多处理机系统的自适应动态负载平衡算法研究

通过对多处理机系统中自适应动态负载平衡算法的分析研究,针对现有算法未考虑任务之间通信量及节点机可能出现故障等问题,对现有算法进行了改进,并给出了算法的主体思想。     

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。     

一种分布式动态负载平衡算法

在多处理机系统中,负载平衡是提高并行处理效率的一条重要途径。基于分布存贮的TRANSCUBE多处理机环境,本文提出一种分布式动态负载平衡算法。算法采用接收者开始的异步调度策略,通过“握手”协议在空载和重载处理机间建立联系,并自动实现任务(或进程)从重载处理机到空载处理机的迁移,该算法适于并行解具有动态特性的应用问题,而且在问题规模较大和处理机负载变化较慢时,性能较好。     

分布式空间数据库的动态负载平衡算法

针对分布式应用环境下空间数据库系统的负载失衡问题,提出一种基于服务类型的负载均衡算法.该算法根据不同空间信息服务类型对系统性能指标要求的差异,采用任务和数据相结合的双重迁移机制.在进行任务分配时,根据迁移对象采用不同的分配算法,以保证任务和数据都能够相对均衡地分配到系统中的各个节点上.实验和测试表明,该算法在并发用户不断增多的情况下,有效地控制了系统的负载状况,使系统能够保持稳定的性能.     

分布式空间数据库的动态负载平衡算法

针对分布式应用环境下空间数据库系统的负载失衡问题,提出一种基于服务类型的负载均衡算法。该算法根据不同空间信息服务类型对系统性能指标要求的差异,采用任务和数据相结合的双重迁移机制。在进行任务分配时,根据迁移对象采用不同的分配算法,以保证任务和数据都能够相对均衡地分配到系统中的各个节点上。实验和测试表明,该算法在并发用户不断增多的情况下,有效地控制了系统的负载状况,使系统能够保持稳定的性能。     

分布式系统中动态负载平衡算法的研究

该文简单分析了动态负载平衡中的接受者驱动、发送者驱动和双向驱动算法，提出了双向驱动算法的改进算法，可以应用于任何分布式系统特别是仿真控制系统。     

分布式系统中一种负载平衡的动态反馈调整自适应算法

重点研究了分布式系统中的进程迁移和定位、负荷分担中的负载平衡等问题；提出并讨论了基于动态阈值和阈长的进程定位模型和系统负载平衡的动态反馈调整自适应算法，还通过具体的实验分析论证了算法的性能．实验结果说明该算法能在一定的范围内很好地解决进程定位和负载平衡问题，具有较大的实用价值．     

分布式数据流处理系统的动态负载平衡技术

设计了一种新的大规模分布式数据流处理系统的体系结构。系统由一组异构的服务器集群组成,负载在每个服务器集群内部多台同构的服务器之间获得平衡,从而达到整个系统的负载平衡。集群设计的主要目标之一是以资源换性能,服务器集群中服务器的最大数目足够保证系统不再发生过载现象,不再需要会降低性能的卸载技术。而且投入运行的服务器的数目根据实际的系统负载来决定,负载较轻时,一部分服务器可以进入休眠状态来减少能源的消耗。根据系统动态增减服务器的特点,设计了全新的初始化算法、动态负载平衡算法。与以前的分布式数据流处理系统相比,由于单个集群的服务器的数目大大减少,算法复杂性降低、速度加快、优化的空间增大。     

动态负载平衡算法设计的新途径

负载平衡是分布式系统研究当一个十分活跃的课题，本文就一些有代表性的算法进行了讨论并从用户行为的角度出发，提出两种新算法的设计思想，以便有效的减少网络通讯，加快负载平衡的决策过程。     

分布式计算机系统（DCS）负载平衡算法20年

对于分布式计算机系统，由于任务到达的随机性和各台处理机处理能力上的差异，系统常常会发生处理机闲访并存的情况。必须采取有效手段，对已分配给各台处理机的任务进行重新调整、最大限度地提高系统的资源利用率和减小任务的平均响应时间，这就是所谓的负地功平衡策略。在分布式计算机系统上实现负载平衡，是７０年代至今分布式系统领域是最热门的课题之一。     

基于Bayes定理的动态负载平衡算法研究

动态负载平衡算法存在影响服务器性能、设置负载因子困难等问题.基于Bayes定理可有效地改正动态负载平衡算法的弊端,得到改进算法的工作机制和实现方法.     

