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。     

基于文化算法的负载均衡自适应机制

负载均衡是解决Web集群系统容量和伸缩能力的重要方法,但通常使用的单纯的加权轮叫调度算法依然会导致服务器间的负载不平衡。本文分析了影响Web服务器性能的主要因素,提出了一种负载均衡的自适应机制。该方法将文化算法(CultureAlgorithmsCA)应用到对服务器性能权值的进化计算中,通过评价服务器的负载状况,获得优化的性能权值,并自适应地转换到集群的分配器中,使事务在集群系统中得到合理分配。模拟实验证明,随着访问量的逐渐增多,每台服务器都趋近于最佳负载,系统达到好的使用效果。     

基于预测机制的分级负载均衡算法

为解决服务器集群负载分配不均的问题,根据用户访问的请求类型,综合考虑用户历史请求引起的负载增量和服务器节点性能,提出了基于预测机制的分级负载均衡算法。负载均衡节点根据用户访问的请求类型建立一次指数平滑预测模型,对相应请求类型引起的负载进行预测,并将预测负载划分为低负载、正常负载、重负载等三个负载等级,根据负载等级对用户请求进行调度,从而实现负载均衡。使用OPNET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,有较好的负载均衡效果。     

一种负载均衡的自适应算法

分布式中的负载均衡通过任务迁移来改善系统的负载分布，提高系统的性能与效率。本文提出并详细讨论了一种负载均衡的自适应算法，该算法的突出特点是不去跟踪任务的执行，而着眼于系统整体效率与性能，处已在以太网的环境下实现，证明确定简单，有效，实用。     

ALAD动态负载均衡算法研究

针对现有服务器集群的负载平衡算法不足,提出一种应用层自适应动态负载平衡算法。利用应用层特点,在负载均衡服务器端收集应用服务器负载信息,提出一种综合的权重计算方法,动态区分不同状态的服务器。通过自适应选择算法,合理分配请求至应用服务器。实验结果表明,在不同的负载情况下,该算法能有效地平衡负载,充分利用服务器资源。     

基于网格计算的自适应负载均衡策略研究

为了融合大量网络资源并有效地计算,解决网格计算中的负载均衡问题成为关键性的技术.论文提出了一种自适应负载均衡策略,采用了以静态为辅,动态自适应负载均衡算法为主的服务,可根据具体计算任务的情况,对任务重定向分配,提高了系统的伸缩性和响应时间,并采用基于CORBA体系机构的设计,在网格中间件层服务,灵活选择负载均衡算法,达到系统透明性.通过仿真模拟,证实了此策略的实用性和有效性.     

基于动态反馈的负载均衡算法

负载均衡服务器集群中,负载均衡算法是一个关键的部分,它是集群系统中任务分配的核心环节。任务分配的主要因素包括服务节点的处理能力与服务节点实际负载两个部分。本文所讨论的负载均衡算法综合了这两方面的影响,引入了节点负载增量对服务节点实际负载进行预测,以求更精确地表示服务节点的负载情况;同时通过动态反馈机制实时修正,保证了系统在长时间运行时,负载不会发生倾斜。     

Web集群负载均衡算法比较

随着互联网应用的普及,对Web服务器的性能要求越来越高.采用多台主机组成集群统一对外提供Web服务,是目前比较流行的高性价比、高可靠性、可伸缩性的方案,而集群系统的性能关键在于均衡算法.本文基于LVS项目,分析并通过实验比较了各种均衡算法的性能,对构建Web集群系统具有较大的指导意义.     

改进的分布式动态自适应负载平衡算法探讨

为了使分布式网络保持高效的运作,在多种常用的负载平衡算法中选择了动态自适应负载平衡算法,根据结点负载情况,区分轻载结点和重载结点。     

An enhanced load balancing mechanism based on deadline control on GridSim

A Grid is a network of computational resources that may potentially span many continents. Load balancing in a Grid is a hot research issue which affects every aspect of the Grid, including service selection and task execution. Thus, it is necessary and significant to solve the load balancing problem in a Grid. In this paper, we propose a dynamic, distributed load balancing scheme for a Grid which provides deadline control for tasks. In our scenario, first, resources check their state and make a request to the Grid Broker according to the change of load state. Then, the Grid Broker assigns Gridlets between resources and scheduling for load balancing under the deadline request. We apply our load balancing strategy into a popular Grid simulation platform GridSim. Experimental results prove that our proposed load balancing mechanism can (1) reduce the makespan, (2) improve the finished rate of the Gridlet, and (3) reduce the resubmitted time.     

