一种分布式动态负载均衡调度算法

目前计算机应用服务系统经常采用集群系统,负载均衡调度是集群系统的关键。在通用负载均衡调度算法的基础上,提出一种分布式动态负载均衡调度算法.该算法动态收集、统计和分析服务器的信息,以此为根据完成服务器负载均衡的任务,能够实现集群正常调度.在此基础上,采取分布式调度的策略,提高负载均衡调度的效率、性能,以使其对业务系统整体性能的影响最小。     

基于最小负载的Linux Web机群负载均衡算法

为了充分发挥Web机群后端服务器的实际处理能力,实现了一种基于最小负载的Web机群负载均衡算法.该算法依据后端服务器的实际状态:CPU使用率、内存使用率、网络利用率和磁盘性能,通过定时获取后端服务器的状态信息,导出服务器综合负载并放大取整,作为服务器权值.基于最小负载的均衡算法能够动态反馈,具有自适应特性.与加权轮转调度算法相比,基于最小负载的调度算法具有更高的请求成功数和较低的请求失败数.     

基于负载均衡的任务调度算法

基于传统任务调度算法, 通过在调度过程中增设服务器最佳期望序列及负载均衡指数, 采用任务连接数约束服务器选择, 解决了传统任务调度算法对于集群负载均衡性能的忽略问题. 实验结果表明, 该改进算法能达到较高负载均衡度, 同时缩短任务完成时间, 并提高了集群对于批量级任务的处理能力, 从而达到了优化的目的.     

动态反馈的异构集群负载均衡算法的实现

虚拟服务技术(LVS)的集群负载调度系统中的加权调度算法权值是静态的,没有动态调整机制,不能依据真实服务器处理能力进行动态的任务分配;给出了一种通过量化调度器和真实服务器的实时反馈负载信息指标,采用服务器负载率和分配权值为计算指标,引入临界回归因子,利用动态反馈临界加速回归的算法思想,实现基于动态反馈机制的动态反馈临界加速回归分配算法。该算法能根据负载均衡调度器和业务处理服务器的实时反馈信息,及时进行负载调度,实现负载动态平衡,进一步提高服务器的利用效率和集群系统的吞吐率,并在LVS的负载平衡调度集群系统中进行了应用性的实验验证。测试结果表明,该算法可实时反馈负载信息,动态进行负载调度,整体上较好的实现了负载动态平衡,提高了服务器的利用效率和集群系统的吞吐率。     

基于排队理论的自适应负载均衡算法研究

负载均衡集群技术中的负载均衡算法是整个互联网络应用研究中一个重要问题。本文针对“需求快速变化”这一企业级管理软件开发中呈现的特点，以及各应用软件之间的互操作性差、应用集成水平较低，无法实现信息的共享与交流这一问题，提出一种基于排队理论的负载均衡调度算法。该算法根据当前的负载情况和服务器的剩余处理能力，计算出服务器在随后的固定时间间隔中所需要的平均到达率，进而得到任务分配策略，从而得到较为优秀的负载均衡效果。最后通过仿真实验和对比分析，证明了该算法具有较好性能。     

自调度集群的研究与实现

传统的Web集群服务器均以集中控制的负载均衡为特征,带来的主要问题是负载评估比较粗略,高负载情况下后端服务器容易出现“活锁“现象,前端负载均衡器也容易成为整个系统的瓶颈。针对传统集群负载均衡技术的缺点,提出一种自调度负载均衡技术,把负载均衡的工作转移到后端的服务器,能够提高整个集群系统的性能。Intel评测实验室的测试表明,自调度集群在系统高负载情况下仍表现出很好的并发能力。     

基于JSESSION_ID算法的营业web服务器负载均衡方案

该文研究在运营商营业web服务器的特殊前提下,以负载均衡最优化为需求,以F5负载均摊服务器为研究平台,分析常用的轮循、权重轮循、响应速度、连接数、处理能力五种负载均衡算法在这种特殊需求下的表现,找到实用性较强的处理能力均衡算法。最终打破负载均衡固有思维,在以IP地址为单位的均衡算法之外,提出了以JSESSION_ID为单位的新的负载均衡算法——JSESSION_ID算法。该算法在F5负载均衡服务器性能强大的情况下,表现远远优于任何算法。     

云计算下均衡负载的差异性资源调度算法优化研究

随着云计算的逐渐发展,云计算下容易出现虚拟机负载不均衡和差异性资源调度时间长的问题,当前调度算法大多无法有效解决均衡负载问题,影响调度性能。为此,提出一种新的云计算下均衡负载的差异性资源调度算法,对云计算下资源调度问题进行描述,针对云计算下虚拟机差异性资源负载问题设定参数。设计蚁群优化算法,蚂蚁爬行的每一步代表指派的一个差异性资源任务,引入挥发因子对信息素更新规则进行改进,获取全局信息素。利用蚁群优化算法对云计算下负载的差异性资源进行均衡调度,给出详细实现过程。实验结果表明,所提算法有较好的收敛性,均衡负载效果好,且时间复杂度低。     

