一种动态的客户端负载均衡机制

互联网应用的并发用户数量不仅多变并且这种变化常常不可预测.将系统容量配置为固定值的惯用做法在面临多变的请求时常常会导致两种结果,一种是因为配置过低而引起用户的不满,另一种则因为配置过高而造成计算资源的浪费.而通过运用云架构按需提供、按使用收费的能力,系统具有了实时地按需配置计算资源的能力.然而静态的客户端负载均衡方法作为一种主要的负载均衡技术很难适应云架构条件下更加易变的集群结构.本文提出了一种动态的客户端负载均衡机制.通过引入分布式的集群视图更新、控制流等技术,该机制在保持客户端负载均衡机制分布式、可伸缩性强的基础上,又为集群节点的动态加入与退出和负载均衡策略的动态调整提供了有效的支持.同时,本文分析了该机制在一个开源JEE应用服务器PKUAS中的关键实现问题,并通过实验从多方面验证了该机制的有效性.     

面向TTCN-3性能测试的负载生成方法

TTCN-3(Testing and Test Control Notation version 3)是一种面向黑盒测试的测试描述与实现语言.随着TTCN-3语言的广泛应用,用户对使用TTCN-3进行性能测试的需求日益强烈.然而,TTCN-3语言没有提供有效的负载描述和产生机制.目前,在使用TTCN-3产生性能测试的负...     

集群系统负载均衡性能测试研究

分析影响集群系统性能的关键因素,提出在Linux下架设负载均衡系统,获取集群系统关键性能参数,加权计算真实服务器的负载。根据服务器负载由负载均衡器动态分配连接请求,使集群达到负载均衡。使用不同的客户端进行测试,分析比较不同测试软件的测试结果,为改进集群系统的负载均衡性能提供支持。     

大规模文件上传接收服务的负载均衡引擎研究

针对大规模网络环境下的文件上传接收服务系统的需求,设计了一个集群架构的文件接收服务系统,采用多台接收服务器来实现文件接收服务,提高了系统的稳定性和可用性。根据文件传输的特点,综合考虑文件流量负载情况和服务器当前负载情况,提出了一个综合负载统计的负载均衡算法,测试结果表明基于该算法的文件接收集群系统具有较好的负载均衡效果。设计并实现了文件上传接收服务系统的负载均衡引擎,解决了系统的负载失衡问题,提高了系统的运行效率。     

一种自适应的网络代理集群负载均衡策略

现有动态负载均衡策略难以有效应用于任务资源需求特征动态多变、资源需求信息难以准确获取的网络代理集群中,为解决该问题,提出一种适用于网络代理集群的自适应负载均衡策略。该策略的负载模型可以随任务资源需求特征的变化自适应地调整,能够更准确地表征系统的负载状态和节点问的负载差异。实验结果表明,使用该自适应负载均衡策略的网络代理集群的平均响应时间比其他负载均衡策略低15％～20％。     

一种自适应的网络代理集群负载均衡策略

现有动态负载均衡策略难以有效应用于任务资源需求特征动态多变、资源需求信息难以准确获取的网络代理集群中,为解决该问题,提出一种适用于网络代理集群的自适应负载均衡策略。该策略的负载模型可以随任务资源需求特征的变化自适应地调整,能够更准确地表征系统的负载状态和节点间的负载差异。实验结果表明,使用该自适应负载均衡策略的网络代理集群的平均响应时间比其他负载均衡策略低15%~20%。     

大规模文件上传接收服务的负载均衡引擎研究

针对大规模网络环境下的文件上传接收服务系统的需求,设计了一个集群架构的文件接收服务系统,采用多台接收服务器来实现文件接收服务,提高了系统的稳定性和可用性.根据文件传输的特点,综合考虑文件流量负载情况和服务器当前负载情况,提出了一个综合负载统计的负载均衡算法,测试结果表明基于该算法的文件接收集群系统具有较好的负载均衡效果.设计并实现了文件上传接收服务系统的负载均衡引擎,解决了系统的负载失衡问题,提高了系统的运行效率.     

大规模分布式Web负载测试系统的设计

负载测试主要是针对Web应用的性能指标制定测试方案,以验证系统在设计载荷下的可用性、适应性、稳定性和安全性.在对系统功能分析的基础上,剖析了系统实现的关键技术的原理和方法,主要包括测试策略、分布式测试框架、数据的采集及可视化,微内核可扩展测试框架.最后对系统的特点与创新作了总结.应用本系统,可以有效地加快Web应用开发的过程,和通过持续测试增强其健壮性.     

视频点播系统的负载均衡技术

近年来,随着音视频处理、网络技术的发展,视频点播(VOD)发展迅猛,已经逐渐融入人们的数字娱乐生活中.但不论是广电的CABLE点播,还是以太网的IP点播,都面临着当点播客户端达到一定数量后,服务器的点播响应处理能力受限,成为整个系统瓶颈的问题.建立点播服务器集群,集群内服务器相互监控负载状态的策略,将有效解决这一问题.     

