基于信息反馈的网络服务请求调度方法

针对Web服务器一般采用"尽力而为"服务方式,在用户请求急剧增多,到来的请求速率远大于服务器所能处理的请求速率,引起不可预知的请求响应延迟,从而使整个Web服务系统性能急剧恶化的情况,提出了一种Web服务请求调度策略.通过系统的性能反馈信息,分析了其中影响服务质量的主导因素,进行实时调度,以确保符合一定满意度的服务质量.     

基于最大网络收益的DNS内容路由算法

为了使用户请求导向能提供所请求业务的最佳网络服务器,同时又考虑网络的负载均衡性,提出了一种综合网络性能和用户位置信息的域名服务系统(DNS)内容路由算法.采用名字解析服务器与网关处分别获取的内容服务器负载信息和网络路由信息生成网络收益,根据最大网络收益算法选取最佳的内容服务器.对所提出的算法进行了性能仿真,并与DNS轮询算法(RR)和最小连接算法(LL)作了比较分析.结果表明,所提算法的平均请求时延、平均剩余带宽和网络负载均衡性能都优于RR算法和LL算法.     

基于路径与网络质量相结合的动态迁移算法

针对现有旅级指挥信息系统中存在服务器单点失效问题,设计并实现了基于路径与网络质量相结合的服务动态迁移机制.该机制基于分布式指挥系统,是服务器集群技术的应用.该算法有以下特点:可以针对不同请求分析网络质量,确定网络资源,制定动态阀值,形成节点候选方案;引入时间距离,并与负载组合,选择最佳迁移路径;取消前端服务器,实现系统容错,同时实现服务动态迁移.经实验证明,该算法与轮循算法相比,性能提高49.65%,一定程度上节约了时间成本.该算法已应用到旅级指挥信息系统中.     

一种竞拍机制下的低时延服务功能链部署算法

为满足新兴网络业务日益增长的低时延服务需求,同时考虑到网络服务建设过程中愈来愈高的成本问题,提出一种资源高效的时延敏感型服务功能链的部署算法.首先,基于资源优化模型的路径发现模块获取当前虚拟网络中满足服务请求的全部备选路径.其次,竞争拍卖模块基于路径的时延表现和资源配置对备选路径进行估价排序,通过竞拍流程平衡服务请求的...     

集群Web服务器的预测最小连接请求调度算法设计

讨论了集群Web服务器的几种请求调度策略,针对现有的请求调度策略都是基于队列当前状态的调度,提出"预测最小连接优先"请求调度策略.通过请求速率、服务器负载及队列的历史信息来预测未来队列的状态,然后根据预测队列的状态分配请求连接,从而有效地解决服务器间的负载不平衡.     

基于代理的web服务发现系统的设计

随着网络规模的快速增长,如何高效地找到符合用户需求的web服务是影响网络应用发展的重要因素。本文提出了一种基于代理机制的web服务发现系统的实现方案,该方案以web服务发现技术的研究现状为基础,给出了用户代理、服务器代理和目录代理三者之间的关系;从分析服务发现系统的使用者入手,设计了收集用户请求和构造查询信息的功能;应用连接池技术实现了转发用户请求到目录代理的功能,设计了以聚类思想为基础的最短路径服务信息请求的转发算法。最后,给出了服务发现系统的部分运行结果、测试了服务发现系统的查准率和查全率,并对转发算法进行了测试,验证了基于聚类的最短路径转发算法的优势。     

成本感知的云服务请求调度

提出了一种基于动态重用的成本感知的云服务请求调度算法, 不仅能够根据当前的系统负载状况和云服务请求的可分性特征,按需租用和重用虚拟资源,实现云服务动态请求的优化调度,而且还能在满足服务等级协议约束的同时,最小化虚拟资源租赁成本,增加云服务供应商的利润. 仿真实验表明,提出的算法的资源利用率、运营利润均高于用以对比的调度算法.     

