Linux实时性能分析与优化

Linux是一个分时操作系统,它的实时性能并不出色,但可以对Linux进行实时性改造,以满足实时需求.本文通过对Linux2.6.29内核在实时应用方面的不足的分析和研究,从两方面提出了改善系统实时性的方法.     

基于F5负载均衡技术的网上选课平台

针对基于云南财经大学现有的网络条件,着力探索改善网络选课过程中大并发量处理的策略,主张利用F5_BIG_IP LTM设备搭建网络和服务器负载均衡,以解决在实时选课过程中处理大量学生并发访问选课平台可能引起的服务器过载不能响应学生的请求问题.该架构能够在实际使用过程中很好的解决大并发量的拥堵问题,并且负载均衡技术为对日益增涨的Web应用服务提供了一种可靠稳定的架构,为网上实时处理大并发量访问拥堵问题提供了一种参考方案.     

图书馆网络负载均衡技术研究

本文提出了一种新的负载均衡算法—基于负载率的调度算法,首先从理论上对该算法进行了分析,并与轮询调度算法进行优劣性比较。最后总结了新算法涉及的各参数对负载均衡情况的影响。     

内容寻址网络性能优化策略

内容寻址网络（Content Addressable Network：CAN）是结构化P2P的一种实现方案，它使用分布式哈希表（DHT）实现了文件信息和它的存储位置的映射．它的结构简单，节点的邻居数目固定且不随网络规模的变化而改变，具有良好的可扩展性．但是对于大规模应用，它存在着寻路时跳数过多，逻辑网络和物理网络不匹配的问题．本文首先介绍内容寻址网络的基本原理，然后提出一种层次化的CAN模型，在减少平均寻路跳数的同时使物理网络与逻辑网络更好地匹配，减少寻路时延．最后通过仿真的方法证明改进方法的有效性．     

?基于节点缓存的网络服务器性能分析与优化

在用户数量庞大和用户数据类型复杂的情况下,网络服务器存在不同类型服务器之间的数据交互、负载均衡调度、用户数据串行处理和服务器性能等问题。为此,提出一种基于多层节点缓存结构的服务器性能分析和优化方法。该方法将网络服务器按功能划分为多层结构,对每层结构进行分析,分别采用不同的节点缓存策略优化服务器。实验结果表明,优化后的服务器可以更合理地利用资源,性能得到提升。     

基于遗传模拟退火算法的网络负载均衡研究

为均衡网络负载,提高网络节点工作性能,建立了基于遗传模拟退火算法的网络负载均衡数学模型,提出将遗传模拟退火算法应用于寻优网络负载均衡的算法GSAA.OPNET仿真实验表明,GSAA算法将遗传算法和模拟退火算法相结合,发挥了遗传算法的快速全局搜索性能和模拟退火算法的局部搜索效率,显著地提高了搜索效率,能够高效地寻优均衡网络负载的参数.     

Web服务器组的负载均衡方法研究

服务器组是大中型网站建设的重要架构。本文讨论了服务器组的组成模式及其组成结构,针对目前服务器组使用的负载均衡方法所存在的缺陷：未真正考虑到服务器组的当前负载,提出两种新的负载均衡算法,即负载最小优先算法和混合负载均衡算法。实验结果表明,新方法可更有效地均衡服务器组的负载。     

Varnish在高校网络中的应用研究

Varnish是一个优秀的开源的反向代理软件和HTTP加速器.本文介绍了基于开源的Varnish在校园网络中部署高性能的反向代理服务器和负载均衡服务器,并在此基础上,剖析了Varnish的工作原理.     

集群技术及负载均衡调度算法研究

集群(cluster)技术是一种较新的技术,通过集群技术,可以在付出较低成本的情况下获得在性能、可靠性、灵活性等方面相对较高的收益.任务调度是集群系统中的核心技术.文章对集群的定义、分类、优点及各种常见的负载均衡调度算法进行了详细归纳.     

面向5G网络的Stackelberg博弈缓存优化策略

为提高5G网络中的内容缓存效率并降低网络能耗,提出一种基于Stackelberg博弈的缓存优化算法。将网络服务商和内容提供商建模为一个多主多从的Stackelberg博弈模型,内容提供商从网络服务商处购买基站存储空间,以缓存流行和热门内容。构建博弈双方的策略空间和利润函数,并证明给定一组网络服务商的基站租用价格时内容提供商之间存在纳什均衡点。在此基础上,利用分布式迭代算法对博弈模型进行求解,得到网络服务商的基站最优定价和内容提供商的基站最优租用比例。仿真结果表明,与用户QoS优先算法、果蝇算法和全局最优算法相比,该算法能够提高缓存命中率和网络收益,降低网络能耗。     

