一种适应性的动态负载平衡模型

为了改善分布式系统中负载分布不平衡对性能的影响，提出并实现了一个基于控制理论的时滞脉冲切换负载平衡模型.该模型根据节点资源的动态性建立了相关子系统.当节点状态发生改变时触发子系统的切换，并根据负载迁移规则对过量负载进行迁移，迁移比例根据节点的实时运行状态进行计算.节点仅在此时才进行信息广播，降低了通信开销，提升了动态负载平衡的效率.给出了相应的负载平衡算法，并在实际平台上进行了验证.实验结果表明，与其他负载平衡算法相比，本模型算法使负载平衡时间平均减少29.82%.     

基于计算场的网格动态负载平衡算法

针对网格系统中存在的负载平衡问题,利用物理学中的场理论,提出了一种基于计算场的网格动态负载平衡机制.该机制利用节点远程势作为负载平衡时节点选择的标准,优先选择综合性能最好的节点进行负载迁移.实验结果表明,采用本算法后的系统负载平衡指数较低,响应时间较短.同时,算法考虑了节点间的通信关系,适应性更加广泛.     

一种基于多Agent的动态负载平衡算法应用研究

在介绍动态负载平衡算法基本原理的基础上，提出了一种基于多Agent的负载平衡算法DMAL，定义了节点机可能的4种状态，并讨论了DMAL算法的实现规则；描述了基于DMAL算法的任务调度模型；讨论了DMAL算法中任务的分类问题、任务的迁移粒度问题、负载迁移的触发时机问题；为了增强在负载平衡时处理节点间的通信能力，引入了多Agent技术，并为异构分布式处理系统提出了一种基于DMAL算法的负载平衡框架结构；最后通过实验仿真，比较了DMAL算法、现有的负载平衡算法以及不作负载平衡的运行结果．实验结果表明，基于DMAL算法的分布式处理系统工作在不同负载和应用问题数据规模的情况下，在任务的处理时间、丢弃率和平均响应比方面都显示出良好的性能，从而验证了该算法方案的可行性和有效性．     

基于Petri网的动态负载平衡双层调度模型研究

根据集中式和分布式动态负载平衡调度方式的优点,提出一种动态负载平衡双层调度模型（DLBDSM）,并在Petri网上进行建模。该模型将分布式系统分成若干相对独立的任务调度组,调度组由1个调度服务器和3个工作站组成,组内采用集中式调度,组间采用分布式调度,顶层子系统和底层子系统分别．由每个任务调度组的调度服务器和工作站组成。与现有的动态负载平衡调度模型对比,DLBDSM模型具有易实现、易管理和实时性等优点,并能有效地减少任务迁移所带来的系统开销。     

PVFS数据访问的负载平衡

分析了并行文件系统PVFS中存在负载不均衡的情况,提出了根据负载情况迁移数据或做热点的副本的负载平衡方法．描述了迁移过程中考虑到迁移代价,选取最优迁移方式．提出由执行I／O的10D节点统计负载情况并传输到元数据管理节点MGR,MGR节点实现迁移和制作副本,还要维护副本的一致性的策略．     

并行计算环境负载信息的动态监测及处理

负载平衡(load balancing)是网络通信和网络并行计算中的关键问题之一. 为达到负载平衡,就必须对各节点的负载指标进行分析,给出各节点的负载值. 通过系统调用与读取硬件配置信息,实时地获取负载计算所需的参数,利用这些参数计算出复合型负载指标. 该指标经加权处理后为并行计算的进程迁移提供了更加准确的负载值.     

树型网格环境TGrid的模型及算法

针对当前网格环境中存在的应用开发困难和管理复杂等问题,提出了一种新的基于树型结构的网格环境TGrid,它支持高性能计算、面向主题的资源共享和新一代需求建模.文中在分析讨论TGrid的特点及实现关键问题的基础上,给出了树的建立、树的动态重构、资源查找等关键算法,重点描述了TGrid实现大规模并行处理的动态负载平衡算法.模拟实验结果表明所提出的算法是有效的.     

结构化P2P网络中动态负载平衡研究

在结构化P2P网络中,为了降低动态负载平衡策略中负载在轻、重载节点之间转移的开销,本文对虚拟服务器负载平衡算法进行改进：提取节点IPv6地址中的物理位置信息作为负载转移时轻、重载节点的相关性信息,选择物理位置邻近的轻、重载节点相匹配进行负载转移,以减少负载匹配和转移时的开销,增强负载平衡的快速和有效性。所做改进降低了相关性信息的计算开销。     

进程迁移对负载平衡影响的实验

研究Amoeba系统一个机群上进行的基于集中式负载平衡管理策略. 通过在任务初始化方法中添加和未添加迁移策略的对比实验与无负载平衡管理的结果比较, 表明在分布计算系统中采用负载平衡策略是完全必要的, 并且可以提高系统性能. 具体分析了进程迁移对系统性能的影响, 为负载平衡管理在分布式系统中的应用提供了发展模式, 也为迁移策略对系统性能的改进提供了依据.     

