基于异频切换负载均衡算法研究与实现

在商用LTE基站系统中,小区之间存在业务量不均衡的情况,特别是热点区域,某些小区处于高负载状态,为了均衡小区的业务负载,引入了移动负载均衡(MLB)技术。选择合适用户(UE)切换到相邻低负载小区,从而有效地提高了整体网络资源效率和吞吐量,同时也能增强用户的性能体验。提出了一种以用户的RSRP和邻区PRB利用率为参数,基于UE业务量的异频切换负载均衡算法,选择出适量的UE切换到目标邻区中,从而达到网络负载均衡。根据实际基站调试结果表明,该算法能够快速精确地切换特定业务量的UE,明确了要卸载的业务量,并且提升了网络吞吐量和UE吞吐量。     

3GPP系统中的负载均衡研究

本文主要从应用场景、负载信息的执行流程、负载信息的收集、小区间的负载信息交互等方面对3GPP系统中的负载均衡进行了研究。     

基于模糊神经网络的异构无线网络接入选择算法

针对现有异构无线网络基于模糊逻辑及神经网络的接入选择方法未能合理考虑网络负载状况的问题,提出一种基于RBF(径向基函数)模糊神经网络的接入选择方法.该方法以可接入网络的接入阻塞率相等为模糊神经网络参数强化学习的目标,对网络负载程度具有很好的动态适应性,实现了智能化的接入判决.仿真结果表明,该方法能有效均衡异构无线网络间的负载,保障实时与非实时业务的QoS,并且相对于负载均衡算法(MLB算法)降低了网络的接入阻塞率.     

ISA中的的负载均衡技术及其应用

探讨网络负载均衡技术(NLB)在网络中的应用.介绍使用群集技术的优势及常见的负载均衡类型,以及基于ISA-Server的负载均衡应用及解决方案,最后给出实际应用的效果.     

基于Spark和三路交互信息的并行深度森林算法

针对并行深度森林在处理大数据时存在冗余及无关特征过多、类向量过长、模型收敛速度慢以及并行化训练效率低等问题，提出了基于Spark和三路交互信息的并行深度森林（PDF-STWII）算法。首先，提出基于特征交互的特征选择（FSFI）策略过滤原始特征，剔除无关及冗余特征；其次，提出多粒度向量消除（MGVE）策略，融合相似类向量，缩短类向量长度；再次，提出级联森林特征增强（CFFE）策略提高信息利用率，加快模型收敛速度；最后，结合Spark框架提出多级负载均衡（MLB）策略，通过自适应子森林划分和异构倾斜数据划分，提高并行化训练效率。实验结果表明，所提算法能显著提升模型分类效果，缩短并行化训练时间。     

使用负载均衡技术建设高负载的网络站点

随着互联网络的不断发展,信息交换需求的增加,对网络站点的负载能力要求越来越高。针对如何建设高负载的网络站点这一问题,分析了负载均衡技术的基本原理,研究了基于特定服务器软件的负载均衡、基于DNS的负载均衡等几种不同负载均衡技术的性质。比较了它们的优缺点,得出了相应的结论并提出一些建议。     

公用无线局域网的负载均衡策略

无线局域网与GPRS结合而成的公用无线局域网,是一种覆盖全球的宽带移动通信网,负载均衡策略是其中的一项关键技术.本文首先提出基于接入控制器(AC)的集中式负载均衡策略(CLBAC)以提高网络安全性,然后提出分布式负载均衡策略(DLB):各用户在接入网络的时侯,首先采用虚拟的分布式协调功能(VDCF)预测各小区的实时负载,然后接入负载最轻的小区.与集中式负载均衡策略比较,分布式负载均衡策略在网络资源开销和安全性等方面具有明显优势.仿真结果表明:VDCF算法预测小区负载快捷准确.     

