基于集群的流媒体缓存代理服务器体系结构

提出了基于集群的流媒体缓存代理服务器体系结构,并将基于内容的前端机负载平衡调度策略引入到流媒体缓存代理服务器的架构设计中,对系统设计原理及各组成模块结构和各模块间的消息通信机制进行了详细的分析阐述,主要采用C和C++语言在Linux操作系统下实现了原型系统,通过对原型系统进行测试,表明整个系统设计合理,性能突出,具有良好的稳定性和可扩展性。     

一种基于梯形自调度技术的集群任务调度的实现

通过比较目前几种集群任务调度算法,选择基于集中队列的动态调度算法——梯形自调度算法（TSS）,实现了一个基于集群的任务调度系统GTS。GTS是一个用户级的任务调度系统,它建立于Linux之上,主要负责对用户任务的调度。通过测试,GTS系统可以胜任集群工作站中的任务调度并在结点数较多的情况下大幅度提高应用问题的性能。     

基于Linux的负载均衡技术

网络业务量的激增和应用的特殊化都使得负载均衡成为迫切需求,Linux虚拟服务器按传输层连接对集群节点进行业务分配的方式,能便捷而高效地实现负载均衡。文中对Linux虚拟服务器集群的结构与原理进行了讨论,重点阐述了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,虚拟服务器集群技术可较大幅度地提高系统的综合性能。     

Linux系统中多核实时调度平台的设计

为使各种实时调度算法能够在Linux环境中得到运行和验证,设计一种Linux系统中的公共多核调度平台。该平台由调度模块和跟踪测试模块组成,调度模块实现系统调用、调度处理以及同步功能,跟踪测试模块实现日志和跟踪功能。测试结果表明,该平台可正确显示调度算法的运行结果。     

基于集群系统的分布式安全框架研究及实施

开源的安全项目Linux安全模块（LSM）、分布式安全框架（DSI）为研究分布式集群系统中的分布式安全性提供了良好平台。介绍了LSM和DSI的实现原理,并在此基础上讨论了分布式安全模块的目标、体系结构、特点、性能以及实现状态。     

Linux实时改造及在网络多媒体中的应用

针对网络多媒体系统的实时应用需求,对Linux2．4核心进行了改造。首先通过集成3种实时调度算法改造了Linux核心的调度模块,使其可以分类处理不同的实时任务;然后改进了中断、时钟模块,提高了核心的实时性能;最后通过实际应用检验了改造后的Linux系统在处理网络多媒体数据时的实时性能。     

Linux集群实时监控系统的一种实现方法

随着云计算技术的日益发展, Linux集群以造价低廉、易于扩充等优势得到了愈来愈广泛的应用. 为了更好地发挥集群性能, 充分利用集群节点的资源, 对集群性能进行实时监控是很有必要的. 提出了一种Linux集群监控器设计与实现方法. 该方法通过每隔一段时间采集节点机/proc虚拟文件系统中的信息, 如CPU和内存使用情况等. 经过过滤后, 通过socket传输给监控服务器. 论文首先给出了监控器的总体设计方案, 整个监控系统由守护在管理节点上的信息管理服务器进程和运行在各个计算节点上的采集器进程组成. 然后分采集器和信息管理器两大部分, 分别介绍了其具体的设计框架和其采用的关键技术. 采集器分主要由信息采集、信息处理和信息传送3 个模块组成, 分别采用3 个线程来完成. 信息管理器采用了线程池技术, 用以接受采集器发送过来的传输请求. 实践证明, 该系统可以很好地满足实时监控Linux 集群性能的需要.     

