了流媒体服务器的带宽因素和负载平衡原理的基础上,讨论了针对流媒体服务的按层次划分的服务器集群动态负载平衡技术,为流媒体服务集群的部署提供参考。     

集群系统中的动态反馈负载均衡策略

针对Web服务器集群系统中负载动态变化的特点,为了高效地实现任务均衡分配,提出一种新的负载均衡算法。该算法结合动态反馈原理,周期地根据服务器节点真实负载的状态变化情况,改变其相应节点的权值,避免服务器间的负载失衡。实验表明,该方法能有效降低系统平均服务延迟时间和提高吞吐量,提升集群系统的整体性能。     

一种自适应动态负载均衡算法

负载均衡问题是一个经典的组合优化难题,该文建立了一个集群中的负载均衡问题模型,并提出了一种旨在最小化负载均衡开销的动态自适应算法。由于集群中存在网络延时,所以负载重分配的开销很大一部分取决于CPU间发送、接受的消息的最大数量。该负载均衡算法以最小化负载重分配时CPU间消息发送、接受的数量为目标,根据过载、轻载CPU数量的变化动态调用D算法和R算法,以降低负载均衡开销。     

使用负载均衡提高Maximo系统性能

天津分公司经过多年的信息化建设,目前已经形成了以Maximo系统为核心的设备管理信息化系统.随着系统不断深化应用,客户化程序日益增加,业务数据量日趋增大,系统负荷不断加大,导致系统性能降低.系统用户对Maximo的访问会出现诸如:系统访问速度慢、非正常退出、请求不响应等问题,影响用户正常使用系统;为提高Maximo系统性能,满足用户日益增长的系统使用需求,我们根据Maximo系统的实际应用情况进行定制化配置,首次将负载均衡和硬件集群组合使用,大大提升了Maximo系统业务管理能力.     

基于实时性能动态反馈的负载均衡算法

通过分析与研究当前Web服务器集群的负载均衡技术和调度算法,提出了一种新的基于实时性能动态反馈的负载均衡算法设计,算法引入了请求量化方法、实时性能指标和准入控制机制,实验结果表明本算法具有较好的低响应延迟和高吞吐率性能。     

基于随机Petri网的IP-SWAN系统性能评价

在分析基于iSCSI协议的IP存储广域网(IP-SWAN)的数据传输流程的基础上,提出了IP-SWAN系统的随机Petri网模型和一种新的基于变迁的串并联等价变换计算系统I/O响应时间的SPNA方法。基于SPNA方法的性能分析和预测结果表明,在低速网环境下,网络传输速率是系统性能的主要瓶颈,提高网络带宽可以有效地改进整个系统性能。在高速网环境下,提高中心节点的读缓存命中率和CPU处理效率,可以降低系统的I/O响应时间。     

基于异构分布式存储系统的动态反馈负载均衡技术

Samba分布式存储系统通过根服务器向用户提供全局名字空间,当用户提出访问请求时,根服务器只按照静态的方式返回逻辑名对应的物理目标位置.当存在多个物理目标时,大多数用户的访问请求都将被定位在一台服务器上.多目标只保证了服务可用性,而没有对系统的负载均衡作出贡献.针对这一问题,提出了一种基于服务器性能指标的动态反馈负载均衡策略,并给出了基于Samba分布式存储系统的实现方案,旨在提高整个系统的存储能力、网络吞吐率、服务平均响应时间等指标.实验表明,优化后系统的I/O性能得到了很大提升.     

分布式文件系统的动态负载均衡算法

为了解决分布式文件系统的负载均衡问题,研究了多种负载均衡算法,分析各种算法的优缺点.综合了静态权重轮询算法和动态负载均衡算法两类算法的优点,提出一种自适应的综合动态负载均衡算法,它实现简单、降低了获取反馈信息的开销且不失实时性.经过试验比较,该算法能有效地降低平均响应时间和提高吞吐量,负载的分配更为均衡.     

服务器负载均衡技术研究

负载均衡是建立在网络结构之上的一种调度策略,能有效的扩展服务器带宽和增加吞吐量,增强网络数据处理能力。根据实际层次不同,对负载均衡技术进行了分类,从应用范围、运行原理等角度分析并比较了常用的负载均衡技术和算法,展望了负载均衡的发展。     

机群系统的动态负载平衡方法研究

通过对机群系统中的动态负载平衡算法的研究,解决任务再分配时由于进程迁移而引起额外开销较大的问题,提出了一个有效的动态负载平衡算法。通过实验结果分析,可以证明此算法能够提高并行程序的运行性能。