一种高效的分布式反馈流量负载均衡算法

为解决多节点路由器等系统的分布式流量负载均衡问题,提出一种基于反馈的自适应算法。该算法通过会话划分进行负载任务分组,根据各节点的反馈进行接入分配和负载参数调整,实现负载均衡,给出快速端口检测和初始负载均衡等实现该算法的关键技术。性能分析与实验表明,该算法具有较高的负载均衡度和较低的系统开销。     

并行入侵检测系统的预测负载均衡方法

数据流的高速化使得网络入侵检测系统(network intrusion detection system,NIDS)往往会出现严重的漏报率,并且面对某连接上突发流量的情况,基于连接的负载均衡很难做出较好的应对措施,针对该问题,提出了一种基于包预测的并行入侵检测的负载均衡方案。该方案通过观察每个探测器上数据包的进出情况,由包预测负载均衡算法预测下一个时刻各探测器上的负载情况,避免了将新连接加入到流量突发探测器的可能,提高了负载均衡的效率。仿真实验结果表明了该方案的可行性及有效性,它能有效的均衡负载,减少系统的丢包率。     

一种基于马尔可夫的负载均衡方法

对于采用并行的高速网络入侵检测系统,负载均衡能力是一个重要的性能指标。多数的负载均衡算法都是根据检测引擎的负载情况来动态地分配数据流。提出了一种基于马尔可夫的负载均衡方法,根据流量分配的历史序列,来决定当前数据流的分配。同时结合当前系统的负载情况,来实现数据流的合理分配。     

基于LT-backfilling算法的集群作业调度系统

在胖节点集群系统中,目前的reservations, backfilling等主流调度算法未能充分考虑单节点过载情况。该文在传统backfilling算法基础上,充分考虑节点当前负载,将预约、回填策略相结合,提出了一种新的LT-backfilling调度算法。设计了基于XML业务流程模板的二层作业调度系统,用户不仅可以提交单个作业,而且可以提交一组具有数据相关性的作业流,使得作业调度系统更加实用化。 LT-backfilling;负载均衡;作业调度;XML;作业流     

基于异构机群的高速网络入侵检测系统

结合异构机群系统,提出一种基于双向驱动的分流算法,将高速数据流分为多个子数据流,把子数据流交由异构机群系统中最合适的节点处理,实现基于异构机群的高速网络入侵检测系统。实验结果表明,该系统保证了某时间段内具有相同源或目的地址的所有数据包发向同一个后端IDS引擎进行检测,能在高速网络环境下保持高检测率,并有效解决负载均衡问题。     

面向会话的负载均衡简化算法

负载均衡算法被广泛应用于并行处理、服务集群等环境中．一些基于网络报文内容相关性的应用。例如IDS和IPv6的Anycast服务等要求在对报文进行负载均衡分配时要保持网络会话的相关性。即相关的报文要分配到同一个处理节点．否则其语义不能得到正确处理．传统的负载均衡算法对于这类服务需要在会话的上下文信息规模和会话完整度之间权衡，对于会话数量很大的情况通常开销也很大．基于位熵的概念，本文提出了一种可满足会话完整性的负载均衡简化算法一域分类算法．该算法不需要各处理机之间内部通信协调工作．也不需要在调度节点保持会话的上下文。在满足报文或会话相关性要求的同时．仍能保持较好的宏观平衡度和微观平衡度．     

高性能并行入侵检测算法与框架

基于单引擎检测的网络入侵检测系统(network intrusion detection system,NIDS)靠辅助硬件和改进检测算法来提高处理性能,但已无法适应10Gb/s以上流量的线速处理要求。利用多检测引擎进行并行处理是实现高性能入侵检测的重要技术手段,并行检测系统通过多检测引擎进行并行协同检测,具有高性能和可扩展的优点。归纳了进行流量划分时遇到的保持检测攻击所需证据和负载均衡这两方面的挑战及其解决策略。综合现有并行入侵检测框架的优点,提出了一个统一的支持多检测引擎并行检测的体系结构UPDA(uniformed parallel detection architecture)。利用NetMagic平台,基于UPDA框架,设计和实现了一个高性能并行入侵检测原型系统,并通过实验验证了系统的高性能和有效性。     

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.     

基于大流调度的软件定义数据中心网络负载均衡算法

传统负载均衡算法对数据中心网络中的大流进行调度时,会造成部分链路负载过重、网络整体负载不均衡等问题。将负载均衡问题转化为多商品流问题进行求解,结合软件定义网络集中控制的思想和数据中心网络的流量特征,提出一种基于大流调度的软件定义数据中心网络负载均衡算法。根据阈值将数据流划分为大流和小流,结合路径上大流分布度和可用负载度对大流进行重路由,以减小大流对网络负载均衡的影响。仿真实验表明,在流量大小分布不均衡的数据中心网络中,该算法与传统的等价多路径算法和基于全局最先匹配的动态流量调度算法相比,在平均对分带宽上获得了更大的提升,能够更好地实现数据中心网络的负载均衡。     

