多级门限服务轮询系统MAC离散时间控制协议模型分析

 本文提出了一种新的多级门限服务轮询系统MAC控制协议的分析模型.采用嵌入马尔可夫链理论,对离散时间的多级门限服务轮询系统进行了分析,获得了轮询时刻系统队长的概率母函数,精确解析了系统的平均排队队长、平均循环周期、信息分组的平均等待时延.通过对多级门限服务轮询系统的控制机理研究,分析获得了m控制参数的有效控制取值大小和系统的相关特性.多级门限服务轮询系统综合了基本门限服务轮询系统和完全服务轮询系统,在轮询系统的MAC控制协议的应用方面更为有效.     

离散时间并行优化门限服务轮询系统排队特性解析

针对周期式查询门限服务中流水线式调度效率低的问题，本文提出了一种并行优化门限服务轮询控制的系统服务资源调度策略.论文构建了轮询排队系统及其数学模型，先对系统状态变量的概率母函数求偏导得到一阶和二阶特性参数方程组，联立求解后推导出各个系统参数的完整数学解析表达式.仿真实验结果和理论计算值相一致.系统性能分析表明，该系统的队长和时延特性均得到了较大的提高，能够更好的适应密集数据环境下时延敏感性数据的服务需求.     

离散时间闸门式多级门限服务的两级优先级轮询排队系统分析

本文提出了一种基于闸门式多级门限服务的两级优先级轮询系统.论文先构建了系统的排队分析模型,然后把模型中各个站点内的等待顾客数合起来设定为系统状态变量,对系统状态变量的概率母函数求二阶偏导后组成迭代方程组,联立求解后得到了站点的平均排队队长、顾客平均等待时间以及服务器查询周期等关键指标的完整数学解析表达式.最后,对该模型进行了仿真实验分析,实验结果与理论结果相一致.系统性能分析表明该轮询系统满足了周期性系统服务资源分配过程中业务多样性和弹性服务的发展需求,使得轮询控制策略应用方面更为广泛.     

基于剩余负载率的动态负载均衡研究

为进一步提高集群系统服务的性能,在对静态负载均衡和动态负载均衡的优缺点分析的基础上,提出一种基于剩余负载率的动态均衡机制.该均衡机制采用剩余负载率作为负载状态的评价标准;针对服务器各节点性能的不同,提出采用BP神经网络训练节点;并设计了一种基于流表的静态分配策略和基于负载预测的动态分配策略相结合的任务分配策略来实现任务在集群系统各节点间的动态分配,从而降低了服务器各节点之问任务重新调度的次数,提高了集群系统的服务性能.实验结果表明,该均衡机制是可行的、有效的.     

一种基于改进遗传算法的动静态负载均衡算法

针对目前负载均衡算法在低负载情况下影响系统效率及在高负载情况下分配效率不佳等问题，基于Nginx服务器，文中提出了一种在改进遗传算法基础上动静态结合的负载均衡算法。该算法选择使用CPU性能、内存性能、磁盘I/O和网络带宽等服务器性能参数作为服务器节点性能评价指标及低负载下的静态加权轮询算法权值，并基于该指标根据节点性能使用率所占集群平均负载使用率的变化，设计了在高负载情况下的动态负载均衡算法。通过引入操作转换阈值及动态三角函数操作概率的改进遗传算法，实现了静态算法优势区转变为动态算法优势区的阈值计算。通过设计对比实验，证明了文中算法在实验环境下相比于加权轮询算法、概率择优算法和dnfs＿conn算法更具有较好的负载均衡效果，相比于dnfs＿conn算法在平均响应时间和实际并发连接数等数值上具有15%左右的提升。     

基于改进布谷鸟算法的自适应负载均衡算法

针对负载均衡算法在高负载请求下服务器集群效率不高,负载不均衡及低负载请求下影响服务器效率的问题,文中基于Nginx负载均衡服务器,提出一种基于改进布谷鸟算法的自适应负载均衡算法。该算法通过熵权法确定CPU、内存、磁盘IO性能和网络带宽等各项负载指标的权系数,衡量各项负载指标对负载评价影响的重要程度,并基于Nginx加权轮询算法和服务器实时负载情况,设计了高并发负载情况下的动态负载均衡算法。引入转化阈值计算,通过引入基于种群熵的改进布谷鸟算法计算Nginx静态加权轮询算法,转变为动态负载均衡算法的转化阈值。通过实验测试,相较于WRR算法、least-con算法和动态权重算法,该算法在响应时间和实际并发数等方面具有表现更好,在数值上相比于动态权重算法有18%左右的提升,验证了本文算法具有更好的负载均衡效果。     

