基于HLS流媒体集群动态反馈负载均衡算法

面对移动视频用户大量的并发视频请求,为了解决流媒体集群节点负载反馈不及时、节点选择不精确、节点负载过重而导致用户满意度下降的问题,提出一种改进的动态反馈负载均衡算法。综合考虑静态和动态负载因子衡量各节点服务性能和当前负载,使用层析分析法计算负载权值向量;同时计算负载权值和引入容余负载,并对容余负载进行修正,使其更加精确地描述集群负载情况,改善了传统动态反馈负载均衡算法中请求数突增造成的负载倾斜。实验结果表明,算法实现了多节点负载动态平衡,提高了节点的利用效率。     

集群文件服务系统中的负载均衡算法的研究

为解决目前集群文件服务系统中负载均衡算法的缺陷,充分考虑文件本身存在的差异,降低大文件分配到负载重的服务器上而造成负载失衡的可能性,避免频繁收集节点的负载信息造成大量额外的网络开销而降低系统吞吐量,提出了改进的负载均衡算法.该算法综合考虑文件负载量、服务器的硬件配置及其实时负载量,引入对上传文件大小和数量的计算,改变服务器负载量定时更新为定量更新.实验结果表明,该算法减少了客户的等待响应时间,提高了系统吞吐量,达到了良好的负载均衡.     

Storm集群下基于性能感知的负载均衡策略

Storm计算框架具有为多源异构大数据提供高效、快速、实时处理的能力.然而因Storm默认的调度策略使用了简单的轮询方法,无法根据集群动态的负载状态调整其任务的分配.针对该问题,提出了基于性能感知的负载均衡策略,根据节点的处理效率计算其性能感知值,并通过贪心调度保证节点的任务量与节点处理能力相匹配,以达到负载均衡的目的.通过与默认调度算法实验比较,结果表明该算法能够有效降低Storm处理时延,提高吞吐量和实现集群负载均衡.     

基于轮转周期的动态反馈负载均衡算法

网络管理系统中管理端逐步采用分布式集群构架,通过负载均衡算法调度客户端请求,并将客户端请求分配给多个事务节点进行并行处理。为进一步提高集群系统服务的性能,文中在研究以往负载均衡算法的基础上,提出了一种基于轮转周期的动态反馈负载均衡算法。该算法设计了一种基于剩余资源动态权值的节点剩余负载能力计算方法的动态反馈机制;并在动态反馈负载均衡算法的一个采样周期内引入轮转周期对客户端请求均衡分配。通过实验比较分析,该算法能获得更好的负载均衡效果。     

基于JCF中间件的负载预测与过载迁移的融合算法

针对多种负载预测方法的适用场景进行了研究,提出了一种负载预测与过载迁移的融合算法。该算法提前对周期内无法提取到的负载情况进行预测且对超过负载阈值的服务器进行告警,关闭该进程将服务请求分发给轻负载服务器。通过提前预测与负载迁移的有机结合,解决了一个周期内无法获取各个节点的实际负载的问题,负载预测不准确的问题,以及可能出现的部分服务器过载、甚至崩溃的问题,最终达到了系统的负载均衡。在JCF（Java Component Framework）中间件平台上的实验结果表明本文算法优于静态加权轮询算法和动态加权轮询算法,在提高均衡效率、增加集群系统的吞吐量、降低服务请求响应时间多方面有着显著效果,在实际应用中有较大的价值。     

基于主机性能度量的异构集群作业调度算法

传统经典作业度算法在集群应用中实现简单、执行效率高,但在异构集群环境下由于缺乏在线节点运行状态动态反馈能力和负载均衡能力,降低了计算资源利用率和系统吞吐率.为解决上述问题,设计了一种在异构集群环境下基于主机性能度量的作业负载均衡调度算法,该算法通过收集集群中在线节点的状态信息和作业响应时间遴选出可信节点集合,计算出各可信节点的HPM值,利用负载均衡运算规则生成候选的作业分配节点集合,最终按照预先设计的优先原则把不同作业分配至各计算节点,并更新各节点运行状态.实验结果表明,在异构集群环境下调度同类型作业时,该算法在总完成时间和负载均衡性能等指标上均优于传统经典算法.     

