基于TCN-GRU的Handle标识解析系统负载均衡算法

数联网技术是解决数据管理困难及数据孤岛等问题的关键。近年来,随着数联网技术的飞速发展,Handle系统作为数联网标识解析领域中最具有代表性的系统得以快速落地。然而,Handle标识注册量和解析请求量的快速增长使得Handle系统缓存/递归解析服务节点的解析请求压力加大,且难以保证标识解析请求的服务质量。针对上述问题,提出一种基于TCN-GRU的缓存/递归解析服务节点的负载均衡算法,旨在优化缓存/递归解析服务节点的标识解析效率。首先,将用户的解析请求合理地分配到缓存/递归解析服务节点的服务器集群当中,以提升服务器集群整体的工作效率和吞吐量;其次,基于Handle系统中节点的层级架构,考虑到循环神经网络中普遍存在的梯度弥散问题,引入TCN时序神经网络,有助于提取服务器集群负载的时序性信息。相较于传统的负载均衡算法,所提算法根据服务器负载状况动态调整负载转发策略,服务器平均响应时间缩短50%左右,吞吐率提高40%左右,请求失败次数大幅减少。     

基于Equalchord语义Web服务发现模型

为了拓展服务发现的范围提高服务发现效率并使得各个服务注册中心上的负载均衡,提出了一种基于Equalchord的语义Web服务发现模型(ECSDM).在此模型中,服务发布时首先按照NACIS进行分类,并以分类码作为标识符按照Chord路由算法分布到网络节点上.针对Equalchord中的节点负载均衡问题提出了过载率的衡量指标.为了实现节点间负载均衡,提出了节点加入算法和节点自动负载均衡算法.节点加入时根据网络中的负载信息来设置自己标识符以分担负载过重节点的负载,节点通过周期性的比较与邻居的负载情况调用自我负载均衡算法按顺时针分担负载,实现节点间的负载均衡.通过仿真系统ChordSim模拟实验,证明了该模型及算法具有良好的效果.     

基于集群的自适应负载均衡研究

目前在大多数的集群系统中都使用了负载均衡技术,以提高整个系统的执行效率。但是由于集群系统的负载粒度为节点,负载均衡服务就有可能不断地在两个节点之间快速地切换,这种节点负载快速变化的现象称为负载颠簸,会导致系统的不稳定;另外一种现象称为负载成群是当有一个轻载节点可用时,负载均衡服务在很短的时间内将所有的请求都转发到这个节点上,会导致这个节点严重过载。本文针对这些现象提出了一种自适应负载均衡算法(DAA)和一种计算节点相对负载的方法,有效的解决上述问题,极大的提高了集群系统的响应速度和执行效率。     

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。     

Web服务在线迁移系统研究与实现

针对在网格计算环境中各个节点之间负载分布不均衡的问题,设计并实现了一个在线Web服务迁移系统,提出了一种服务迁移的方法,通过服务的迁移,实现了Web服务在应用服务器之间的自治无缝迁移及计算资源合理有效的使用,达到了负载均衡的目的.提出的迁移策略保证了当某一节点负载过高时,及时地进行服务迁移,并保证了服务在迁移过程中和迁移之后的可用性.实验证明这种方法有效地解决了网格节点间负载不平衡的问题.     

可区分服务的反馈式Web应用负载均衡策略

为研究Internet环境下Web应用面向区分服务的性能优化策略,从多个方面提出了动态反馈式负载均衡的改进方案,包括基于K-means算法的预处理、双周期式负载反馈、基于反馈的负载距离计算和引入随机概率的节点选择等,在资源层面上对用户请求和服务节点进行区分并把握它们之间的关联,实现更有针对性的调度.实验分析结果表明,与传统的策略进行对比,改进策略能够降低请求的平均响应时间和请求失效数,在保障负载均衡的服务质量上取得效果.     