一种基于分布式服务器集群的可扩展负载均衡策略技术

提出了一种基于软件定义网络的分布式数据库负载均衡算法,将数据、控制、应用分离的同时计算服务器集群中单个服务器的实际负载.通过查询流量采样记录来决策最少连接的服务器路径,减少了访问请求的响应时间,提高了系统吞吐量和容错能力,实现了充分利用服务器资源的目的.内网中的分布式数据库实验对通用负载均衡技术和基于软件定义网络的负载均衡技术进行了比较,在不同服务器集群的负载状态下,后者的平均响应时间小于前者,并得到了更好的负载均衡效果.     

基于最优赋权法的负载均衡动态分配算法

在集群中服务器均衡负载内置算法运行前指定权值静态评估节点的负载能力,使得负载均衡器不能体现服务器资源动态变化的问题,提出了一种采用最优赋权法对加权轮询算法的权值更新进行改进,通过对后端服务器CPU利用率、内存利用率、磁盘I/O、网络带宽、连接数等性能的建模,再根据最优赋权法动态调整性能指标的权重。能更客观的评价服务器节点的负载情况。通过对照实验结果表明,文章算法在请求响应时间、系统吞吐量等方面有较好的负载均衡效果。     

基于DHCP服务器状态的动态负载均衡算法

负载均衡是DOCSIS/PacketCable网络环境中DHCP服务集群亟待解决的问题,负载均衡算法是给集群中各服务器分配任务的核心,本文提出了一种根据服务器状态来分配任务的算法,给出了服务器性能、负载量、权值及服务器状态的计算。算法引入了根据随机数和服务器的状态选择服务器的方法,在考虑服务器真实负载,处理能力的基础上,尽量简化负载均衡器的任务分配算法。测试结果显示该算法优于基于实时性能动态反馈的负载均衡算法。     

两级优先级控制轮询系统研究

 本文基于区分业务优先级服务的应用需求,提出了两级优先级控制的轮询系统,采用门限服务和完全服务的不同服务策略方式实现了基于优先级的控制.然后,应用马尔可夫链和概率母函数的方法建立了系统模型,并精确解析了系统的平均排队队长和信息分组的平均等待时间关键特性,理论计算和仿真实验的对比分析说明了理论分析与实验的一致性,新的轮询系统实现了优先级的控制并提高了系统性能.     

基于软件定义网络的服务器集群负载均衡技术研究

在当前的网络体系结构下,采用硬件系统实现服务器集群负载均衡存在着获取负载节点状态困难、流量导向方式复杂等制约因素,不利于提升服务器集群的伸缩性和服务性能。针对此问题,该文提出一种基于软件定义网络(SDN)的负载均衡机制(SDNLB)。该机制借助SDN具有的集中式控制和流量灵活调度优势,利用SNMP协议和OpenFlow协议对服务器的运行状态和全局网络负载信息进行实时监测,并通过权值计算的方式选择出权重最高的服务器作为流处理的目标服务器,在此基础上,采用最优转发路径算法进行流量调度,从而达到提高服务器集群的利用率与处理性能的目的。搭建了实验平台对SDNLB的性能进行仿真测试,实验结果表明:在相同的网络负载条件下,SDNLB与其他负载均衡算法相比,能够有效地降低服务器集群的负载,并能够显著提高网络吞吐量和带宽利用率,缩短流的完成时间和平均时延。     

服务器个数随机可变的轮询系统分析

前人关于轮询系统的大量研究均以服务器无故障为前提。本文提出了一种容许服务器个数随机可变的多服务器轮询模型。同时考虑排队延迟与服务器故障／修复的影响，获得了顾客等待时间的平均值公式。     