LTE-Advanced SON自优化和自愈用例研究

为了最大限度降低网络运行费用,提供自组织网络(SON)是LTE-Advanced的主要目标之一。文章介绍了自组织网络的产生背景,给出了移动负载均衡(MLB)解决方案,分析了移动鲁棒性优化(MRO)的工作原理,描述了随机接入信道优化过程,提出了节能思路,最后研究了自组织网络功能管理参考模型。     

基于JADE的数据库自适应负载控制分析

传统DBA数据库控制方法对系统参数进行设置和配置时,存在控制效率低以及能耗高的问题。提出基于JADE的数据库自适应负载控制方法,设计以JADE平台为基础的数据库自适应负载控制系统。系统由搜索和查询两部分构成,通过Agent之间相互协作来完成总体系统的负载控制。通过数据库爬虫Agent在数据库中搜集信息,形成原始数据库;应用KNN算法对原始数据库进行分类,实现数据库负载控制。查询部分通过JSP页面中的用户接口Agent实现与用户的交互;采用JDBC桥技术实现查询Agent对数据库的访问。实验结果表明,采用所提方法控制数据库负载,可提高数据库的实现价值、吞吐率以及资源利用率。     

大数据中心负载均衡技术研究

在大数据时代,信息获取速度已经成为制约大数据中心发展的关键因素。如何在现有网络资源条件下提高用户的信息获取速度,已成为大数据中心亟待解决的一大难题。在这种情况下,可以采用负载均衡技术来分发用户请求,为用户提供相关服务,并对云服务器可用性进行维护。文章给出负载均衡的概念与作用,介绍服务器农场中的负载均衡及其配置优势,演示了一个基于Nginx的负载均衡Web服务实例,最后讨论DNS(域名系统)支持的负载均衡涉及到的两个关键问题。     

ALP:一种面向CometCloud平台的自适应负载均衡方法

在云平台中,动态负载均衡对分配任务工作量、提高系统吞吐量、加强网络处理能力以及缩短任务处理时间起到了很重要的作用,然而由于工作节点资源运行信息的不断变化,现有的动态负载均衡策略难以很好地获得节点信息,因此提出了一种基于CometCloud系统平台的自适应负载均衡策略(ALP),ALP可以很好地获得工作节点的运行信息,并精确计算其负载状态。通过模拟实验与其他动态负载策略进行比较,ALP对云平台负载的调控效果良好。     

基于工作负载预测的虚拟机整合算法

针对云计算环境下满足负载均衡、自动伸缩、绿色节能等需求时所面临的虚拟机(VM)迁移问题,该文设计一种面向云计算基础设施基于工作负载预测的整合调度算法。通过有机结合基于工作负载预测的主动控制技术和基于实际系统状态信息的被动控制技术,并采用指数平滑预测模型预测未来时刻的工作负载情况,提出虚拟机选择阶段最大未来工作负载优先和虚拟机安置阶段比较资源需求队列的虚拟机整合算法。仿真表明,该算法利用基于预测的资源整合方式减少了服务器使用量、虚拟机迁移次数和服务等级协议违例次数,有效提升了以数据中心为核心的云基础设施整体资源利用率。     

负载信息采集系统的设计与实现

网络计算环境的动态异构特性要求程序员能根据各节点机的性能和负载情况针对性地编程,各种负载平衡系统也只有根据有效的负载信息进行任务分配和迁移,才能实现负载均衡,获取较高的并行加速比。因此,一个能提供网络计算环境中冬节点机负载信息的支撑软件是必可少的,该软件以某种方式收集环境中各书点机的负载信息,为实现什务的均衡划分、分配和进程迁移提供依据。目前,在众多的并行编程环境中,如：ExpressP4,Linda,PVM,MPI,Condor等,只有Condor提供了异构环境一下动态负载平衡的功能。其中,作为一个具有代表性的系统,PVM…     

移动性负载均衡(MLB)在校园优化中的应用分析

随着LTE用户数的飞速发展和用户潮汐效应,部分场景下忙时小区用户数或PRB利用率已接近饱和,而周边小区资源利用率却很低,如何均衡特殊场景下同覆盖或存在重叠覆盖区域的小区间的负载是一个极有意义的课题。文章以武汉校园场景为例,探讨LTE小区移动负载均衡~[1]参数优化。     