自调度集群的研究与实现

传统的Web集群服务器均以集中控制的负载均衡为特征，带来的主要问题是负载评估比较粗略，高负载情况下后端服务器容易出现“活锁“现象，前端负载均衡器也容易成为整个系统的瓶颈。针对传统集群负载均衡技术的缺点，提出一种自调度负载均衡技术，把负载均衡的工作转移到后端的服务器，能够提高整个集群系统的性能。intel评测实验室的测试表明，自调度集群在系统高负载情况下仍表现出很好的并发能力。     

云计算下均衡负载的差异性资源调度算法优化

随着云计算的逐渐发展,云计算下容易出现虚拟机负载不均衡和差异性资源调度时间长的问题。当前调度算法大多无法有效解决均衡负载问题,影响调度性能。为此,提出一种新的云计算下均衡负载的差异性资源调度算法,对云计算下资源调度问题进行描述,针对云计算下虚拟机差异性资源负载问题设定参数。设计蚁群优化算法,蚂蚁爬行的每一步代表指派的一个差异性资源任务,引入挥发因子对信息素更新规则进行改进,获取全局信息素。利用蚁群优化算法对云计算下负载的差异性资源进行均衡调度,给出详细实现过程。实验结果表明,所提算法有较好的收敛性,均衡负载效果好,且时间复杂度低。     

基于云计算的多目标服务调度算法的改进研究

在研究现有云计算服务调度算法的基础上,设计了基于QoS的分布式多目标服务调度算法。该算法兼顾用户需求和系统整体性能,依据完成时间、费用、开销和负载均衡多个参数进行服务调度,从而获得较好的调度质量。仿真实验表明该调度算法能够满足云用户的QoS要求,调节云内各种设备的负载均衡,提高云计算平台运行效率。     

基于服务网格的动态负载平衡调度算法研究

为了提高资源利用率和系统的吞吐率,需要实现服务网格系统内负载的均衡分布.提出了层次式动态负载平衡调度模式,详细介绍了负载平衡系统的系统结构.作业分配是负载平衡系统中的核心机制.设计并实现了一种综合考虑各局部代理作业数和各个局部代理性能以及当前负载情况的动态双阀值作业分配算法.试验数据表明,该作业分配算法较传统调度算法综合性能有较大提高.在作业数较多时,该作业分配算法性能更好.     

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。     

基于带宽约束的云计算负载调度算法

负载调度是云计算得以大规模应用及提高服务性能的关键技术,对提高云供应商服务质量、用户满意度以及数据中心集群资源利用率等有极其重要的意义.云计算环境中,由于用户任务类型的不同,对带宽的需求也不尽相同,若不区分不同任务对不同带宽的要求,可能会造成资源的浪费,增长用户等待时间.本文对经典Min-Min算法进行改进,提出了BCLL-Min-Min算法,该算法满足带宽需求约束,并且实现相对负载均衡调度.仿真实验表明,BCLL-Min-Min算法能够适应云计算环境下任务多样性和不确定性的情况,使用该调度算法可以提高集群的吞吐率、较大改善数据中心的负载均衡性.     

基于时间期限和预算效益函数的网格资源调度算法

针对具有时间和代价约束的网格资源调度问题,提出了一种基于效益函数的改进的网格任务调度算法,并采用GridSim模拟器分别对提出的调度算法和现有的DBC算法进行模拟实现.对比分析表明,改进的调度算法能得到较高的任务完成率及较好的资源负载均衡性.     

负载均衡的分布式系统任务调度优化算法

针对当前分布式系统任务调度算法存在节点负载不平衡,资源利用率低等缺陷,提出一种基于负载均衡的分布式系统任务调度优化算法.首先分析了当前分布式系统任务调度优化算法的研究现状;然后对节点的实时性能指标进行估计,并根据估计结果分配不同的任务;最后通过仿真实验与其他算法进行对比.实验结果表明,相比于经典分布式系统任务调度算法,该算法缩短了任务完成时间,使得系统各节点的负载更均衡,提高了节点资源的利用率.     

一种新的处理能力优先的权值分配调度算法

针对加权最小连接数算法中服务节点权值不准确而直接影响负载均衡效率和整个集群系统性能的问题, 提出一种新的改进算法--处理能力优先的权值分配调度算法. 给出了改进算法的工作流程和要点, 分析并设计了算法的主要技术、 主要模块及原理. 实验结果表明: 该算法解决了LVS(Linux virtual server)负载调度的负载不平衡问题, 提高了LVS集群的性能和稳定性; 改进算法比加权最小连接数算法具有更优化的动态平衡性.     

一种基于贪心策略的启发式云计算任务调度算法

提出了一种基于贪心策略的启发式任务调度算法,用于优化云计算环境下任务调度中执行时间。首先,给出了云计算环境下任务调度问题的形式化描述及其最早完成时间的启发式优先分配原则;接着,基于最早完成时间的优先分配原则,采用贪心策略难易交错地分配任务求得任务调度的初始解;进而,引入了任务对交换的收益值概念,采用贪心策略选择收益值大的任务对交换优化任务调度初始解的执行时间;最后,在Cloud Sim云计算仿真实验平台下进行了顺序调度算法、Min-Min算法、Max-Min算法和本文算法的对比实验,实验数据对比充分验证了本文算法既能减少任务执行时间,又能使资源负载相对平衡。