计算网格中基于负载平衡的调度模式

对资源进行有效的管理和调度可以提高网格系统的利用率.针对计算网格中的负载平衡问题,为减少网络通信量,提出一种分布式的网格作业调度模型,并给出了其相关算法：将轻负载节点逐个收集到一个队列,并设定一个可调节的刷新时间,当重负载节点提出调度请求时,直接从轻载节点队列中取一轻载节点并把负载转移到该节点上,从而解决了资源调度中的负载平衡问题.     

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.     

Web Cache机群缓存系统设计与实现

设计并实现一个具有较高吞吐率和命中率的Web cache机群缓存系统.在机群缓存系统里引入了单一缓存映像机制和负载平衡机制,以请求为粒度计算负载,从网络带宽、内存容量、磁盘访问率和CPU利用率等方面研究了缓存节点的处理能力,同时给出缓存节点的负载量,并构造了一个负载平衡算法.用Polygraph作为测试工具分别测试了新设计的机群缓存系统和用CARP协议实现的机群缓存系统.实验结果表明,新设计的机群缓存系统具有较好的系统性能.     

Hadoop平台下MapReduce模型调度算法研究

针对Hadoop默认FIFO调度算法和Fair调度算法、Capacity调度算法的不足,引入了一种基于优先权的自适应MapReduce调度算法.该算法利用作业权值为不同的Job分配不同的系统资源,同时根据各TaskTracker节点反馈回来的消息调整可执行队列的长度,以达到各节点负载平衡,提高系统的执行效率.     

交通流预测网格自适应负载平衡研究

交通流预测从理论研究到投入实际应用,需要满足大规模路网交通流预测对计算资源的需求,同时能以较低的代价使用这些资源,网格技术提供了这种可能性。但是网格是一个动态共享的环境,负载失衡会使得交通流预测的实时性无法得到保障。由于路网交通流预测任务是由一组不断被执行的相互独立任务组成的。提出了一种结合网格节点动态负载信息与任务执行时间反馈的自适应网格负载平衡算法,根据系统负载变化来分配任务到各个主机,同时根据各个节点上任务执行时间的差距来调节各个节点的负载。并且在此算法的基础上构建了大规模路网的交通流预测网格系统,验证了算法在实际运用中的可行性。     

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%.     

基于信任度的计算网格任务调度算法研究

为了减少任务调度过程中使用传统安全措施带来的网格开销,提出把信任关系作为安全衡量标准融入网格环境下的任务调度策略中,并综合考虑任务、资源双方的安全需求和系统的负载平衡,设计了调度算法Trust-based Min-min,仿真试验证明了该算法是合理的和有效的.     

一种基于性能评估的元任务调度算法

在保障本地任务QoS需求及尊重网格节点的本地调度策略的条件下,提出了一种资源动态性能评估方法,并得出了2个资源动态性能的评估尺度.基于网格资源可用性的相关结果,利用概率法得出网格节点服务于网格任务的平均能力.利用热力学中熵的概念对网格节点状态的动态变化不确定性进行了评估,并得到刻画网格节点状态不确定性的定量值.在资源动态性能评估的基础上,提出了一种基于性能评估的元任务调度算法.仿真与评估结果表明,所提算法在服务拒绝率、网格任务执行跨度方面优于以往算法,且在网格用户的QoS保障程度上有所增强.     

网格存储中的自适应负载平衡策略

为了优化网格存储的系统性能,针对网格环境中不同存储单元的性能差异,基于文件的访问特点提出一种自适应的负载平衡策略. 通过建立能量模型体现文件访问对存储单元的负载压力;通过与用户访问复合减少负载调整开销;通过创建和回收副本实现数据访问优化. 实验证明,提出的负载平衡策略与传统的磁盘冷却算法相比,请求处理时间和系统吞吐量均有20%左右的提高.     

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。     

一种基于CORBA环境的两级双阈值负载平衡系统研究

为了实现分布式异构系统内负裁的均衡分布,提高资源利用率和系统的吞吐率,采用CORBA中间件技术能有效满足异构环境复杂性、均衡作用自适应性等特点.通过研究CORBA环境下的负裁平衡实现机制,提出相应负载平衡系统模型,同时设计了双层双阈值负裁平衡算法以实现异构系统下的负载收集与评估、服务动态预分配和迁移,提高系统的并行运行性能.     

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     

无线传感器网络中基于负载平衡的多路路由

针对传感器节点能量受限的特点，提出了一种无线传感器网络中基于负载平衡的多路路由（load balancing multi-path routing,LBMPR）协议．LBMPR依赖传感器节点的地理位置生成从源节点到sink节点的多条路径，数据通信均匀分布于不同路径上，从而达到节点间的负载平衡，延长了网络的寿命．仿真实验表明，若选择适当的参数a和b，较之mesh-2和mesh-3，LBMPR能获得更好的负载平衡性能．     

数据采集系统的网络寿命最大化

针对无线传感器网络的数据采集系统容易形成网络空洞的问题,对数据采集系统提出了一种新的使网络寿命最大化的策略．首先将网络进行环形分割,然后利用能量均衡公式确定每个环内节点的数量,以实现环间能量消耗均衡．提出了环内能量平衡路由算法,以实现环内节点能耗平衡．与能量均衡数据采集策略（EBDG）、非均匀部署能量均衡策略（NDEB...