双向有源负载

在测试电源、功率放大器、线路驱 动器和其他一些输出电流能力 成为性能参数的电路时,能吸收或提供恒流负载的有源负载是十分有用的。 本文介绍的是一种用单一+9V电池供电的能吸收和提供电流的双向有源负载(参知附图)。这是一种低压设计,消耗电流只有140μΑ。所选用的功率MOSFET(IRF530 n沟道和IRF9530 p沟道)在减少额定值后,可接受最大的±50V负载(±5A时)。 双向有源负载可用双极电源来实现。对单电源设计来说,双极电源可用直流一直流转换器来实现。但是,这一设计是真正的单电源电路。其关键是在V_X、V_Y和V_SS1时有两组不同的电压电平。一组用于电流吸收测试;而另一组则用于电流供给源测试。     

利用负载均衡提升网络性能

阐述了三代不同负载均衡产品的发展，着重分析了第三代负载均衡产品的性能。简要介绍了基于软件的负载均衡产品和基于硬件的负载均衡产品两类产品，并对其性能进行了比较，分析了两类产品的优缺点及存在的问题。在让读者了解到负载均衡产品的发展历程和两类负载均衡产品的相关特性后，又进一步阐述了负载均衡产品的工作原理，及其在处理网络和服务性能，分配资源等方面所表现的优势和应用的意义。     

基于剩余负载率的动态负载均衡研究

为进一步提高集群系统服务的性能,在对静态负载均衡和动态负载均衡的优缺点分析的基础上,提出一种基于剩余负载率的动态均衡机制.该均衡机制采用剩余负载率作为负载状态的评价标准;针对服务器各节点性能的不同,提出采用BP神经网络训练节点;并设计了一种基于流表的静态分配策略和基于负载预测的动态分配策略相结合的任务分配策略来实现任务在集群系统各节点间的动态分配,从而降低了服务器各节点之问任务重新调度的次数,提高了集群系统的服务性能.实验结果表明,该均衡机制是可行的、有效的.     

面向数据中心网络的分布式负载均衡网关架构

为满足数据中心网络在高并发量、低尾延时等性能上的需求,提出一种面向数据中心网络的分布式负载均衡网关架构。该新型网关架构主要包括资源池化汇聚算法、优先调度算法和动态负载均衡算法等3个核心算法模型。基于该架构,借助现场可编程门阵列(FPGA)实现智能网关的整体设计。通过第三方测试,基于分布式负载均衡网关架构的智能网关可针对数据包的关键信息实现灵活、可扩展的负载均衡,线速可达9.4 Gbps(不丢包),线速为10 Gbps的丢包率约5%,端口时延为2 μs。与通用的负载均衡方案(软件负载均衡与硬件负载均衡)相比,分布式负载均衡网关架构采用基于数据包优先调度的负载均衡策略和硬件存储资源智能“池化”的流量管理,保障了数据中心网络系统中百万级数据流的高效分发,提升高并发量、低时延应用的性能。在面向百万条并发情况下,网络链路响应尾延时小于60 ms。     

高性能波导匹配负载,失配负载和负载单元

高性能匹配负载是微波测量,微波器件和微波系统中不可缺少的器件,AC—WL 型高性能波导负载系列具有品种齐全,频率覆盖2～70GHz,负载单元吸收性能好的特点,为国内外用户所喜爱。     

面向众核密码处理器的高效负载均衡技术

工作负载分配不均是制约众核密码平台资源利用率提高的重要因素,动态负载分配可提高平台资源利用率,但具有一定开销;所以更高的负载均衡频率并不一定带来更高的负载均衡增益。因此,该文建立了关于负载均衡增益率与负载均衡频率的数学模型。基于模型,提出一种面向众核密码平台的无冲突负载均衡策略和一种基于硬件作业队列的“可扩展-可移植”负载均衡引擎——“簇间微网络-簇内环阵列”。实验证明:在性能、延时功耗积、资源利用率和负载均衡度方面,该文设计的负载均衡引擎与基于“作业窃取”的软件技术相比平均优化约4.06倍、7.17倍、23.01%和2.15倍;与基于“作业窃取”的硬件技术相比约优化1.75倍、2.45倍、10.2%、和1.41倍;与理想硬件技术相比,密码算法吞吐率平均只降低了约5.67%(最低3%)。实验结果表明该文技术具有良好的可扩展性和可移植性。