传感器网络分布式鲁棒自适应估计算法

从被噪声污染的信号测量值中获得对某一参数的估计,从而确定不同物理量间的相互依赖关系是传感器网络的一个重要应用,然而测量环境可能存在冲击噪声或脉冲干扰,导致获得的测量数据中包含了大大偏离实际范围的离群值(outliers),从而无法获得有效的参数估计.为了解决这个问题,论文提出了一种分布式鲁棒自适应估计算法,该算法基于离群值稀疏性的思想,在代价函数中引入?1范数,对可能的离群值进行识别并剔除,同时利用网络各节点的相互协作,进一步提高参数估计的性能.通过计算机仿真实验,验证了该算法具有较好的鲁棒性.     

一种改进的集群动态负载均衡算法

在集群系统的研究中,负载均衡算法是一个重要的方向,因为它关系到多台服务器在整合成一个集群系统后能否很好地相互协作,以更好地完成用户交予的任务。为实现上述目的,本文在分析已有的负载均衡算法基础上,提出一种改进的能够实时收集服务器负载指标,进而动态地计算出服务器在分配用户连接中的权重的方法。测试结果表明,该方法能够有效地防止服务器倾斜,达到良好的负载均衡效果。     

分布式系统中的动态任务分配算法设计

设计一种分布式系统中的动态任务分配算法，并对它所使用的数据结构、实现方法以及稳定性加以讨论。本算法采用双向启动策略，即发送者和接受者都能进行启动、而且能根据系统总负载和任务等待量等自适应地选择启动策略的使用。同时利用阈值和阈长把系统中的节点分为接受节点，负载适中节点和发送节点、采用启发式方法进行任务分配。     

一种结构化P2P网络动态负载均衡算法的研究

负载均衡是P2P网络的研究热点之一,当前负载均衡技术存在负载均衡程度低、假设条件过多等问题.提出一了种增强型负载均衡算法ELB_P2P,它根据节点的承栽能力为其分配相应大小的可动态调整的ID地址空间以及合理的载荷,在负载转移时自动选择延迟小带宽高的轻栽节点,并引入负载转移流量控制机制.实验表明,相对于Chord等传统P2P协议,ELB_P2P算法有更快的负载均衡速度、更小的负载均衡开销,系统稳定性好,在网络重栽情况下也能取得较低的负载不平衡度,并且对节点属性没有苛刻的限制和假定.     

基于网格计算的动态反馈负载均衡策略研究

基于分布式系统中静态负载均衡策略的优缺点,提出一种基于网格计算的动态反馈负载均衡策略,最终达到提高整个体系的网络吞吐率和服务平均响应时间等指标。     

RGraph:基于RDMA的高效分布式图数据处理系统

图是描述实体间关系的重要数据结构,被广泛地应用于信息科学、物理学、生物学、环境生态学等重要的科学领域.现如今,随着图数据规模的不断增大,利用分布式系统来处理大图数据已经成为主流,出现了形如Pregel、GraphX、PowerGraph和Gemini等经典的分布式大图数据处理系统.然而,与当前先进的基于单机的图处理系统...     

具有容错和负载平衡功能的分布式应用

简要讨论了分布式多层应用的软件容错和负载平衡,并基于MicrosoftWindows平台COM/DCOM技术做了基本实现.用于演示的C/S模式的实例,具备基本粗粒度（请求事件级）的刚性作业负载平衡和容错能力.