改进的基于加权最小连接数的负载均衡算法

酒店智能终端系统中,为了解决随着终端用户数量的增加导致的服务器负载过重从而用户满意度下降的问题,提出了一种改进的加权最小连接调度算法的负载均衡技术,将连接个数作为负载因子进行综合考虑,使得新加入的终端用户能够自动在多云分支服务器之间做出最佳决策,选取当前周期内负载最轻的一台服务器进行自动连接并实现整个酒店智能系统的负载均衡。实验结果表明,利用改进算法可以使得酒店智能终端机顶盒与多云分支服务器的自动连接实现整个系统的负载均衡且具有良好的稳定性,达到了预期效果。

基于递阶遗传算法的最小加权完工时间并行机调度

针对最小化加权完工时间的等同和非等同并行多机调度一类问题,提出了一种递阶遗传算法。该算法根据问题的特点,采用一种染色体递阶编码方案,此编码与调度方案一一对应。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于大规模等同和非等同并行多机调度问题,通过与Cheng所作编码的遗传算法比较,用递阶遗传算法优化并行机调度操作简单并且收敛速度快。

集群Web服务器的预测最小连接请求调度算法设计

讨论了集群Web服务器的几种请求调度策略 ,针对现有的请求调度策略都是基于队列当前状态的调度 ,提出“预测最小连接优先”请求调度策略 .通过请求速率、服务器负载及队列的历史信息来预测未来队列的状态 ,然后根据预测队列的状态分配请求连接 。

网格环境下加权动态效率的任务调度算法

为了优化网格环境下的任务调度策略,提出了一种加权动态效率任务调度算法WDEA。WDEA任务调度算法根据网格节点资源的CPU利用率、内存利用率、当前网络流量、磁盘I/O访问率以及进程总数等负载参数的变化因素,在WLCA加权最少连接算法的基础上,引入了网格环境中节点资源动态利用率的权值,使得WDEA算法可灵活地根据当前网格环境下不同节点资源的动态负载权重实施任务调度。仿真实验结果表明,WDEA任务调度算法弥补了WL-CA算法的不足,优化了任务调度,使节点资源负载趋于均衡。

基于AGA的最小加权完成时间并行机调度

针对最小化加权完工时间的等同和非等同并行多机调度问题,通过一种新的扩展顺序表述方式编码,采用自适应遗传算法来优化。此编码与调度方案一一对应,并且适于用多种交叉算子。计算结果表明,基于该编码方式的自适应遗传算法是有效的,能适用于大规模等同和非等同并行多机调度问题,且算法操作简单,收敛速度快。

工件优先级图为非连接图且含环的单机总加权拖期调度问题

为满足实际生产环境对工件加工顺序和工件到达时间的要求,提出了具有新特征的单机总加权拖期调度问题,其特点体现在:工件有动态到达时间,且由工件优先级关系构成的优先级图为非连接图且存在环的情况,对该问题建立数学规划模型,在扩展Tang和Xuan等的基础上,提出了结合双向动态规划的拉格朗日松弛算法求解该问题。在该算法的设计中,提出双向动态规划算法求解拉格朗日松弛问题,使得它可处理优先级图中一个工件可能有多个紧前或紧后工件的情况,采用次梯度算法更新拉格朗日乘子,基于拉格朗日松弛问题的解设计启发式算法构造可行解。实验测试结果显示,所设计的拉格朗日松弛算法能够在较短的运行时间内得到令人满意的近优解,为更复杂的调度问题的求解提供了思路。

云计算资源负载均衡调度算法研究

为实现虚拟机层的负载均衡,论文提出一种基于双加权最小连接的资源调度算法。传统的加权最小连接算法对服务器的权值是事先根据服务器节点的配置情况和管理员的经验设定的,以连接数来表示节点负载。本文在加权最小连接算法的基础上,综合考虑服务器的实时负载情况,实现对服务器的动态赋权值。同时根据任务类型的复杂度,对任务类型也进行了加权计算,给出了双加权最小连接算法的设计思想、基本流程及实现过程。通过在Cloud Sim平台上的仿真结果表明,与加权最小连接算法相比,双加权最小连接算法能够得到更高的负载均衡度和更好的系统效率。