P2P点播数据调度策略的模糊控制实现

在P2P点播系统中,针对现有算法不能充分利用节点的上行带宽的问题,从数据请求量的角度,提出一种数据调度策略的模糊控制实现．该策略中,节点在计算数据请求量时,将节点缓冲区及上行带宽信息模糊化后,依据模糊规则产生模糊决策,并利用模糊控制的策略,动态地决定向邻居节点及服务器的数据请求量．仿真结果表明,该策略能够有效提高节点的上行带宽的利用率,降低了服务器的负载．     

面向广域网的服务发现机制

提出了一种新的用转发服务请求方法实现面向广域网的服务发现机制RFSD。分布在广域网中的服务器结点组成一个树结构,每个结点保存其父、兄弟和子等相邻结点的地址;服务请求传输报文中附加一定的转发信息。每个结点收到服务请求时,首先对其进行匹配操作,在满足的情况下响应服务请求,在不满足的情况下对附加信息进行处理,并将服务请求转发到某个相邻结点,这种方法可以有效地实现广域网中的服务发现。     

基于时延感知的5G网络切片节点和链路映射算法

针对第5代移动通信系统（5G）网络切片映射过程中,在满足系统时延要求的情况下,使资源调度最优化的问题,提出了一种基于时延感知的5G网络切片节点和链路映射成本最小化算法.该算法在网络功能虚拟化管理和编排器及各网络功能服务器处建立两级队列动态调度模型,感知系统中当前队列积压状态并进行动态调度,使系统队列积压始终维持在稳定的较小值,采用Lyapunov随机优化方法,实现对映射成本与系统时延的平衡控制.仿真结果表明,所提算法可在满足系统时延要求的同时,最优化资源调度,进而使得5G网络切片映射成本最小.     

基于概率分布的岗位配置优化研究

由于任务请求的随机性,使得岗位配置面临如下难点:当岗位配置较多时,由于服务请求有限,岗位的闲置率较高,人力资源浪费比较严重;而岗位配置不足,则服务请求得不到及时处理,导致服务质量下降.针对这一难点,以概率分析为基础,分别对等概条件和不等概条件下,人力资源的配置、调度优化进行理论推导和算法研究,提出了基于概率分布特征的岗位配置与调度优化方法.     

基于Nginx的负载均衡方式优化

针对Nginx固有负载均衡方式不能根据需要灵活调整的现状,提出了WLC(Weighted Least Connection)调度算法,对Nginx的请求分发方式进行了优化,通过对Nginx源码的改进,从而解决了Nginx请求分发过程中的session丢失问题,并实现了依据后端服务器固有性能和服务器当前负载情况对请求进行动态分配.通过对调度算法的实验与分析,验证了相同负载情况下WLC算法有较好的性能.     

CORBA实现分布式应用的研究

公共对象请求代理结构(commonobjectrequestbrokerarchitecture,CORBA)是为解决分布式异构环境的异构性、互操作性、可移植性和可重用性而提出的接口规范和标准。介绍了CORBA规范和对象请求代理的体系结构、组成部分、技术特点,及针对实时需求而建立的实时CORBA的体系结构;并用调度服务示例说明实时CORBA中的调度服务是如何工作的;最后给出其发展趋势。     

具有单缓冲区的协同GBN-ARQ算法

提出了一种具有单缓冲区的协同回退N自动重传请求(Go-Back-N Automatic Repeat Request,GBN-ARQ)算法,该算法适用于基于多址传送的单源单中继无线通信系统．利用多址系统允许多个节点同时发送数据的特点,在接收端加入一个缓冲区,使得中继和数据源可同时参与数据帧的发送及重发过程,有效提升了系统的首发成功率和重发成功率,解决了传统GBN-ARQ算法在信道条件较差时系统吞吐率性能快速下降的问题．以TDMA系统为例,经过理论分析和系统仿真,证明了该算法在保持原有GBN-ARQ算法复杂度基本不变的情况下,提升了系统的吞吐率性能,增益最大超过10dB．     

CDNs基于缓存区预测机制的负载均衡算法

提出了一种基于缓存队列长度动态预测机制的请求重定向（BMP）算法,采用M/M/1排队模型对分布式内容分发网络的负载均衡算法进行了描述,基于队列长度预测的机制减少了分发请求过程中不必要的重定向,同时可以克服单点过载问题.仿真分析结果显示,相比于之前的负载均衡控制策略算法,所提出的BMP算法对服务器缓存区队列长度的均衡效果更优;同时,由于减少了不必要的重定向,也降低了请求响应过程的时延成本.     

