面向航空空管无线通信系统的冲突广播包功率自动控制方法

为提高航空空管无线通信系统的输出稳定性,提出基于负载均衡调度的冲突广播包功率自动控制方法.构建航空空管无线通信系统传输信道模型,调节传输信道模型中的输出均衡,结合扩频序列重组方法抑制影响输出均衡的冲突广播包,构建冲突广播包功率估计模型,利用负载均衡调度方法实现信道均衡和冲突广播包功率自动控制.仿真结果表明,采用本文方法可实现航空空管无线通信系统的冲突调节和自适应控制,输出信道均衡性较好,冲突广播包功率控制稳定性较强.     

云计算环境下资源调度系统设计与实现

在云计算环境下,对开放的网络大数据库信息系统中的数据进行优化调度,提高数据资源的利用效率和配置优化能力;传统的资源调度算法采用资源信息的自相关匹配方法进行资源调度,当数据传输信道中的干扰较大及资源信息流的先验数据缺乏时,资源调度的均衡性不好,准确配准度不高;提出一种基于云计算资源负载均衡控制和信道自适应均衡的资源调度算法,并进行调度系统的软件开发和设计;首先构建了云计算环境下开放网络大数据库信息资源流的时间序列分析模型,采用自适应级联滤波算法对拟合的资源信息流进行滤波降噪预处理,提取滤波输出的资源信息流的关联维特征,通过资源负载均衡控制和信道自适应均衡算法实现资源调度改进;仿真结果表明,采用资源调度算法进行资源调度系统的软件设计,提高了资源调度的信息配准能力和抗干扰能力,计算开销较小,技术指标具有优越性。     

光纤网络中的云数据并行调度

光纤网络的通信质量受到云数据调度均衡性影响很大,为了改善光纤网络通信质量,提高网络中云数据传输的吞吐量和保真率,通过云数据并行调度,实现云数据传输均衡,提出一种基于自适应判决反馈均衡的光纤网络云数据并行调度模型;构建光纤网络通信的传输信道模型,采用最小均方误差估计方法进行光纤网络的量化融合估计,运用匹配滤波检测器进行云数据中的干扰滤波处理,结合自适应判决反馈均衡方法进行信道均衡,在均衡的信道中对滤波输出的云数据进行并行调度和多线程输出调制;仿真结果表明,采用该方法进行光纤网络中的云数据并行调度的均衡性较好,输出数据的保真率较高,误码率较低,改善了光纤网络的整体性能。     

基于Nginx的DRC集群动态负载均衡策略

面向数据的体系架构（DOA）为海量异构数据流通共享提供了新的有效解决方案。而数据注册中心（DRC）作为DOA的核心部件,它的访问性能尤为关键。针对高并发访问带来的DRC集群服务过载问题,采用Nginx反向代理负载均衡技术处理高并发访问。对Nginx的负载策略进行分析优化,提出一种由动态配置、负载收集、算法调度组成的动态负载均衡策略,并在负载调度模块对Nginx加权最小连接调度算法（WLC）进行改进,通过自适应权值不断调度下一个周期内性能最优的节点来处理请求。通过高并发性能测试验证了所提出的负载均衡策略在DRC集群中能更有效处理大流量的访问需求,提高集群的资源利用率和缩短请求响应时间。     

面向应急指挥的跨区域电网一体化电力自动调度研究

为了提高跨区域电网一体化电力应急指挥能力,需要进行跨区域电网一体化电力自动调度研究,提出一种基于多源信息融合和均衡配置的面向应急指挥跨区域电网一体化电力自动调度方法。采用大数据信息重组方法进行跨区域电网一体化电力传输数据重构,采用分段均衡控制方法进行跨区域电网一体化电力传输调度的均衡配置,建立电力调度的输出链路均衡配置模型,采用空间区域重组方法实现跨区域的电网一体化信息融合处理,根据信息融合结果采用自适应链路均衡配置方法进行跨区域电网一体化电力自动调度的负载均衡设计,提高跨区域电网一体化电力自动调度的负载均衡性和调度信息融合性。仿真结果表明,采用该方法进行跨区域电网一体化电力自动调度的负载均衡性较好,调度的总线控制能力较强,提高了应急指挥能力。     