负载均衡调度算法的仿真与比较

随着计算机技术和网络的飞速发展,用户对于网络和计算机的服务功能有了更强的依赖性。这也意味着对计算机和网络的整体性能有了更高的要求。然而单台计算机硬件性能的提升存在一些问题,到达了一个瓶颈期,所以利用多台计算机组成一个虚拟的计算机系统来响音用户请求成为了主流解决方案。本文从请求的调度算法进行分析,实现调度算法,并比较其性能的差异。

基于OpenStack的Swift负载均衡算法

为了解决由于OpenStack的负载分发不均衡而引发的存储性能下降、资源利用率降低、I/O响应时长增加等问题,提出对加权最小连接调度算法进行改进.通过对对象存储的负载均衡调度算法研究,利用存储节点的CPU、内存、硬盘、I/O资源利用率信息,并结合节点任务请求连接数,计算存储节点负载能力、性能和权值.负载均衡器根据每个存储节点的权值大小判断任务分发方向.经实验证明改进的负载均衡调度算法能够解决存储读写性能下降的问题,提升数据吞吐率、存储读写性能和系统稳定性.

负载均衡算法在智慧矿山软件平台中的应用

针对现有负载均衡算法在处理智慧矿山系统数据时存在处理速度慢、无法合理利用现有资源完成任务调度等问题,提出一种基于布谷鸟搜索的加权最小连接数(CS-WLC)算法,并将其应用于智慧矿山软件平台解决负载均衡问题。该算法综合考虑后端服务器处理速率、内存容量、磁盘IO速率、网络吞吐量、进程数指标,通过对指标赋予权值计算各后端服务器利用率;根据计算结果,采用布谷鸟搜索算法对后端服务器进行全局寻优,得到一组较优解;考虑连接数及使用频率对后端服务器赋予权值,采用加权最小连接数(WLC)算法在较优解中选取负载较轻的后端服务器处理实时数据存取和用户访问请求。采用分布式融合性监控系统软件平台进行负载均衡测试,结果表明在数据量不断增多的情况下,与WLC算法相比,CS-WLC算法应答时延小、响应连接数多,从而验证了CS-WLC算法具有更好的负载均衡效果。

面向微服务架构的负载均衡算法综述

随着互联网技术的发展,传统的单体架构应用不能适应现有的互联网环境,越来越多的企业采用微服务架构来作为解决方案,而在微服务架构中如何保持各服务器的负载相对均衡是亟待解决的问题,现在解决问题的办法是通过负载均衡算法来平衡微服务架构中各服务器的负载,保持系统的高可用性。本文首先介绍了微服务框架及其相关框架,详细介绍了Spring Cloud框架的工作原理,然后分析了加权最小连接数算法、加权轮询算法等负载均衡算法。

基于Mediator/Wrapper信息集成的查询优化研究

在对Mediator/Wrapper集成系统及其查询特点进行详细分析的基础上,针对涉及多个数据源的连接查询是使用频率较高且是查询代价最高的一种查询方式这一事实,确定了以全局连接查询为主要优化对象,并提出了用半连接方法来优化连接查询。在对半连接执行方案进行优化时,提出了半连接加权有向图的概念,并给出了针对半连接加权有向图的半连接执行方案的快速有效的优化算法。

非均质性海量复杂异构数据的混合云存储技术

在信息技术背景下,针对非均质性的海量复杂异构数据繁多、处理和存储困难等问题,提出了新型混合云存储系统架构。采用的方法是在该系统中设置数据管理中心、客户端、云端数据接口、网络数据融合算法模型、负载均衡器和多协议转换器,实现复杂数据的处理和计算,并采用网络数据融合算法实现非均质性的海量复杂异构数据的融合和计算,使系统具有较好的兼容性,提高了数据的存储能力。本研究还采用了加权最少连接调度算法,能够将接收到的数据请求分配到最合适的服务器中,提高了数据分配能力。

一种集群分布式VoD系统的实现

随着宽带网络的大规模普及和高清视频文件点播需求的大量增加,VoD服务成为宽带网络的重要应用之一。如何降低VoD系统的成本和带宽是运营商普遍关注的问题。描述了一种基于集群架构的低成本分布式VoD系统的实现,并对其核心的最小连接调度算法与影片动态分布模型进行了详细介绍。