一种分布式工作流中基于负载平衡的调度算法

工作流管理系（Workflow Management System）帮助企业实现分布式异质环境中的人工和自动任务的全面流程化。本文提出一种新的分布式WFMS负载平衡调度算法,解决单节点引擎负载过重的问题。改进后的负载平衡技术比轮询调度算法更能保证多引擎间负载基本均衡。当多引擎间任务调度出现不平衡,导致某些节点负载过重或是某个节点出现故障时,多引擎能够根据相应模型策略和实际的信息来动态调整各节点的负载,这样也可以在一定程度上解决有大量分布式事务处理时的性能问题。另外,负载指数调度算法实现简单,尽可能地减少了引擎负担。     

云计算环境中基于朴素贝叶斯算法的负载均衡技术

针对云计算环境中任务调度算法复杂度高、任务分配不够合理等问题,提出一种基于朴素贝叶斯分类的负载均衡技术。该技术利用云计算环境的心跳机制全面地收集各节点负载信息,并采用朴素贝叶斯算法对各节点负载状态进行分类;然后,根据节点状态分类结果,实现任务和资源分配的合理调度。实验结果表明,基于朴素贝叶斯算法的负载均衡技术能提高任务的分配效率,避免任务在各节点间频繁迁移,快速有效地实现云计算环境中各节点间的负载均衡。     

基于平均分配原则的任务调度算法

在分布式系统中,常出现一些处理机处于重载,同时另一些处理机却处于轻载或闲置状态。针对这种情况,为了更好地合理分配任务,结合加权轮转调度算法,提出一种基于平均分配原则的任务调度算法,尽量实现系统的负载平衡,并应用实例来加以证明。     

Resource scheduling algorithm with load balancing for cloud service provisioning

Cloud computing uses scheduling and load balancing for virtualized file sharing in cloud infrastructure. These two have to be performed in an optimized manner in cloud computing environment to achieve optimal file sharing. Recently, Scalable traffic management has been developed in cloud data centers for traffic load balancing and quality of service provisioning. However, latency reducing during multidimensional resource allocation still remains a challenge. Hence, there necessitates efficient resource scheduling for ensuring load optimization in cloud. The objective of this work is to introduce an integrated resource scheduling and load balancing algorithm for efficient cloud service provisioning. The method constructs a Fuzzy-based Multidimensional Resource Scheduling model to obtain resource scheduling efficiency in cloud infrastructure. Increasing utilization of Virtual Machines through effective and fair load balancing is then achieved by dynamically selecting a request from a class using Multidimensional Queuing Load Optimization algorithm. A load balancing algorithm is then implemented to avoid underutilization and overutilization of resources, improving latency time for each class of request. Simulations were conducted to evaluate the effectiveness using Cloudsim simulator in cloud data centers and results shows that the proposed method achieves better performance in terms of average success rate, resource scheduling efficiency and response time. Simulation analysis shows that the method improves the resource scheduling efficiency by 7% and also reduces the response time by 35.5 % when compared to the state-of-the-art works.     

网格原子化作业的二分图调度方法

对于网格系统中计算力调度等问题,结合有向无环作业图DATG和无向节点图UNG,采用并行集APS建立了一种基于二分图的网格调度算法BGS,并在惩罚策略、负载均衡、复活机制的引导下,使系统的调度动态地逐步趋向优化.实验结果表明:该算法能够更加适应网格资源的变化,降低作业负载,提高作业的并行化程度,并能根据系统负载合理地利用节点资源.     

基于负载预测的虚拟机动态调度算法研究与实现

在云计算系统中为了实现负载均衡和资源的高效利用,需要在虚拟机粒度上对云计算系统进行调度,通过热迁移技术将虚拟机从高负载物理节点迁移到低负载物理节点。把负载预测技术和虚拟机动态调度技术相结合,提出了LFS算法,通过虚拟机历史负载数据对虚拟机未来的负载变化情况进行预测,然后根据预测结果对虚拟机进行调度,能够有效地避免云计算系统中高负载物理节点出现,实现负载均衡,提高资源使用率。     

计算网格中动态负载平衡的分布调度模式

网格计算下对资源进行有效的管理和调度可以提高系统的利用率.在对现有若干调度方法的研究和分析基础上,针对计算网格中的负载平衡问题,提出了一种分布式网格作业调度模型,并给出相关算法.算法通过建立主从模式的负载信息收集机制,提供给节点全局负载信息,加速重负载节点的负载转移速度.通过有效的负载平衡模式,解决资源调度中负载平衡及其可靠性问题.     

基于预测机制的分级负载均衡算法

为解决服务器集群负载分配不均的问题,根据用户访问的请求类型,综合考虑用户历史请求引起的负载增量和服务器节点性能,提出了基于预测机制的分级负载均衡算法。负载均衡节点根据用户访问的请求类型建立一次指数平滑预测模型,对相应请求类型引起的负载进行预测,并将预测负载划分为低负载、正常负载、重负载等三个负载等级,根据负载等级对用户请求进行调度,从而实现负载均衡。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。     

在无中心式作业调度中的动态网格负载平衡实现

提出一个新颖的递归算法,用于实现动态的网格负载平衡。实验仿真了松耦合无中心式调度框架,基于传统并行系统的workload模型构建了网格workload模型,保守式装填法用作各结点上的本地调度策略。结果表明,在实现网格负载平衡上,这里的递归算法比静态调度方法更有效。