基于内容的Web集群系统负载均衡策略

Web集群技术解决了Web服务器系统容量问题，其核心思想是负载均衡策略和算法。传统的策略对某些站点类型有效，而不能满足各种类型站点的要求。笔者分析了各种类型站点的负载特点，讨论了负载均衡需要解决的主要问题，提出了一种基于内容的Web集群负载均衡策略和相应的负载均衡算法，并通过仿真实验验证了该策略和算法的有效性。     

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。     

基于遗传算法的Web集群负载均衡方法

Web集群技术解决了Web服务器系统的容量问题,其核心思想是负载均衡策略和算法。在此对Web集群中的负载均衡技术进行了分析和探讨,并提出一种混合遗传算法。仿真实验表明,这种算法能有效解决Web集群的负载均衡问题,并且能避免标准遗传算法的早熟收敛现象,同传统的负载均衡方法相比,降低了任务执行时间。     

Web服务负载均衡群集的设计与实现

具体叙述了Web负载均衡群集技术的应用价值、实现原理和设计思路,并从原理出发用ASP程序实现简单的Web负载均衡功能,该应用可以使中小规模网站以比较小的投入实现更高的服务器服务能力,在Web服务领域很有开发前景.     

全局服务负载均衡策略的常见技术及应用

全局服务负载均衡(GSLB)技术基于现有网络结构,提供了一种扩展服务器带宽和增加服务器吞吐量的廉价有效的方法,加强了网络数据处理能力,提高了网络的灵活性和可用性.本文主要讨论了GSLB应用中常见的技术.     

基于集群的Web服务负载均衡算法研究

使用服务器集群系统解决网络服务节点的性能瓶颈问题是目前普遍采用的方法,其中负载均衡技术又是决定整个集群的性能和可伸缩性的关键因素。在此提出了一种结合动态任务分配表和基于多IP虚拟路由器集群系统的负载均衡技术。     

负载均衡算法综述

概述了负载均衡面临的三大问题,根据实现层次不同,对负载均衡技术进行了分类,从应用范围、运行原理的角度出发,重点分析并比较了8种基本的负载均衡算法,对负载均衡技术的未来发展趋势进行了展望。     

Linux环境下的Web服务器负载均衡技术初探

利用虚拟服务器技术实现Web接入负载均衡就是利用软件实现多机协同工作以完成同一重载服务的一项新兴技术。而这一技术近年来在Linux中也发展得较为活跃。本文探讨了在Linux环境中的几种常用的虚拟服务器负载均衡模式和调度算法。     

浅谈如何实现四台Web服务器的负载均衡

<正>集群的概念容易和一些概念(SMP、NUMA、MPP、分布处理)相混淆,其主要区别在资源被共享和复制的级别不同。它们是按SMP、NUMA、MPP、集群、分布处理从最紧密到最松散的排列。 SMP(多处理系统):这种系统是在一台计算机里有多个CPU,CPU之间的地位是平等的,它们共享内存空间和I／O设备。其工作方法是由操作系统负责将任务分解成多个并发进程,然后让其在不同的CPU上运行。 NUMA(非统一内存存取):这种系统可以让多 40     

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。     

基于语义的负载均衡策略与传统策略的比较

以传统负载均衡策略为基准,对基于应用层语义的负载均衡策略进行了全面的分析研究．指出了后者具有自动鉴别数据报内容与虚知识库数据信息,并能通过提高节点的Cache命中率提高系统性能的明显优势．最后,从排队论观点证明了基于语义的负载均衡系统能显著降低系统的平均响应时间．     

采用OpenFlow交换机的服务器负载均衡策略

云数据中心对服务器的海量并发访问十分普遍.传统网络架构难以全局控制流量转发,需要配置昂贵的负载均衡器应对这一应用场景.软件定义网络SDN(software defined network)能够通过控制器全局掌控网络状态,并以交换机作为负载均衡器,从而降低部署成本.文中提出一种采用OpenFlow交换机的服务器负载均衡策略,通过多地址定向流表对服务请求进行分区映射,以活动连接数作为负载评估参数,通过蚁群算法求解最佳负载重定向方案.在负载迁移时,采用单地址定向流表来保证不同阶段流量的有序转发.实验结果显示,该策略能有效控制流表规模,并较传统均衡策略具有更优的性能.     