基于LVS的数据库集群负载均衡性能测试与分析

Linux虚拟服务器(Linux Virtual Server,LVS)技术是一种广泛应用于企业集群中的负载均衡技术,目前关于LVS的研究主要是基于Web服务器集群负载均衡性能方面。在一些实际应用场景中,LVS可以直接与数据库集群相结合。将LVS与数据库集群结合,提出一种对LVS架构下数据库集群性能进行测试的方案,并利用HP LoadRunner对负载均衡算法的数据库集群进行负载测试实验,通过数据分析比较,得出LVS提供的算法中较适合数据库集群的调度算法。     

面向多用户的集群解决方案及性能分析

介绍了一种集群解决方案,可以满足大量用户同时使用Linux系统.方案采用LVS、NIS、NFS、Autofs技术,实现了用户在统一入口登陆,集中认证.文中给出了具体的配置方法,同时分析了此集群方案的性能问题,并提出了具体的解决方案.     

基于LVS和计算任务的实时集群负载均衡方法

对LVS(Linux virtual server)集群的体系结构和特点做了讨论,分析指出了LVS集群应用于军事测控系统时面临的传感器通信体制兼容和负载调度粒度过大等局限性.通过进行结构调整和功能改造,设计采用基于UDP协议、面向计算任务的应用层细粒度负载分配方法,提高了负载接入与分配调度、服务器并行计算的工作效率,实现了军事测控系统的强实时性要求.该负载均衡方案适用于实时领域的航空、航天测控集群系统,经实践应用证明是有效的.     

基于PBS的机群任务调度管理中间件的设计与实现

介绍了基于PBS的机群任务调度管理中间件，是基于现在比较流行的调度系统PBS进行开发和封装，对上层提供了统一的接口．同时在该中间件中还封装了用户管理模块、配置模块和任务调度模块，采用基于XML的通信协议．该中间件具有很强的扩展性，可以扩展应用于LSF等多种流行的机群任务调度系统．最后，在该中间件之上，使用Java开发了前台图形界面，实现了一整套完备的具有实时监控和远程管理能力的机群任务管理系统．     

统一缓存:基于用户层通信的合作缓存技术

合作缓存机制是集群系统提高整体性能的一种有效方法，其利用高速网络将各个结点的缓存进行合作管理与访问，大幅度提高了缓存的命中率．但传统的合作缓存技术没有考虑到广为应用的高效用户层通信机制的特点．提出一种新的用户层通信与合作缓存技术相融合的缓存机制——集群统一缓存．这一机制充分利用了用户层通信的特点，包括协议精简、零拷贝、虚拟内存映射通信(VMMC)技术等，将缓存与结点通信相融合，减少了集群系统应用程序IO模块的层次与复杂度，提高了系统性能．同时这一机制也顺应了IO子系统日益独立化的发展趋势．该技术已经应用于自行开发的面向对象的Internet服务存储平台——TODS上，具有高效、扩展性好与软件设计简单等特点．     

分布式部门主页内容集群管理系统的研究与实现

该文描述了天津师范大学分布式主页内容集群管理系统的分析、设计、实现、实施过程。论述了该系统如何用软件工程的思想一步步实现的。首先采用面向对象的分析方法对用户管理模块、集群管理模块、统计模块等业务需求进行了需求分析,接着进行了系统功能、技术架构、数据库设计,最后采用asp+access在dreamweaver中进行了系统实现。     

嵌入式集群系统的自动管理监测系统设计

论文针对嵌入式集群系统,利用基于SNMP协议的开发包和自主设计的代理模块(CM),设计和实现了集群系统的管理监测系统。该系统利用端口扫描程序,以及CM和基于SNMP的代理模块,实现了实时的监测功能,并且可以通过Web方式远程访问和其自身的自动管理两种方式来管理集群系统。     

一种基于Nutch的网页聚类系统的设计与实现

设计了一种在中英文环境下、能够对Nutch的搜索结果进行聚类处理的搜索结果聚类系统,该系统基于k-means算法和后缀树聚类算法,是一个由Nutch搜索引擎、文本分词、TF-IDF权重计算以及文本聚类等模块构成的搜索引擎结果文档聚类系统,并通过实验对k-means算法和后缀树算法进行了对比。     

Soft computing and signal processing based active fault tolerant control for benchmark process