网络数据动态传输与存储安全自动监测系统设计

为了提高网络数据动态传输与存储安全自动监测能力,进行监测系统优化设计,提出基于负载均衡调度和嵌入式总线传输控制的网络数据动态传输与存储安全自动监测系统设计方法。构建网络数据动态传输的信道均衡调度模型,采用随机线性均衡控制方法进行网络数据动态传输与存储过程中的信道自适应调度,提取网络数据动态传输过程中的模糊关联规则,采用自适应的链路转发控制方法进行网络数据动态传输与存储的安全监测和负载均衡调度。在嵌入式总线协议下进行网络数据动态传输与存储安全自动监测系统的软件开发设计。仿真结果表明,采用该方法进行网络数据动态传输与存储安全自动监测的稳定性较好,自适应控制能力较强,降低了网络数据动态传输的误比特率。     

异构分布式系统的负载均衡调度算法

提出一种异构分布式系统的负载均衡调度算法。对异构系统进行建模,使用染色体建立任务集合调度模型,根据该模型制定适应度函数,将其作为衡量负载均衡的标准,利用该标准对异构系统进行任务调度,并动态设定最大进化代数,以此改进动态遗传算法。实验结果表明,该算法具有较好的负载均衡性能。     

敏捷企业集成基础结构中的服务器集群均衡性探讨

在大信息平台系统的WEB服务器集群是提供高效服务的关键,如何有效利用系统资源,避免因单个服务器导致平台系统整体崩溃．服务器集群负载均衡性控制是其中的关键一环。本文在现有硬件基础上,探讨异构服务器集群负载均衡控制的体系结构,探索均衡调度策略,并取得阶段性成果。     

数据中心巡检机器人信息平台实时任务容错调度算法

为了实现数据中心巡检机器人信息平台实时任务容错性,提出一种基于自适应反馈均衡和码元调制技术的数据中心巡检机器人信息平台实时任务容错调度模型。首先构建路由冲突下的数据中心巡检机器人信息平台传输信道模型,优化数据中心巡检机器人信息传输协议。然后采用模糊C均值聚类的方法进行巡检机器人信息融合,结合自适应反馈均衡方法进行巡检机器人信息传输的信道均衡设计,采用码元调制方法进行信息平台的实时任务容错调度。最后进行仿真实验。结果表明,采用该方法进行数据中心巡检机器人信息平台实时任务调度的容错性较好,信息平台的信道均衡性较强,提高了数据中心巡检机器人信息平台的任务实时调度能力。     

异构分布式负载均衡容错算法研究

基于基/副版本技术提出一种异构分布式容错调度模型,并在该模型上提出HDL算法。该算法克服了以前算法在故障发生前后负载均衡性不稳定问题,并在一定程序上实现均衡可控性,同时在模拟实验中给出一种基于协方差反映负载均衡性的方法。实验结果证明,该算法的负载均衡性在故障发生前后是稳定的。     

基于安全策略的负载感知动态调度机制

针对软件定义网络（SDN）网络控制器流规则篡改攻击等单点脆弱性威胁,传统安全解决方案如备份、容错机制等存在被动防御缺陷,无法从根本上解决控制层安全问题。结合目前移动目标防御、网络空间拟态防御等主动防御技术研究现状,提出一种基于异构冗余结构的动态安全调度机制。建立控制器执行体与调度体调度模型,根据系统攻击异常、异构度等指标,以安全性为原则设计动态调度策略;同时考虑系统负载因素,通过设计调度算法LA-SSA将调度问题转化为动态双目标优化问题,以实现优化的调度方案。仿真结果表明,对比静态结构,动态调度机制在累积异常值、输出安全率等指标上有明显优势,说明安全调度机制中的动态性与多样性能够显著提高系统抵御攻击能力,LA-SSA机制负载方差较安全优先调度更平稳,在实现安全调度的同时避免了负载失衡问题,验证了安全调度机制的有效性。     