视频点播系统的负载均衡技术

近年来,随着音视频处理、网络技术的发展,视频点播(VOD)发展迅猛,已经逐渐融入人们的数字娱乐生活中。但不论是广电的CABLE点播,还是以太网的IP点播,都面临着当点播客户端达到一定数量后,服务器的点播响应处理能力受限,成为整个系统瓶颈的问题。建立点播服务器集群,集群内服务器相互监控负载状态的策略,将有效解决这一问题。     

相邻因素组合测试用例集的最优生成方法

软件系统是一个复杂的逻辑系统,有很多因素可能影响系统的正常运行,组合测试可以对这些因素及其相互作用可能对系统产生的影响进行检测.针对一类只在相邻因素间存在相互作用的系统,文中提出了相邻因素组合测试的概念,分别给出了相邻因素两两(二维)组合覆盖表、相邻因素N(N＞2)维组合覆盖表和多重维数相邻因素组合覆盖表的生成算法,并证明了3个算法均可以生成数量最优的相邻因素组合测试用例集.最后通过实际应用场景,分析了相邻因素组合测试的应用价值.     

基于要因组合的测试用例生成技术研究

黑盒测试用例设计时必须考虑用例集的完备性和无冗余性.文章提出了一种基于要因组合的测试用例生成方法,在提升黑盒测试用例的设计质量的同时,有效的降低了测试用例集的规模,从而提高了测试效率.     

Web应用测试用例生成研究

随着Internet的高速发展,Web应用成为软件的主流之一,Web应用程序也变得越来越复杂,从多方面着手提高Web应用的质量是Web应用开发者的必然选择.Web应用测试是保证Web应用程序质量的重要手段,测试的核心工作是生成测试用例.把现有的Web测试用例生成方法归结为4类:Capture/Replay方法、HTML分析法、源代码分析法、User-Session分析法,随后对这4类方法进行详细讨论,并归纳出这4类方法生成测试用例的一般步骤.最后总结了这4种方法的优缺点,从方法实现的难易程度、覆盖率等方面比较了它们的性能.     

风力发电系统独立变桨距载荷优化控制研究

对风力发电系统独立变桨距控制原理进行阐述。建立了风力发电机组桨叶载荷的数学模型,利用Coleman坐标变换实现了将桨叶上的载荷转换成轮毂处倾斜方向和偏航方向的疲劳载荷,并且实现了二者的解耦,简化了控制器的设计;之后利用Coleman逆变换实现了桨距角的微调。该控制系统根据随机风速的变化,利用独立变桨控制对风力机桨叶桨距角进行实时调节,以达到减小风电机组关键部件载荷的目的。仿真结果表明,当风速达到额定值以上时,该控制策略在统一变桨距控制的基础上,不仅保证输出功率近似相等,而且减小了桨叶所承受的疲劳载荷,也减小了风力机组其他关键部件的疲劳载荷。     

基于UML Statechart语义的测试序列生成方法

UML Statechart是UML的一个主要组成部分,与其他类型的Statechart相比,由于采用事件队列的调度方式,UML Statechart有着更多的不确定性,使得针对UML Statechart 模型的测试非常困难。本文给出了一个形式化的语义模型,并将Stateehart转化为一个比较简单的标志变迁系统,利用路径选择算法得到一个基于标志变迁系统的测试集,然后通过判断得到的测试集中每个测试用例是否满足UML Statechart执行步的语义,从而得到一个满足UML Statechart执行步的语义的、可执行的测试集。     

网络协议测试生成方法综述

在简单介绍协议测试及一致性测试的基础上,重点评述了测试生成方法的发展状况,将其分为两大类:基于形式化描述模型和非形式化描述模型。对形式化模型中的基于有限状态机模型的测试生成方法作了重点介绍。同时对基于扩展有限状态机、确定有限状态机、标号变迁系统、外部行为描述等模型的方法也作了介绍。对每类方法均介绍了它的主要原理和重要概念,分析了它的特点及局限性。最后指出了这一领域中有待进一步研究的若干问题和发展趋势。     

一种改进的两两组合测试用例生成方法

本文针对多因素二水平系统提出:将所有的测试数据表示为一棵二叉解空间树,用回溯法对二叉解空间树进行路径搜索来生成测试用例,然后使用贪心算法生成补充的测试用例,以满足两两组合覆盖标准。使用这种方法生成的测试数据集具有很高的覆盖率。     

基于LabVIEW的自动测试系统中的报表生成研究

为实现虚拟仪器系统中完备、优越的报表生成功能，对在LabVIEW平台下生成报表的问题进行了研究。在介绍讨论了常用的几种报表生成方法及相应优缺点之后，提出了LabVIEW与其他应用软件混合编程的思路，并以此详细讨论和实现了LabVIEW环境中利用DDE和ActiveX技术生成报表的方法。新的报表生成方法功能全面、实用性强，在实际应用中取得了很好的效果，较好地解决了自动测试系统中实验结果报表处理的难题。     

基于蚁群算法的智能组卷算法研究

抽象出组卷问题的数学模型,提出使用组卷吻合度来评估组卷质量,成功地将组卷多目标优化问题转换成典型的线性优化问题,基于蚁群算法原理设计了一种新型的智能组卷算法。实验结果表明,与随机算法、遗传算法相比,该算法在组卷效率与组卷质量方面均具有更好的性能。