基于AHP的Web集群系统负载均衡算法

利用集群技术构建的服务器组在资源利用率上存在较大差异。为此,提出基于层次分析法(AHP)的集群系统负载均衡算法,建立判断矩阵,得到各项评估指标的单项和综合权重。调度器定时接收真实服务器上的4类参数：网络性能,服务器硬件,服务器软件和网络服务类型。根据调度器收到的每一个连接请求,采用动态反馈算法选择负载最小的服务器响应连接请求。实验结果表明,该算法能减少服务器平均响应时间,有效提高集群系统的响应率。     

Web集群系统的负载均衡算法

采用集群技术搭建所需的服务器往往导致各服务器系统资源利用率存在很大差距。为解决上述问题,通过分析已有的负载均衡算法,提出一种改进的动态反馈负载均衡算法。调度器定时接收集群中每台服务器上报的性能参数,计算每台服务器当前负载比例值,根据该值计算每台服务器的分发权重,以合理分配用户请求。实验结果证明该算法能有效提高集群系统的整体性能。     

基于内容分类的集群负载均衡算法

集群技术为Web服务带来了新的解决方案,其核心思想是负载均衡策略.在分析已有方法的基础上,提出了一种基于内容分类的集群负载均衡算法.该算法通过对用户请求分类后均匀地分配给各节点服务器,以使每个节点服务器得到的各类请求量大致相同.同时算法引入了一个反馈环节,通过负载权值的等效变换和进入临界状态后的动态权值调整来防止节点负...     

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。     

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。     

一种改进的动态告警负载均衡算法

负载均衡通过将大量的并发访问请求转发到多个服务器分别进行处理,以提高web集群的整体吞吐量.现有的负载均衡算法存在着引用负载因素过少、负载计算过于复杂、节点的负载抖动现象过于严重等问题.本文提出一种改进的动态告警负载均衡算法,基于请求类型、节点工作能力和实时负载值来确定转发目标.该方案实时监测各节点的负载状态并实施周期性反馈与动态告警,既保证了负载信息的实时性与有效性,又减少了负载计算量;采用RED方法校正负载状态的判定,避免了因为负载状态的误判而引发的负载不均,从而减小了负载抖动现象.模拟实验结果表明,改进算法增加了web集群系统的吞吐量,并且明显改善了负载均衡度.     

一种改进的集群动态负载均衡算法

在集群系统的研究中,负载均衡算法是一个重要的方向,因为它关系到多台服务器在整合成一个集群系统后能否很好地相互协作,以更好地完成用户交予的任务。为实现上述目的,本文在分析已有的负载均衡算法基础上,提出一种改进的能够实时收集服务器负载指标,进而动态地计算出服务器在分配用户连接中的权重的方法。测试结果表明,该方法能够有效地防止服务器倾斜,达到良好的负载均衡效果。     

基于集群存储系统的动态负载均衡调度策略

为解决处理大流量网络数据以及集群海量存储系统中用户数据访问时节点服务器负载不均衡的问题,本文采用网络处理器负载均衡方案。介绍OCTEON CN56XX系列网络处理器基苯工作原理,深入分析影响负载失衡的关键因素,提出一种动态负载均衡算法。通过对节点服务器各关键指标周期采集,赋以合适的权值,引入反馈机制,以保证将新到达的用户数据请求按合理负载比例进行分配,转发到指定服务器处理。兼顾各节点服务器性能和运行状况,以达到提高集群系统的整体性能的目的。     

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。     

一种集群系统的透明动态反馈负载均衡算法

随着服务器集群系统大量应用于各中小企业的信息系统中,传统均衡算法一方面由于局限性达不到企业的要求,另一方面大部分中小型企业也无法承受昂贵的硬件负载均衡器费用,本文提出了一种集群系统的透明动态反馈负载均衡算法（TDLBA）。该算法充分考虑集群系统中多种资源（CPU、内存、I/O和网络带宽等）,采用双机热备份负载均衡器,服务器节点周期动态反馈方法,同时引入一个负载冗余以动态调整节点负载分配,从而达到尽量简化负载均衡器的任务分配算法、最大限度满足系统最大吞吐率和提高系统响应时间的目标。测试表明,该算法有效的提高了系统服务性能,且优于静态分配算法和Pick-KX算法。     