基于服务器负载状况分类的负载均衡调度算法

针对云端集群负载均衡问题和现有负载均衡算法的优缺点,提出了一种基于服务器负载状况分类的负载均衡算法.通过每阶段采集负载信息,实时掌握节点状态,停止重负载节点接收任务,降低中负载节点集合接收的负载,相应地增加轻负载节点集合的负载,以达到负载均衡效果.同时采用集合的形式很好的避免了大量负载涌入某一指标最优的节点,能够更好地实现均衡,提高系统的吞吐率.结果表明:该算法可以有效地避免云端集群负载发生倾斜,使系统在长时间的运行过程中达到动态的负载均衡.     

基于消息的加权负载均衡算法

在研究EAP协议与Diameter协议的基础上,为解决分布式认证系统节点间会话一致性的问题,以及尽可能减少服务节点数量改变时产生的会话迁移数量,提出了一种基于消息的加权负载均衡算法(MOLB)。该算法使用散列法、虚拟节点和红黑树相结合的技术,实现了客户端请求在服务节点间的合理分布。Diameter网络环境中的实验结果表明:与其他常用的负载均衡算法相比,本文算法具有较小的负载均衡度和会话破坏度以及较低的会话破坏分布度。     

一种结构化P2P存储系统的负载均衡方法

针对结构化P2P存储系统中的负载不均衡问题,提出了一种基于虚节点划分的负载均衡方法.建立适用于P2P存储系统的节点性能模型,对网络节点进行性能评价,将物理网络中性能弱的临近节点划分成DHT网络中的一个虚拟节点以平衡系统的负载.实验结果表明该方法可以有效降低结构化P2P存储系统中负载不均衡节点的数量.     

基于URL的Web集群分配策略

Web任务的分配影响Web服务器集群系统的整体性能。常用的分配方法是对用户的URL请求,根据服务器数量进行轮询分配。这种策略影响缓存的命中率和服务器性能的发挥。在分析了Web站点中文件的组织方式及用户对Web请求特征的基础上,提出了基于URL分配树的LT分配策略,根据URL地址构建URL分配树,对用户的请求进行响应。同时考虑任务的处理代价,各服务节点服务能力和当前负载状况,对服务节点进行负载均衡的任务分配。本文从缓存队列剩余、请求任务溢出情况和轮询分配策略进行了比较,实验表明本文的分配策略能根据服务节点的服务能力、负载状况进行合理地分配,实现了负载的真正均衡,提高了系统整体吞吐量。     

一种基于云存储的CDN视频副本部署策略

在线视频服务无法离开CDN(content delivery network)的支持.与传统CDN相比,使用云存储节点作为CDN的节点对视频内容进行分发可以节省大量运营费用.在线视频服务的内容文件要尽量预先部署到离用户较近的边缘节点上,以保证用户的QoS(quality of service).现有的GS(greedy site)内容预部署算法在有历史记录的前提下,有着较小的货币开销,且能满足QoS需求.然而,GS算法会导致云存储节点的负载均衡情况较差.为此,提出了一种称为GUCP(greedy user core preallocation)的部署算法,该算法利用k-means算法将负载过重节点上的用户分配到负载较轻的节点以平衡负载,解决GS算法在负载均衡方面存在的不足.实验表明,GUCP算法在系统使用费用、QoS性能方面与GS算法十分接近,在负载均衡性能上远远优于GS算法.     

集中式动态负载均衡算法的研究

目前的负载均衡算法中难以探测节点终端的实际负载,导致难以有效地满足负载均衡集群系统实时需求.通过分析集群系统中的资源管理优化技术和负载均衡调度算法,对集群系统的模型结构进行了分析,提出了一种改进的集群系统的负载均衡算法,该算法较好地解决了集群的资源调度问题.     

支持多租约SaaS应用按需服务的负载均衡策略

负载均衡是支持多租约SaaS应用实现可扩展性的关键技术.针对现有的负载均衡策略无法适应多租约SaaS应用按需服务特点的问题,提出了一种支持多租约SaaS应用按需服务的负载均衡策略.基于对租约用户个性化需求的分析,建立了面向租约功能类型的服务器负载模型.面向租约用户非功能需求提出了系统资源预分配规则和算法,并基于系统资源...     

