一种新的WWW服务系统性能模型分析

给出一个新的ＷＷＷ系统的性能分析模型，将服务器系统和通信访问网络统一考虑为一个整体，并将模型扩展到多服务器系统；分析了各模型参数对服务系统性能的影响，提出了避免死锁状态的方法和增加新服务器速率的原则；最后对比了几种提高服务器性能的方法在不同拥塞条件下的优劣．仿真实验结果证实了模型的有效性．该模型对于网络管理、规划设计和网络升级都具有实际意义     

超媒体系统模型NEXTER

介绍一种新型的基于客户／服务器的超媒体模型─—ＮＥＸＴＥＲ的总体结构及其实现方法．该模型的主要优点是方便在网络上实现分布式的超媒体系统，以及简化在已有的超媒体系统中增加新媒体类型的手续．基于ＮＥＸＴＥＲ模型的超媒体系统工作在一个数据库系统之上，由４类服务器组成，其中，会话服务器管理对超媒体的游览，媒体服务器处理对各种媒体形式的内部数据，环境服务器向用户提供了界面，而超媒体数据库管理系统管理超媒体数据库．     

普适计算中目录服务平台的服务质量

改善普适计算环境服务质量的一个有效方法是建立目录服务平台（Contents Service Platform，CSP）．按对称主动服务模型建立的CSP能够提供个性化主动服务，提升用户级服务质量．然而由于这种服务能力的执行开销，尤其是吸引了更多用户和服务导致服务器的性能瓶颈加剧，会间接损害服务质量．提出利用动态服务器集群来解决这一问题，实现端系统级的QoS保证，并利用仿真工具模拟了这种方法，分析了动态服务器集群性能和动态服务器选取的有关参数，实现了一个原型系统．     

云计算下深空通信网络的能耗感知调度方法研究

云计算下深空通信网络中,通常同时要求低能耗和低反应时间,当前调度方法一般无法同时满足上述两种条件,导致调度性能不佳。为此,提出一种新的云计算下深空通信网络的能耗感知调度方法,将云计算系统抽象地表示成一个四元组,给出云计算平台拓扑图,介绍了云计算系统的能耗感知模型。将能耗感知理论引入min-min任务调度方法,依据深空通信网络对任务截止时间要求的满足程度,优先选择任务队列中的最短任务,将其分配至能耗最小的服务器上执行,求出该任务在各服务器上的执行能耗,通过完成时间是否满足截止时间要求判断是否结束调度。给出基于能耗感知的最早完成时间任务调度方法的详细实现过程。实验结果表明,所提方法能耗低,时间跨度优。     

云计算下深空通信网络的能耗感知调度方法

云计算下深空通信网络中,通常同时要求低能耗和低反应时间,当前调度方法一般无法同时满足上述两种条件,导致调度性能不佳。为此,提出一种新的云计算下深空通信网络的能耗感知调度方法,将云计算系统抽象地表示成一个四元组,给出云计算平台拓扑图,介绍了云计算系统的能耗感知模型。将能耗感知理论引入min-min任务调度方法,依据深空通信网络对任务截止时间要求的满足程度,优先选择任务队列中的最短任务,将其分配至能耗最小的服务器上执行,求出该任务在各服务器上的执行能耗,通过完成时间是否满足截止时间要求判断是否结束调度。给出基于能耗感知的最早完成时间任务调度方法的详细实现过程。实验结果表明,所提方法能耗低,时间跨度优。     

基于客户机/服务器结构的应用系统性能分析

用排队模型和处理模型对基于客户机/服务器结构的应用系统性能析,得出了在客户机/服务器系统中,网络资源调度及服务器调度是影响系统性能的主要因素,提出了改善系统性能的方法。     

Oracle 8i数据库性能优化技术

探讨和分析了Oracle 8i数据库系统的原理和特点，阐述了优化Oracle应用系统性能的一些原则和方法，从Oracle数据库服务器、应用和网络等方面分析了性能优化技术，从而使数据库应用系统运行得更有效，资源更充分，以达到最佳性能。     

基于DCOM的网络时间服务器系统研究

本文从分布式计算技术入手,结合网络时间服务器的需求特点,详细阐述了COM/DCOM的接口、对象、组件以及COM/DCOM的客户/服务器模型,并给出利用DCOM技术实现一个网络服务器的系统模型.     

分布式Web服务器负载均衡策略的仿真与应用

负载均衡能扩展服务器带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性，是构建高负载Web站点的关键技术。利用OPNET仿真软件，通过仿真实验对移动平均、指数平滑、自回归过程和自回归移动平均过程等4种能使分布式Web服务器负载均衡的方法进行了分析和对比。结果表明，经改进的带预测功能的系统比传统的无预测功能的系统有更好的性能表现，并将其中的最佳方法应用于工程实践中。     

基于多代理与完成端口的校园网监控系统

针对传统的基于C/S结构的网络监控系统服务器负担过重的问题,引入了多Agent模式,利用Agent的自治性,通过信息处理本地化来减少网络流量;同时,在服务器端程序设计时,使用完成端口模型进一步增强网络处理性能,当系统规模扩充时,可以通过改善服务器硬件来保证性能,使系统具有良好的扩展性。系统运行状态表明,该模式很好地解决了传统C/S模式服务器负载过重的问题。     

利用IP转发技术在集群服务器中实现负载均衡

研究集群服务器系统中实现网络服务网载均衡的软件方法,讨论由专用路由实现负载均衡的特点及设计软件实现方法,使用分配器将客户机的请求分配到多个服务器中去,达到网络服务的负载均衡,并研究了服务器分配算法,系统性能开销和高可用性实现问题,利用IP转发技术,在不需要加特殊网络设备的条件下,用软件方法在集群服务器系统中实现网络服务的负载均衡。     