基于RMI的集中式并行动态负载平衡算法

介绍了并行算法中常用的动态负载平衡技术,并分析了RMI的工作原理,提出了一种基于RMI的集中式并行动态负载平衡算法.该算法最大的特点是不需要保存结点的负载信息,可有效地减少各节点之间通信和同步所需的时间,同时结合了RMI的运行机制和JAVA的线程机制,由子结点根据自己的负载情况动态地推动任务的划分和分配,可以在多结点的并行搜索计算中获得较高的加速比和效率.通过在33个结点的并行机上的试验,证明了该算法的可行性和有效性     

重叠型P2P网络中的查询负载均衡策略研究

提出了一种资源发布和查询过程中的负载均衡策略.通过将超级结点的资源信息组织为 B+树,利用B+树中叶子结点的均衡性来实现超级结点的负载均衡.实验结果表明:在网络中资源发布数和查询数较多的情况下,该方法能够在相对不降低搜索性能的前提下,有效地解决重叠型 P2P 网络中超级结点负载不均衡的问题     

基于链路响应的负载均衡网络实现

链路优化和负载均衡是提高网络响应速度的关键技术,通过对链路聚合及负载均衡技术原理及实用性的研究,将DNS轮序、网络地址转换及负载均衡群集技术进行了有效的结合,提出了基于不同链路实施调度的负载均衡策略,该策略既实现了优先利用同网链路传输数据,又解决了网络负载三级均衡问题,提高了网络的响应速度、可靠性和可伸缩性,同时给出了策略实现的具体方法和步骤;Windows Server 2003测试结果表明,该策略具有良好的实用性和稳定性,易于实现.     

云中心基于Nginx的动态权重负载均衡算法

为了解决云中心的服务器端在高并发情况下各节点的负载失衡问题,在对负载均衡技术Nginx自带的负载均衡策略和主流的负载均衡策略进行研究、分析的基础上,提出了一种动态调节权重的负载均衡策略.该策略基于加权轮询策略进行改进,同时考虑服务器的本身硬件性能与工作时的负载情况,设计了静态权值和动态权值的计算方法,将两者结合得到节点最终权值.静态权值主要考虑了各服务器的硬件性能情况,动态权值的计算则是收集各后端服务器节点工作时的CPU利用率、内存利用率、网络性能情况及磁盘I/O等性能情况,由此,动态地调节各后端服务器节点权重.测试结果表明,相较于原加权轮询算法,该算法在高并发情况下的响应时间和实际并发数等方面表现更好.     

基于不同分配策略的云计算任务调度性能比较与分析

形式化描述了云计算环境下的负载均衡任务调度问题,借助动态规划方法形式化推导了最早完成时间的启发式优先分配策略,给出了基于先易后难优先分配策略、先难后易优先分配策略的启发式云计算任务调度算法。阐述了基于顺序调度策略、先易后难优先分配策略、先难后易优先分配策略等启发式任务调度算法和基于禁忌搜索策略、元胞演化策略等智能任务调度算法。针对不同分配策略的云计算任务调度进行性能比较与分析,提出了完成时间可改进百分比和资源负载平衡因子的调度性能评价指标,实验数据对比充分表明:与启发式调度算法相比,智能调度算法能减少任务执行时间,优化资源负载均衡性能。     

Apusic与JBoss的集群策略分析与研究

在服务器集群中,负载均衡是一个关键部分,它是集群系统中任务分配的核心环节.该文在比较3种负载均衡策略的基础上分析了JBoss应用服务器集群负载均衡策略的特点,对国内第一个自主知识产权Apusic应用服务器负载均衡策略进行了分析,给出了其实现方法.     

P2P流媒体直播系统的组播树构建及设计

研究了P2P流媒体直播系统的特性和体系结构.对组播树的构建与设计进行了详细的说明,提出一种单播树、多播树结合的组播树构建方案,该方案结合了单组播树维护方便、多组播数节点负载均衡的优点.对节点组织策略进行了分析,对新加入节点利用及时服务策略进行了研究,提出一种及时优化策略.在新节点加入的时候就探测其服务能力,调整组播树结构,及时发挥新加入节点的优势,提升系统服务能力.     

一种改进的Hadoop数据放置策略

采用现有的Hadoop默认数据放置策略时,若本地数据副本失效,从远程结点上恢复数据需要耗费大量数据传输时间,且随机选取数据放置结点可能会影响数据放置的负载均衡.为此,文中提出一种改进的数据放置策略.该策略基于结点网络距离与数据负载计算每个结点的调度评价值,据此选择一个最佳的远程数据副本的放置结点,从而既能实现数据放置的负载均衡,又能实现良好的数据传输性能.在Hadoop平台上实现了所提出的数据副本放置改进策略,结果表明,与系统默认策略相比,文中提出的策略不仅可以改进数据放置的负载均衡,而且可以减少数据副本放置的时间.     

一种面向云计算的分态式自适应负载均衡策略

在云计算环境中,大规模并行任务的运行容易造成某些节点负载过重,进而导致整个云计算平台负载不均衡和效率低下。针对此问题,提出了一种面向云计算的分态式自适应负载均衡策略。该策略根据节点的负载度判断节点负载的状态,当节点处于轻度过载或重度过载时,自发地执行过载避免或快速均衡的方法。该策略通过动态调整节点的效益度,使轻度过载的节点能够尽量避免重度过载,重度过载的节点能够快速恢复到正常负载。实验结果表明,分态式自适应负载均衡策略能有效实现云计算系统中的负载均衡,提供高效的性能。     

动态结构化P2P网络的负载均衡方案

DHT结构化P2P网络中,节点上存放对象个数的差异性、节点处理能力的异构性以及P2P网络的动态性,使P2P网络出现负载不均衡问题.为此,文中在超立方DHT覆盖网络上构建了基于二叉树的层次化负载均衡模型,用于收集节点的负载和容量信息、生成负载均衡策略和执行负载转移操作.通过应用均衡域的操作模式,P2P网络的负载均衡任务可...     

基于移动通信HLR用户管理系统的负载均衡策略研究

为保证在已有交换机硬件和网络资源下HLR用户管理系统的高效可靠运行,在分析原有软件缺陷的基础上,提出将负载均衡策略引入软件设计。通过对比几种基本的轮询算法,选择使用静态轮询算法,并结合HLR用户管理系统中数据处理的特点引入阀值对轮询算法进行改造,结果证明改造后的HLR用户管理系统处理数据的能力大幅提高。