基于信息资源地址的Web集群分配策略

Web任务的分配影响Web服务器集群系统的整体性能。常用的分配方法是对用户的信息资源地址(URL)请求,根据服务器数量进行轮询分配。这种策略影响缓存的命中率和服务器性能的发挥。在分析了Web站点中文件的组织方式及用户对Web请求特征的基础上,提出了基于URL分配树的LT分配策略。根据URL地址构建URL分配树,对用户的请求进行响应;同时考虑任务的处理代价,各服务节点服务能力和当前负载状况,对服务节点进行负载均衡的任务分配。从缓存队列剩余、请求任务溢出情况和轮询分配策略进行了比较,实验表明分配策略能根据服务节点的服务能力、负载状况进行合理地分配,实现了负载的真正均衡,提高了系统整体吞吐量。     

基于负载均衡的空间线分组算法

针对传统并行操作计算效率低的问题,提出以分组并行处理模式优化节点间的负载均衡。以表层浮标轨迹验证涡旋实验为例,给出面向不可分割空间线对象的快速分组方法,设计了两个分组调整算法。实验结果显示,算法可以使每个计算节点达到负载均衡。与串行计算的比较实验结果显示,算法具有较好的加速效果,且加速比随着计算节点个数的增加呈上升趋势。因此,基于负载均衡的空间线分组算法是对不可分割空间线的计算进行优化的有效途径。     

基于ESXi性能计数的Nginx负载均衡算法研究

在现有Nginx负载均衡算法的基础上,提出基于ESXi性能计数的负载均衡算法(dynamic weight based on ESXi performance counter,DWEPC),旨在通过均衡集群中的各节点负载,达到降低节点内资源过载的情况,从而提高系统性能。试验表明,相比于Nginx内置均衡算法,DWEPC算法具有更优的效果。     

无线传感器网络负载均衡路由协议

针对无线传感器网络中负载均衡问题,提出并在Tinyos上实现了基于同级节点协作负载均衡的SLNC-MHop路由协议.SLNC-MHop在基于链路代价父节点选择的基础上加入了负载均衡策略,通过在设定的观察时间内,与同级节点平均工作负载的比较来判断本节点负载是否过荷,负载过荷节点发布负载过荷通告,由同级节点协作完成中转数据包的分流任务,均衡网络负载.TOSSIM模拟仿真验证表明与MintRoute协议相比,SLNC-MHop能更好地实现网络负载均衡,均衡了同级节点的能量消耗.     

一种基于云计算的负载均衡技术的研究

运用云计算模型与马尔可夫过程理论,建立云计算下的负载转移,给出转移概率算法来解决节点的负载失衡问题。通过将服务封装在虚拟机中并映射到各台物理服务器上,根据虚拟化技术负载变化进行虚拟机和物理资源的重映射,从而实现整个系统的负载均衡。     

实时多任务异构云计算平台负载均衡算法

针对组成云计算平台各节点之间软件环境存在异构性及数据分布不均匀等原因而导致云计算平台在处理大量任务时往往出现节点负载不均衡的问题,提出了解决异构云计算平台负载均衡方法与相关算法.研究首先统计云计算平台提供的各类服务的平均资源消耗,结合任务分配给指定节点后运行时长和资源占用情况,预测评估某一时刻节点上任务剩余资源消耗需求总量既剩余负载总量;各节点按周期反馈实际任务负载情况,及时修正任务负载信息;最后综合考虑节点各项性能,预测各节点负载评估值,并将待分配任务分发给最适合的节点.实验结果表明,该算法具有可行性并在实时多任务异构云计算平台负载均衡方面具有一定优势.     

一种P2P点播系统中的数据调度策略

在基于无结构对等网络环境的在线点播系统中,针对多个节点给单个节点同时提供数据的调度问题,提出了一种结合自适应调度和超时紧急调度的新型调度策略.节点向伙伴节点获取数据时,通过数据调度的历史经验自动地适应伙伴节点的数据服务能力,并根据伙伴节点的服务能力,负载均衡地调度数据;对于伙伴节点不存在的数据,通过设定数据的超时时间并根据紧急度将数据调度给服务器.新型的调度策略使得节点充分利用对等网络中终端节点的资源,降低了服务器的负载,提高了整个系统的承载能力和扩展性.实际系统的运行结果表明,该调度策略在提高系统的整体服务能力方面取得明显效果.