Ideally, when faults happen, the closed-loop system should be capable of maintaining its present operation. This leads to the recently studied area of fault-tolerant control (FTC). This paper addresses soft computing and signal processing based active FTC for benchmark process. Design of FTC has three levels: Level 1 comprises a traditional control loop with sensor and actuator interface and the controller. Level 2 comprises the functions of online fault detection and identification. Level 3 comprises the supervisor functionality. Online fault detection and identification has signal processing module, feature extraction module, feature cluster module and fault decision module. Wavelet analysis has been used for signal processing module. In the feature extraction module, feature vector of the sensor faults has been constructed using wavelet analysis, sliding window, absolute maximum value changing ratio and variance changing ratio as a statistical analysis. For the feature cluster module, the self-organizing map (SOM), which is a subtype of artificial neural network has been applied as a classifier of the feature vector. As a benchmark process three-tank system has been used. Control of the three-tank system is provided by fuzzy logic controller. Faults are applied to three level sensors. Sensor faults represent incorrect reading from the sensors that the system is equipped with. When a particular fault occurs in the system, a suitable control scheme has been selected on-line by supervisor functionality to maintain the closed-loop performance of the system. Active FTC has been achieved by switch mode control using fuzzy logic controller. Simulation results show that benchmark process has maintained acceptable performance with FTC for the sensor faults. As a result, when the system has sensor faults soft computing and signal processing based FTC helps for the best performance of the system.     

基于OSGi的分布式Web应用结构

通常一个Web应用系统由多个功能模块组成, 但不同功能模块面临的压力不一样,以致各模块对资源的需求不同. 对Web应用系统进行性能扩展普遍采用集群方式, 集群的粒度是整个Web应用系统, 而不能对应用内部某些负载压力较大的功能模块进行特殊处理. 设计了一种基于OSGi的分布式Web应用结构, 可以以模块为粒度进行部署, 按照模块的实际负载情况调整部署结构. 该分布式结构基于OSGi规范, 把Web应用拆分成多个模块, 以RFC119为标准实现分布式节点之间服务交互. 这种结构将更加有效的利用系统资源, 节约应用部署成本. 实验表明, 该研究成果可优化大型Web应用结构的设计, 并且随着应用模块数量的增多, 系统并发数的增加, 采用该分布式Web应用结构的优势越明显.     

心率信号的采集与处理

介绍了一种基于SoC的简单心率测量方法。整体系统设计包括模拟电路模块和C51CPU核。其中CPU核是数字处理部分，用来处理心率信号和其它应用的输出信号。经过模拟电路模块，心率信号被转换成脉冲信号，然后把脉冲信号作为心率估算的输入信号进行计算。整个系统工作在一片芯片上。     

集群技术在电力综合自动化系统中的应用研究

介绍了一种利用集群技术实现双机容错的开发方法.通过对集群技术运行机制的深入研究,提出了采用基于“层”模式的双机容错系统技术方案,在普通PC服务器上实现了双机容错系统,分析了该系统的可用性,针对电力综合自动系统的结构特点,对心跳侦测等功能进行了改进,并在一套小型变电站自动化系统上进行了实验验证,能够较好的满足中小型电力综合自动化系统的需求.     

基于Hadoop的海量数据存储平台设计与开发

随着北部湾海洋生态资源的开发和利用,海量海洋科学数据飞速涌现出来,利用海量数据存储平台合理管理和存储这些科学数据显得极为重要.这里提出了一种基于分布式计算技术进行管理和存储海量海洋科学数据方法,构建了海量海洋科学数据存储平台解决方案,采用Linux集群技术,设计开发一个基于Hadoop的海量数据存储平台.系统由五大模块组成,有系统管理模块、并行加载存储模块、并行查询模块、数据字典模块、备份恢复模块,能够实现存储海量海洋科学数据.系统模块实现结果表明,该系统安全可靠、易维护、具有良好的可扩展性.