基于Nginx负载均衡的动态改进算法

随着过去几十年互联网服务的指数增长,各大网站的访问量急剧上升。海量的用户请求使得热门网站的网络请求率可能在几秒钟内大规模增加。一旦服务器承受不住这样的高并发请求,由此带来的网络拥塞和延迟会极大地影响用户体验。负载均衡是高可用网络基础架构的关键组件,通过在后端引入一个负载均衡器,将工作负载分布到多个服务器来缓解海量并发请求对服务器造成的巨大压力,提高后端服务器和数据库的性能以及可靠性。而Nginx作为一款高性能的HTTP和反向代理服务器,正越来越多地应用到实践中。文中将分析Nginx服务器负载均衡的体系架构,研究默认的加权轮询算法,并提出一种改进后的动态负载均衡算法,实时收集负载信息,重新计算并分配权值。通过实验测试,对比不同算法下的负载均衡性能,改进后的算法能有效提高服务器集群的性能。     

负载均衡算法在智慧矿山软件平台中的应用

针对现有负载均衡算法在处理智慧矿山系统数据时存在处理速度慢、无法合理利用现有资源完成任务调度等问题,提出一种基于布谷鸟搜索的加权最小连接数(CS-WLC)算法,并将其应用于智慧矿山软件平台解决负载均衡问题。该算法综合考虑后端服务器处理速率、内存容量、磁盘IO速率、网络吞吐量、进程数指标,通过对指标赋予权值计算各后端服务器利用率;根据计算结果,采用布谷鸟搜索算法对后端服务器进行全局寻优,得到一组较优解;考虑连接数及使用频率对后端服务器赋予权值,采用加权最小连接数(WLC)算法在较优解中选取负载较轻的后端服务器处理实时数据存取和用户访问请求。采用分布式融合性监控系统软件平台进行负载均衡测试,结果表明在数据量不断增多的情况下,与WLC算法相比,CS-WLC算法应答时延小、响应连接数多,从而验证了CS-WLC算法具有更好的负载均衡效果。     

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。     

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。     

基于模因优化和循环调度的多目标负载均衡技术

针对现有多目标调度方法所需时间较长以及处理突发情况时性能降低的问题,提出一种基于模因优化和循环调度的多目标负载均衡技术。使用突发检测器检测发送到云服务器的用户请求,确定负载状态。基于测器结果,应用不同的负载平衡算法来高效地调度用户任务。利用选定的负载平衡算法将用户请求任务调度到资源最佳的虚拟机上,保证在最低的时间消耗内达到负载均衡的状态。实验结果表明,与其他算法相比,该方法在多个性能指标上具有明显优势,可以提高调度效率的同时,最大限度地降低云中的能源使用。     

基于改进权重的D-S证据理论的动态负载平衡算法

针对大型网络游戏中易出现的服务器集群负载不均衡的问题,提出基于改进权重的D-S（Dempster和Shafer）证据理论的负载平衡判别策略。首先,根据D-S证据理论,将影响服务器性能的多因素作为判据,利用历史数据与阈值大小的比较规则计算动态权重,再依据动态权重与原始信度的关系建立基本信任函数;然后,计算不同判据对应结果的信任函数,使用证据合成规则作深层融合;最后分析合成结果,最终推断服务器是否超载。模拟实验结果表明,与基于负反馈机制的动态均衡算法相比,所提算法的准确率更高,更符合真实情况;且所提算法的运行时间明显少于基于负反馈机制的动态均衡算法以及加权循环算法。实验结果表明,新算法有效缩短了运行判断的延迟,能够根据历史参数对当前服务器负载情况快速作出推断,且决策结果可信度高,更符合实际情况。     

一个企业资源综合管理系统的研究设计与实现

设计了一个企业资源管理系统,并实现了动态的资源调度算法,能够综合利用计算能力、存储能力都达到中小型服务器水平的普通计算机,作为后备资源,缓冲大规模并发的用户请求带给服务器的压力,从而提高整个系统的性能、吞吐量和资源利用率,并优化物理资源的负载均衡。