基于冗余扩展技术的系统架构研究

构建可扩展的系统是计算机科学研究中的一个重要课题,也是工程实践中常常面临的一个问题。本文将结合某公司的经验,介绍在实际生产环境中如何设计一个可扩展的系统架构。     

Web集群系统负载均衡策略分析与研究

Web集群技术是解决Web服务器系统容量和伸缩能力的重要方法。该文分析了影响Web集群系统性能的主要因素,并提出了一种基于内容的负载均衡算法。该算法以加权负载量来评估服务器负载状态,并通过保证负载局部性来提高cache命中率,从而获得好的负载均衡效果。仿真实验证明,该算法具有较好的适应能力和伸缩性。     

云环境下副本优化放置策略研究

为了提高云计算数据调度和副本访问的效率,对副本策略中的副本放置问题进行研究,提出一种基于蚁群算法的副本放置策略。根据自然界中蚁群觅食的原理,把蚁群算法应用于副本放置的整个过程; 利用信息素的动态更新以及拉普拉斯概率分布改进的蚁群算法得出一组最优解进行副本放置。在CloudSim平台上进行了仿真模拟,实验结果表明,提出的方案在平均作业完成时间、网络利用率和负载均衡度上均优于原始蚁群算法,并在一定程度上降低了副本放置的时间消耗和网络负载。     

CDN系统的研究与设计

CDN网络是在现有的网络中增加一层新的网络架构,将网站的内容发布到最接近用户的边缘网络,加速用户的访问,降低网络阻塞,整体上提升网络的服务质量.通过分析CDN关键技术和架构,使用开源软件搭建了CDN系统,并对CDN系统的性能进行了测试和分析.     

大规模多层次分布式网络系统及其仿真

研究网络分布系统管理优化问题。集中式和分布式系统结构的特点,系统存在集中式系统中服务器负载过重以及分布式系统中负载不均衡的问题。为解决上述问题,提出一种多层次的分布式系统结构,采用一个多服务器的分布式VOD原型系统用以验证所提出的多层次结构的有效性。在原型系统中,利用节目热度和用户概率模型对大规模用户的并发VOD请求进行仿真。系统中实现了一个用户行为模型系统和相应的文件调度策略,并对文件调度策略调整后的服务器负载平衡和带宽消耗进行了实验。实验结果表明,在所提出的网络系统结构下,文件调度可以使服务器达到很好的负载均衡效果,并且耗费较少的带宽资源。     

学生网上选课系统中应对高峰访问的策略和实现

在实际项目案例中,针对多校区大规模学生选课系统存在的突发高峰访问,分析其存在问题,提出一系列应对突发高峰访问的策略及解决方案,并且根据项目现状,提出下一步应对突发高峰访问的策略,规划整个系统架构,探讨负载均衡的实现.     

一种基于预取的集群服务器调度算法

针对集群服务器LARD调度算法只能利用已有缓存的问题,提出一种基于预取的算法Prefetch-LARD,该算法从Web访问日志中挖掘页面之间的转移概率,建立马尔科夫链模型,在调度请求时利用概率关系提前将下一次可能访问的文档从节点磁盘取到本地cache中,提高了请求的缓存命中率;算法还采用了加权的节点超载判断方法,以提高集群节点的负载均衡度,实验表明,在同样的测试环境下,Prefetch-LARD算法比LARD算法的缓存命中率提高26．9％,系统的吞吐量相应提高18．8％．     

面向多媒体系统的负载均衡策略研究

随着多媒体应用的普及,面向多媒体应用的并行文件系统负载均衡策略的研究具有现实意义。本文根据视频点播等多媒体应用的特点,提出了面向多媒体应用的并行文件系统动态负载均衡策略,构建了该策略的均衡模型,提出了适于多媒体服务系统的动态调度算法,并对该算法进行了性能分析。最后建立了NFS文件系统负载均衡实验环境,测试了该策略的高效性,充分证明了所提出的面向多媒体应用的并行文件系统负载均衡策略的优势。     

网上证券交易系统的网络优化

在Internet进行证券交易已经成为重要的交易手段,证券公司为了提供给客户快速的响应,大多采取在全国各地放置多个服务器,然而由于没有很好的优化措施导致了客户绕道访问服务器、服务器负载不均衡等问题.本文就网上证券交易系统的网络优化提供了实际可行的优化方案,方案采用了3-DNS,合理解决了客户就近访问、服务器的负载均衡等问题.     

物联网节点负载均衡优化调度方法研究

针对物联网节点负载均衡调度方法存在资源节点浪费的问题,笔者提出物联网节点负载均衡优化调度方法。通过建立物联网节点负载均衡优化调度模型,实现了分层路由网关节点数目匹配与网关调度任务节点重组,对重组后节点进行网络负载均衡匹配,可以完成物联网节点负载均衡优化调度。根据仿真实验,对比优化调度方法与其他调度方法的负载均衡离差值,证明了优化调度方法能够更好地实现物联网节点负载均衡优化调度。