多服务器轮询系统分析（Ⅱ）──穷尽服务系统

多服务器轮询模型在分布式系统及多通道网络系统中有着实际应用价值。本文首次对采用穷尽服务策略的多服务器轮询模型进行了分析，在周期特性分析的基础上给出了顾客等待时间的均值及平均分公式。     

多服务器轮询系统分析II：穷尽服务系统

多服务器轮询模型在分布式系统及多通道网络系统中有着实际应用价值，本文首次对采用尽服务策略的多服务器轮询模型进行了分析，在周期特性分析的基础上给出了顾客等待时间的均值及平均分公式。     

一种面向多类型服务的动态负载均衡算法

针对航空物流ILink数据平台交易复杂性高、服务种类多、业务规模大等特点,提出一种面向多类型服务的动态负载均衡算法。通过分析四种基本服务类型以及实时采集四种服务类型的资源消耗,根据用户服务请求类型的不同动态调整各服务器的负载,引入了过载服务器节点缓冲机制缓冲负载过重节点,有效解决了航空物流ILink数据平台可能出现的用户等待时间过长、局部负载过重、甚至个别服务器节点崩溃的问题,达到了集群的负载均衡。仿真实验结果表明,提出的算法在系统吞吐量、系统响应时间、负载率等关键指标上优于经典的比率算法和遗传算法。     

面向智慧社区的云分支服务器设计与实现*

根据我国智慧社区的最新发展和需求,设计了一种功能强大的云分支服务器(Embed Cloud Branch Server,ECBS).通过在社区合理布置云分支服务器,从而实现社区无线网络覆盖,居民通过终端设备连接上网并使用智能服务软件,实现了社区管理和服务的智能化.并提出一种基于节点负载权值的调度算法,实现云分支服务器数据的存储与更新,保证集群系统负载均衡.经应用测试表明,该云分支服务器性能稳定,应用效果好,具有一定的推广价值,符合未来智慧社区的发展趋势.     

基于软交换的异构集群媒体服务器中一种LRV负载均衡算法

针对基于软交换的集群媒体服务器的系统特征,本文提出了一种LRV(Limited Resource Vector)负载均衡算法,该算法考虑了系统中资源的协调使用并有效防止了系统性能的剧烈变化.通过在集群媒体服务器负载均衡系统Petri网模型上的大量仿真模拟,对LRV负载均衡算法与其他传统负载均衡算法在异构环境下的均衡能力、系统吞吐量、系统响应时间和性能平稳性几个方面做了比较和分析.结果表明,LRV算法具有优越的性能,对集群媒体服务器的异构环境有良好的适应能力.     

基于SED的自适应负载均衡研究

负载均衡是提高集群系统性能的重要技术,负载均衡技术可以在当前的网络应用结构上有效提高服务器处理能力,使系统在现有的结构下能够满足更多的用户同时访问所提供的服务,负载均衡算法是集群任务分配的核心。分析了影响服务节点性能的主要因素,基于SED算法提出了一种负载均衡的自适应机制,根据服务节点的性能状况自动调整权值。在Linux平台下进行了实验,测试结果显示该算法优于静态算法。     

基于服务分类和性能监测的负载均衡研究

负载均衡在集群系统中的作用日益重要,而现有算法的效率不高、部署复杂的原因限制了其更进一步发展。通过分析不同类型的服务请求对服务器造成不同负载,结合监测服务器的CPU和内存利用的即时性能,在克服了现有负载均衡算法的一些缺陷基础上提出了一种简单稳定的基于服务分类和性能监测算法,并通过Web压力测试实验比较了该算法在实际应用中的均衡性能。结果验证了其在服务器集群系统有大的访问请求量时有突出性能,能够使集群系统达到良好的负载均衡。     

基于Nginx的信息服务注册发现系统设计

微服务架构下服务实例地址是动态变化的，启动和销毁都较为频繁，信息服务注册发现系统对动态变化的服务实例状态进行管理。设计了一种具有负载均衡的信息服务注册发现系统，使用RabbitMQ消息队列进行服务变更通知，实现服务端发现模式，通过Nginx实现系统的负载均衡，提高了系统运行的可靠性和稳定性。