一种基于预测的负载平衡策略

提出了一种基于预测的动态负载平衡算法，算法以本地负载信息为基础预测结点到达空闲状态的时间，并且在此之前发出任务请求，从而保证系统中各结点都处于忙碌状态，以提高系统资源的利用率与系统整体性能。由于算法在实施负载平衡时不需要在各进程之间进行同步操作，而且各结点自主决定负载平衡参数，对系统中其他结点的信息要求少，因此负载平衡的开销较小。实验证明，该算法对于科学计算类问题具有较好的效果。     

基于静电力学的网格负载平衡调度算法

基于树型动态负载平衡架构,提出了一种静于静电力学的动态负载平衡机制的任务调度方法.根据当前网格负载状态,将节点抽象成电子,每次将任务从相互引力最大的重载节点开始迁移,以减小通信开销和数据迁移延迟.仿真结果显示这一模型较原树型结构负载平衡模型提高了紧耦合应用程序的性能.     

基于TTCN-3的Web应用负载测试方法

针对Web应用负载测试的需要,提出了一种基于TTCN-3的Web应用负载测试方法。采用TTCN-3函数建模用户访问Web应用的基本行为,通过并发测试组件模拟并发用户行为。由主测试组件创建大量并发测试组件形成负载,并协调不同测试节点上的并发测试组件实现负载测试。为便于组织实施测试,设计了基于TTCN-3的分布式负载测试框架。将该方法用于网上书店的测试,验证了该方法的可行性与有效性。     

移动Ad hoc网络的一种负载均衡策略

提出了一种针对移动Ad hoc网络的负载均衡策略LBS（load balancing strategy）,该策略考虑了通信节点之间的多条路径、节点的媒介使用和负载情况以及路由的选取方法等因素.理论分析和实验仿真的结果都表明,LBS能够有效地均衡移动Ad hoc网络中的流量,提高整个网络的性能.     

一种面向用户的Web服务设计策略

提出了一个适用于计算网格资源包装的Web服务模型,采用工厂/实例模式、以用户为单位管理资源,把局域计算系统的全部资源作为一个整体,按照其为应用领域提供的功能,抽象成若干个符合WSDM规范的可管理资源.它们分别以一个工厂服务的形式,为远程用户管理、访问局域计算系统提供一致的Web界面.工厂动态创建的每个实例分别是应某个用户的要求而配置的专用执行环境,用一个符合WSRF规范的WS资源表示,可以执行任意数量的任务.该Web服务模型在计算网格协同平台Harmonia中被采用,以支持需要循环调用遗留程序的任务流.     

基于集群的Web服务器负载均衡算法研究

集群技术为Web服务带来了新的解决方案.针对传统负载均衡算法的一些不足,提出了一种临界区加速递减权值的动态请求负载均衡算法,通过负载权值的等效变换来简化算法,最大限度满足系统最大吞吐率,减少系统响应时间.测试表明,算法达到了较好的负载均衡效果,明显优于传统算法.     

一种基于蚁群算法无线传感器网络负载均衡策略

为了提高室内定位无线传感器网络的生命周期,提出一种基于蚁群算法的网络负载均衡策略.将节点分成多个群集子网,以监测位置数据包为全局蚂蚁,在传递的同时实现信息素的全局更新,通过局部蚂蚁的信息素更新使节点了解邻居信息,以能量、距离、跳数构造启发函数,数据包依据信息素轨迹及启发信息自主选择下一跳节点,无需建立与维护路由表完成整网数据收集.仿真结果表明:该算法能有效均衡网络负载与能耗,网络能耗利用率达88.22%.