基于Docker Swarm集群的调度策略优化算法

Swarm是一种对集群中Docker镜像和容器进行管理的工具,其在计算节点权值时可能会得到若干个相同权值的节点.现有的Swarm调度策略只是将这些节点随机分配,由于相同权值节点的资源负载情况并不相同,所以将会造成节点负载不均衡.针对上述问题,本文提出一种动态调度算法对Swarm调度策略进行优化.通过实验,证明增加动态调度算法能够使集群中节点负载更加均衡,同时提高集群的整体资源利用率.     

异构云中面向集群负载均衡的任务调度策略

负载均衡是提高资源利用率和系统稳定性的重要手段。基于改进的自适应变异粒子群算法,提出了一种异构环境下面向集群负载均衡的任务调度策略。在调度策略的设计中,融入了经济学“二八”定律,通过把握用户对集群节点安全性和可靠性的偏好程度并预估任务的负载信息,在保证系统负载尽量均衡的前提下,最小化任务执行时间的同时提高大客户满意度。仿真实验显示,改进的自适应变异粒子群算法比未改进的自适应变异粒子群算法和基本粒子群算法在收敛速度和跳出局部最优两个方面都有更好的表现。结果表明,改进的自适应变异粒子群算法在保证集群负载均衡的同时可以更好地提高云服务提供商的利润空间。     

基于Docker swarm集群的动态加权调度策略

针对目前的Docker swarm内置的调度策略无法很好地实现Docker集群的负载均衡并且对集群资源的使用率不高的问题,提出了一种动态加权调度算法。所提算法对资源设置权重系数,引入参数bias针对不同服务对资源权重进行动态调整,根据各个节点的实际资源利用情况,对节点资源按照权重进行加权计算,用权值反映节点负载,并将此作为调度依据。在和Docker原始调度策略以及无参数调整的加权调度策略的对比实验中,该算法使得集群中各个节点上的各项资源利用率更加均衡;同时,在集群负载比较高的情况下,该算法实现了更快的服务运行速度。     

物联网环境下实时任务传输的分簇调度算法

在物联网环境下,需要对链路节点之间传输的实时任务进行优化调度,以提高物联网中传感节点的进程管理和内存管理效率。传统方法采用优先级列表控制的物联网环境下的实时任务传输调度方法,在资源分配过程中动态负载平衡性受节点的空间分布的影响较大,任务分配的准确性不高。因此,提出一种基于高效时分多址时隙分配的物联网环境下实时任务传输的分簇调度算法。设计物联网的实时任务调度模型,提取分簇任务信息流的时隙分配尺度特征作为传输指向性函数,设计高效时分多址协议,改进物联网环境下的实时任务协同分簇调度算法,通过高效的时分多址时隙分配,提高了实时任务传输分簇调度的均衡性和准确性。仿真结果表明,采用该方法进行物联网环境下实时任务传输的分簇调度时性能优越可靠。     

基于异构Flink集群的节点优先级调度策略

Flink流处理系统默认的任务调度策略在一定程度上忽略了集群异构和节点可用资源,导致集群整体负载不均衡。研究分布式节点的实时性能和集群作业环境,根据实际作业环境的异构分布情况,设计结合异构Flink集群的节点优先级调整方法,以基于Ganglia可扩展分布式集群资源监控系统的集群信息为依据,动态调整适应当前作业环境的节点优先级指数。基于此提出Flink节点动态自适应调度策略,通过实时监测节点的异构状况,并在任务执行过程中根据实时作业环境更新节点优先级指数,为系统任务找到最佳的执行节点完成任务分配。实验结果表明,相比于Flink默认的任务调度策略,基于节点优先级调整方法的自适应调度策略在WorldCount基准测试中的运行时间约平均减少6%,可使异构Flink集群在保持集群低延迟的同时,节点资源利用率和任务执行效率更高。