基于Nginx 服务器的动态负载均衡策略

针对并发请求带来的服务器过载的问题, 将Nginx 服务器内置负载均衡策略进行优化, 提出一种由负载采集、算法调度以及健康检查3 个模块构成的动态负载均衡策略, 其中算法调度模块给出改进后的调度算法--动态负反馈调度算法, 以及新的度量指标。采用Apache BenchMark 的httpd-tools 工具进行测试, 结果证明, 改进后的策略使得服务器集群中的资源得到更为有效的利用, 系统的吞吐量和处理能力得以提高, 该调度算法无论在用户请求响应时间、实际处理的请求数, 还是负载均衡度都优于Nginx 内置的两种算法。     

基于多目标权衡的数据网格作业调度算法

动态变化的数据网格环境下,很大一部分服务器和带宽资源于分发业务和下载类服务的传递,其资源请求任务受调度长度、时间跨度、负载均衡、服务质量、经济原则及安全性能等诸多因素制约,难以用单一的特征来表示。鉴于此,基于多目标权衡提出一种针对多业务作业请求矩阵,权衡多参数均衡的作业调度算法。仿真实验表明,该算法能在系统重载时提升系统整体的吞吐率,适应大规模图状数据处理场景.     

智慧医疗场景下考虑终端移动性的任务卸载策略

针对工作流任务、边缘服务器无线信号覆盖范围、智慧医疗场景以及终端移动路径,分别构建模型进行描述,根据移动终端的实时位置和移动速率构建基于移动路径的工作流任务执行时间及能耗模型. 根据边缘服务器的无线通信模型,引入任务执行延迟和任务迁移2种情况以保障服务的连续性和执行时间限制. 从全局角度综合考虑任务在云端、边缘服务器和本地的执行效益,设计工作流任务优先级划分算法和边缘服务器卸载优化算法,并使用遗传算法设计基于最佳移动路径的工作流任务卸载决策及调度算法,在可选路径中搜索满足用户响应时间约束,且移动端能耗最低的最佳路径和相应的任务卸载、调度方案. 仿真结果说明：该算法能够合理地分配计算资源,在用户响应时间约束下充分降低移动终端能耗,相较未考虑终端移动性的卸载算法,移动端能耗降低了19.8%.     

RTAI实时调度器的优化与实现

在实时系统中,任务调度策略是内核设计的关键部分,如何进行任务调度,保证各个任务能在其期限之内完成是实时操作系统研究的一个重要领域。针对RTAI—LINUX调度器在系统负载较重或过载时调度性能急剧下降的缺点,笔者将一种改进的最小空闲时间优先算法引入到RTAI调度器中,对其进行了优化,实现了静态优先级结合动态优先级调度的调度器。对改进后的调度器调度时延和对调度器调度算法的仿真进行了测试,取得了较好的调度性能。     

基于加权队列的跨平台进程间通信调度算法

针对采用当前算法在跨平台进程间进行通信调度时,存在掉包率高和平均时延高的问题,提出了基于加权队列的跨平台进程间通信调度算法。分析掉包率和端到端时延两个指标,得出为了实现跨平台进程间的通信调度,需要关注队列长度和数据重传跳数,初步降低通信过程中的掉包率和平均时延。根据随机数和服务概率,通过队列管理器、数据包长度观测器、自适应服务概率计算器和队列调度器在跨平台进程通信间实现加权公平调度,对各队列的平均数据包长度进行更新,进一步降低平台中数据丢包的概率。实验结果表明,本文算法的掉包率低、平均时延低。