MA技术在IDC的分布式网管中的应用

网络管理在今天迅速发展的网络环境中是一个关键方面，传统的集中式管理方法在可扩展性、可靠性、灵活性方面存在一定的不足．网管站派遣移动代理到各被管节点上去收集数据和执行网管操作。这样可以减少网络上不必要的中间数据传输，从而可以明显地节省网络带宽并减小网络延迟．通过移动代理将管理智能分布到网元，降低了网管平台的开销和网络负荷，可改善网管系统的可扩展性．文章探讨了采用移动代理解决网络管理中存在服务器性能瓶颈和负载平衡问题的方法．     

有限带宽条件下VOD服务器的设计

分析了ＶＯＤ系统的构成及其实时服务过程，基于Ｍｋ／Ｍ／１的排队过程计算了系统参数对系统性能的影响．给出了设计实时多媒体服务器最大同时访问用户数和缓冲器大小的计算式，并提出了改进服务器性能的ＴＩＰＭＳ方法．将该方法与ＱＰＭＳ的方法进行比较，表明ＴＩＰＭＳ有效地改善了服务器的性能     

容错计算机系统的可靠性建模和分布式仿真

对容错计算机系统的可靠性进行评估是一项重要而困难的工作.为容错计算机系统的各个组成部件建立了部件级故障模型,并以此为基础建立了整个客错计算机系统的可靠性测评模型.基于所建立模型,我们提出了分布式仿真的思想,它把系统的各个部件仿真为网络上的一个站点,并增设一台服务器来对整个系统的可靠性性能进行统计和分析.仿真结果验证了建立模型的正确性和方法的有效性.     

一个提高机群文件系统性能的方法与实现

提出了一个提高机群文件系统性能的方法,将元服务器分级:高级元服务器实现任务分配功能,依据与二级元服务器性能最密切相关的负载信息将任务快速分配给二级元服务器,同时在存储文件时,提出了一种能正确反映各存储节点I/O流量和存储量的策略,对待存文件进行了合理的分配存储。实验结果表明,本策略提高了系统的性能,缩短了任务执行时间,取得了较好的效果。     

基于主动网络技术的在线拍卖

为了解决系统客户／服务器（C／S）结构网络在线拍卖的不足，提出了一种基于主动网络技术的网络在线拍卖结构。在主动节点上安装过滤器，过滤低竞争价格，提高拍卖服务器的处理性能；在重负载的情况下实现了负载动态平衡。服务器以主动信包的形式向主动节点发布最新竞价，减少网络延迟。仿真实验表明：该结构不仅较好地解决了传统网络结构在线拍卖系统的不足，同时在性能方面也有所提高。     

异构边缘网络中基于服务器休眠的协同计算策略

在异构边缘网络中,基站和边缘服务器的密集部署使系统功耗激增,为移动运营商带来了高额成本.同时,由于异构系统中任务的多样性和复杂性,高效的资源分配和任务迁移构成了严峻的挑战.针对上述问题,建立了服务器间的任务迁移和服务器睡眠模型,提出了一种面向异构边缘网络中服务器多睡眠模式的任务迁移算法.该算法先将问题按时隙划分为多个子问题并分别建模为混合整数非线性规划问题,再使用序列二次规划算法对每个子问题进行迁移决策求解,最后通过睡眠决策算法确定服务器的睡眠模式.仿真结果表示,所提算法不仅可以均衡边缘网络中非均匀分布的任务量,提高服务器资源的利用率,而且可以通过服务器多休眠状态显著降低系统能耗,提高系统性能.     

基于P2P的电子邮件系统设计

现有的电子邮件系统采用基于客户机／服务器的模式，邮件服务以中央邮件服务器为中心，其性能和可靠性成为了制约电子邮件发展的关键因素。本文将基于DHT（CHORD）算法的全分布式结构化P2P网络架构引入现有的电子邮件体系。设计出一种新型电子邮件原型系统。该系统不依赖任何中央邮件服务器，具有耐攻击、可扩张，自组织性和高容错性等优点。     

基于SRN的客户／服务器体系结构的性能评价方法

采用随机补偿网(SRN)建立CSMA／CD网络上的客户／服务器性能评价模型，并给出了解题方法。在此基础上采用敏感函数的方法分析了影响吞吐率的各个因素，找出了系统优化和提高网络有效利用率的方法。事实表明，提出的方法具有普遍的适用性。     

优化延迟负载和成本的两阶段边缘服务器放置

边缘服务器放置问题是边缘计算环境建设的基础，高效的边缘服务器放置策略要求不仅为用户提供低延迟服务，而且要平衡边缘服务器之间的负载，同时降低边缘服务器的部署成本。现有的方法常面临着时间复杂度太高、只能得到局部最优解等问题，不适应大中城市的边缘服务器部署。提出了一种两阶段边缘服务器放置TSESP(two-stage edge server placement)策略，第一阶段针对小规模基站网络建立边缘服务器放置优化模型，以降低服务延迟、平衡负载和降低成本，并且在几个小型区域内对优化模型进行精确求解。第二阶段提出了基于机器学习的边缘服务器放置模型ESPML(edge server placement based on machine learning)，利用第一阶段优化模型得到的最优解集进行训练，然后在大规模基站网络中进行测试，ESPML模型的时间复杂度远小于指数级时间复杂度同时可以得到与最优解相似的结果。最后在上海电信基站数据集上的实验表明，与现有三种典型的边缘服务器放置方法相比，所提出的方法在访问延迟、负载平衡和成本等方面都具有良好的性能。