基于混合预测模型的负载均衡算法研究

结合Web服务用户访问静动态内容的不同特点,提出一种基于混合预测模型的负载均衡算法.该算法建立了网络带宽负载和CPU、内存等综合负载的小波包-支持向量机混合预测模型,根据用户请求的类型,结合负载预测的结果对任务进行分配和调度.仿真结果表明,该算法较传统基于预测的负载均衡算法具有更高的效率和实用性.     

基于流行度的自适应Web预测模型

目前基于局部匹配预测（PPM）模型的研究关注的焦点是在保证预测精度的前提下,尽量缩减PPM的空间占用,但缺乏自适应动态更新机制,难以实现在线预取。针对Web访问特点,提出了基于流行度的自适应预测模型。该模型的核心是基于Web对象流行度的PA PPM预取算法,通过模型构造、模型预测和模型更新三个过程实现了动态自适应的Web预取。讨论并实现了确定性上下文预测,最优阶估算以及上下文LRU替换策略等功能。在Web缓存与预取一体化条件下的实验表明,该模型具有较高的性能,适用于在线预取。     

基于告警相关概率的负载均衡方法

针对在负载均衡中相关告警分配到不同处理节点上的问题,提出一种基于告警相关概率的负载均衡方法。实验结果表明,该方法适合于传输信息关联的场合,具有负载均匀度较高、告警关联平均破坏度低等优点。     

基于服务器实时性能状态的动态负载均衡算法

为实现Web服务器集群合理的作业任务分配,文章提出了一种新的负载均衡算法,综合考虑了负载均衡调度器后端的业务主机的实时性能,实现了负载均衡调度的动态调整.     

Integrating load balancing and locality in the parallelization of irregular problems

An irregular problem models the evolution of a system where several elements are irregularly distributed in a domain. The evolution modifies this distribution in a way that cannot be foreseen and the behavior of each element depends upon the elements close to it according to a problem dependent relation. Starting from a hierarchical representation of the domain, we define a parallelization methodology that includes a load balancing strategy that preserves this locality property and a strategy to collect information distributed onto the processing nodes.     

SOA中一种基于负载均衡的服务查找请求路由算法

服务查找是面向服务架构(SOA)中一个非常重要的环节,但目前的服务查找算法一般并未考虑到服务查找节点间的负载均衡,在请求频繁条件下不能满足查找效率的要求。提出一种分布式的、综合考虑节点处理能力和网络延时、适用于SOA中分布式服务注册中心的服务查找请求路由算法HaFA。该算法利用负载度实现对服务节点计算能力的度量,解决了负载度均衡后任务仍可能分配到弱计算能力节点上的问题,提高了服务注册中心计算资源的利用率;利用节点负载波动率估量下一个离散时间点的负载度,解决了网络延时期间负载波动对实现均衡造成影响的问题。实验结果表明,HaFA在分布式服务查找中能有效提高系统吞吐率,缩短结果响应的平均等待时间。     

LBBSRT: An efficient SDN load balancing scheme based on server response time

The response time is the most important factor determining user experiences in the service provision model involving server clusters. However, traditional server cluster load balancing scheme are limited by the hardware conditions, and cannot completely exploit the server response times for load balancing. In order to effectively resolve the traditional load balancing schemes, we propose a load balancing scheme based on server response times by using the advantage of SDN flexibility, named LBBSRT. Using the real-time response time of each server measured by the controller for load balancing, we process user requests by obtaining an evenly balanced server loads. Simulation experiments show that our scheme exhibits a better load balancing effect and process requests with a minimum average server response times. In addition, our scheme is easy to implement, and exhibits good scalability and low cost characteristics.