LVS负载均衡调度算法的改进及实现

采用服务器集群架构提供服务成为互联网服务业中普遍采用的策略,目前使用得比较广泛的网络负载均衡集群是Linux虚拟服务器集群。优秀的负载均衡算法可以将用户请求合理地分配到集群中的真实服务器中．提高集群中服务器的利用率和集群系统的吞吐量。针对LVS默认算法WLC算法的不足之处,对WLC算法进行改进．设计并实现一种基于反馈式的负载均衡算法。实验证明,改进算法能够增大集群的吞吐量,提升集群的整体性能。     

云环境中基于LVS集群的负载均衡算法

为了解决传统负载均衡技术应用到云计算环境中引发的新问题,提出一种云环境下基于LVS集群分组负载均衡算法。该算法首先根据硬件性能计算各节点的权值,将性能相同(或近似相同)的服务器分为一组,每组节点数量相等(或近似相等),负载均衡器定期地收集各节点CPU、内存、I/O、网络利用率以及响应时间,动态改变节点的权值,使用改进算法选择该组内最佳节点,并计算节点的综合负载和组负载。最后再次使用改进算法由组负载均衡器选择集群最佳节点,并进行任务请求的合理分配,从而解决因并发量过大而引起的时延等问题。实验结果表明,与加权轮询算法(WRR)和加权最少连接算法(WLC)相比,本算法能够在并发量较大的情况下维持较短的响应时间和较高的吞吐率,使集群负载更加均衡。     

基于权重轮询负载均衡算法的优化

随着电商网站用户规模不断增长,高并发问题成为在搭建大规模电商网站系统时面临的一项重大挑战,通过负载均衡算法来实现Web服务集群中各节点均衡负载是解决高并发的手段之一.然而,目前通用的负载均衡算法都存在一些不足之处,针对这一问题,提出了一种动态自适应权重轮询随机负载均衡算法（Dynamic Adaptive Weight Round-Robin Random Load-Balancing,DAWRRRLB）,该算法考虑到影响Web服务集群中服务器节点性能的多重因素,根据节点在运行过程中的实时负载情况动态的改变集群中节点的负载性能,并结合改进的Pick-K算法对权重轮询负载均衡算法进行优化,始终保证性能最优的服务器节点在提供服务.通过多次实验对比,改进的DAWRRRLB算法可以有效的提高负载均衡效率.     

增强型动态反馈随机分发负载均衡算法

针对移动定位平台集群服务器的系统特征,该文提出了一种新的负载均衡算法。该算法采用周期动态反馈方法,并将节点接纳新请求所带来的增量引入到对节点负载的预测中去,根据节点剩余处理能力动态调整节点分配的概率。在实验室搭建的移动定位平台上,对本算法以及Pick-KX和DFB (Dynamic Feedback)两种负载均衡算法在异构环境中的系统吞吐量、系统应答时间进行了对比测试,结果显示在高负载情况下该算法优于另外两种算法。     

系统负载与并行程序运行时间的关系

负载共享技术在并行处理中是至关重要的,通过对大量负载共享献的考究发现,以前的研究都是基于一定系统负载而进行平衡自救的设计,它们很少考虑到所选定的系统负载与程序运行时间之间的准确关系,为了确定系统负载对并行程序运行的影响,确定了影响并行程序运行的两个重要系统因素：ＣＰＵ负载和网络负载,为了不失一般性,也为了简化网络负载的测量,选用２ＮＡＳＰＶＭ并行Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ作为实验测试对象;为了得到程序运     

一种基于预测的负载平衡策略

分布式和并行系统的负载平衡是影响系统性能的一个重要因素，本文提出了一个基于预测的动态负载平衡算法，本算法以本地负载信息为基础预测该结点达到空闲状态的时间，并且在该结点到达空闲状态之前发出任务请求，从而保证系统中各结点都处于忙碌状态，提高系统资源的利用率，提高系统性能。     

动态负载均衡策略及相关模型研究

为了提高分布式计算机环境中负载均衡的效率,提出一种基于启动者动态改变和阈值自适应的高效动态负载均衡策略。该策略根据分布式环境中各计算机的负载状态以及接受者启动策略和发送者启动策略的优缺点,动态改变负载阈值和启动者策略。研究了四个关键问题,即负载的分配、负载探测、负载状态的定义以及均衡策略,给出适合该策略的问题解决办法和结构模型。理论分析和实验结果表明,该策略能够有效地均衡负载,减小系统内部通信量,同时能够有效地抑制系统负载抖动。     

视频数据的存储调度优化策略

文章论述了采用多个代理服务器的视频点播系统中负载平衡的基本原理,指出了现有动态均衡解决方案存在的问题,各节点机的负载评价问题和任务迁移的抖动问题,进一步分析了负载接入量和接入许可问题,以及文件存储的静态调整技术.同时提出了以节目点播概率为参数,周期性调整系统中的节目文件存储,以便使用户的点播请求合理分配到各视频服务器,从而实现整个系统的负载均衡的基于点播率的存储动态调整算法.     

基于负载权值的负载均衡算法

为解决服务器集群负载分配不均的问题,综合考虑节点负载和节点性能信息,提出了基于负载权值的动态反馈负载均衡算法。利用负载权值选择分配负载的节点集合,保证性能高的节点分配到较多的负载;引入负载差值计算节点分配负载的概率,使得负载的分布更加均匀;通过负载增量及负载修正保持系统的稳定性。使用OPNET仿真软件进行测试,结果表明该算法能有效提高负载均衡效率,有较好的负载均衡效果。     

一种基于实时负载的动态负载平衡策略

在分布式系统中采用动态负载平衡算法分配系统中的工作负载,能够提高系统的性能。在简述目前常用的几种动态负栽平衡策略的基础上,提出了一种基于实时负载的动态负载平衡策略,并给出了其调度算法。     

Neural-wavelet Methodology for Load Forecasting

Intelligent demand-side management represents a future trend of power system regulation. A key issue in intelligent demand-side management is accurate prediction of load within a local area grid (LAG), which is defined as a set of customers with an appropriate residential, commercial and industrial mix. Power consumption is deemed to be unpredictable in some sense due to the idiosyncratic behaviors of individual customers. However, the overall pattern of a group of consumers is possible to predict. The developed neural-wavelet approach is shown capable of handling the nonlinearities involved and provides a unique tool for intelligent demand-side management. The paper presents the neural-wavelet approach and its implementation to load identification and forecasting.     

The muscular load on the lower back and shoulders due to lifting at different lifting heights and frequencies

The aim of the study was to investigate the muscular load on the lower back and shoulders and the circulatory load on employees at a post center during repetitive lifting of mail transport boxes. A mock-up was designed in the laboratory, a total of nine combinations of lifting height and frequency were studied. Surface EMG was recorded bisymmetrically from m. erector spinae (L3-level) and m. trapezius. The circulatory load was evaluated by measuring the heart rate. The results show a trade off between the low back and shoulders. The maximum load on the low back occurred at the low lifting height (36.3 and 54.4 cm) whereas the maximum load on the shoulders occurred at the high lifting height (144.9 and 163.0 cm).     

负载均衡技术的发展

随着网络技术的发展，涌现了一大批网站，同时网站的访问量也大量增加．一些网站由于迅猛增加的访问量造成服务能力跟不上，从而影响到了网站的业务发展。负载均衡技术的出现和发展一定程度上解决了这个问题。本文概括描述了负载均衡技术需要解决的三个大问题，同时比较了现有的负载均衡技术的优缺点，并在此基础上提出了自己的改进方法。     

Java并行计算环境中的负载监测系统

动态负载平衡是使用机群进行网络并行计算的关键，而获取节点的负载信息是实现动态负载平衡的前提。该文介绍了Java并行计算环境中负载监测系统JSYS的体系结构和使用Java中RMI结合JNI机制的实现方法，并讨论了JSYS使用的负载信息获取技术和原始数据的处理方法，实验结果表明JSYS能够有效地为动态负载平衡提供服务。