车联网边缘计算场景下基于改进型NSGA-Ⅱ算法的边缘服务器部署决策

车联网环境下,边缘服务器的放置位置与部署数量直接影响到边缘计算的效率。由于在宏基站或基站上部署大型边缘服务器的成本较高,可以在微基站上部署一个小型边缘服务器作为补充,并通过优化大型边缘服务器的放置位置来降低成本。为了最小化边缘服务器的部署代价和服务延迟、最大化运营商的收入和服务器负载均衡度,把边缘服务器放置问题与车联网用户应用服务放置问题联合建模为一个多目标优化问题,并提出了基于改进型NSGA-Ⅱ算法的放置方案。实验结果表明,提出的边缘服务器放置方案能够降低约44%的边缘服务器部署成本,降低约14.2%的时延,提升24.2%的运营商收入,具有较好的应用价值。

P2P流媒体系统服务器部署的优化设计

P2P流媒体系统中,内容服务器提供源数据并驱动数据扩散,是系统的重要组成部分,其部署方案会影响整个系统的流量变化.分析了服务器的优化部署问题,从服务器负载均衡、主干网内流量最小和调度代价最小3个优化目标建立系统模型,并给出了各个优化目标的算法实现,包括基于负载均衡的贪心算法和基于0-1规划的分支定界算法.最后,通过仿真实验验证了服务器部署方案对系统的影响,实验结果表明不同的优化目标满足了不同的部署需求.

P2P网络服务器部署方案及其启发式优化算法

为了更好地利用服务器提升P2P网络的性能,提出了一种P2P网络服务器最优化部署方案.该方案将如何部署有限的服务器资源来满足尽量多节点的问题,转化为一个带有约束条件的最优化问题.考虑到极坐标空间适合于表达长度相关的约束条件,例如部署方案中的约束条件,提出一种基于极坐标映射的启发式算法,解决P2P网络服务器最优部署问题.相比于通常的使用罚函数的启发式算法,该算法可以有效地减小搜索空间,其性能的改善在搜索空间维数高的情况下更加显著.实验结果表明,所提出的服务器部署方案可以满足更多节点的需求,能够有效提高P2P网络的性能.

P2P实时流媒体系统服务器部署

P2P服务器部署作为解决P2P系统跨网络流量等问题的一种有效方案引起了业界的关注.由于peer的资源贡献能力,传统服务器部署模型不能在P2P系统中获得预期效果.本文通过简单示例来揭露P2P需要服务器部署.在此基础上提出一种新的P2P流媒体应有的服务器部署模型.该模型综合考虑了部署成本、服务性能和peer贡献能力等因素,能满足不同P2P流媒体提供商的需求.理论分析结果表明该部署模型具有很好的网络适应能力,适合P2P系统应用.

一种新的服务器部署及其关键技术

提出一种新的基于网络坐标的服务器部署方案来应对传统服务器部署方案存的先验知识不足与搜索效率不高的缺陷.该方案通过构建网络坐标的方式来获取网络拓扑信息.与传统网络测量相比,它只需少量的测量成本即可获得较完整的网络拓扑信息.在此基础上,引入分层聚类算法来实现网络坐标样本点的聚类并获得部署方案.该算法简单易实现,且能避免传统服务器部署模型的NP-hard问题.实验结果表明,基于网络坐标的服务器部署方案在取得全局优化的同时,还具有测量成本低、表现直观等优点.

P2P服务器部署问题研究

一种普遍的观点认为P2P不需要服务器部署策略,然而近年来的研究表明,通过部署服务器可以解决由于P2P规模扩大所带来的新问题,如跨ISP流量。试图解决当前主流观点和研究结果间的矛盾,通过分析不同服务器部署策略的部署性能来回答P2P系统服务器部署策略的必要性问题,通过三种典型服务器部署策略的部署性能的分析来回答P2P服务器部署的特殊性问题。结果表明:P2P系统需要合适的服务器部署策略;由于P2P自身特点,传统的服务器部署策略不能产生预期的效果,需要新的适合P2P系统的服务器部署策略。在此基础上提出一个适合P2P系统的服务器部署模型。

流媒体系统中内容分发网络的服务器部署优化

流媒体系统服务器部署方案需要满足所有小区的流量需求,针对服务器数量及位置的不确定性和不同网络节点之间链路的单位带宽租用费不同的特点,建立基于模拟退火遗传算法的最小费用最大流模型。采用SPFA(shortest path faster algorithm)算法寻找流量分配的最短路径,利用模拟退火遗传算法权衡服务器部署成本和网络租用费,获得最低总费用的服务器部署方案。仿真结果表明,该模型与混合整数规划(MIP)模型相比,小规模下两者结果相近,规模越大,前者优势越趋明显。

基于Excel模板打印的实现及服务器部署

简要介绍了几种在ASP.NET环境中调用Excel打印报表的方法,针对实际需求,对比几种方法的优缺点,提出了在Web开发中基于Excel模板打印及服务器部署的可行性方案,并给出了相关的实现代码和说明。

覆盖多播网络中代理服务器的部署算法

针对覆盖多播网络中现有代理服务器部署算法组播传输时延较高、代理服务器利用不均衡以及可扩展性差的问题,提出了一种优化的度约束最小延迟代理服务器部署问题模型.该模型在网络中值问题的基础上,为了优化组播端到端传输延迟,改进了目标函数;为了合理利用代理服务器,引入度约束以反映代理服务器处理能力.证明了该模型属于NP完全问题,提出了一种贪婪启发式算法.实验结果表明,所提出模型能够减少组播平均端到端传输延迟,并在不同网络规模和组规模下均有较好的性能表现.

虚拟机技术在部署教学服务器中的应用

针对高职院校在实训机房教学服务器部署方面遇到的设备紧张、资源不足和维护困难的实际问题,采用虚拟机技术进行各种实训教学软件控制服务器的部署工作,不仅大大降低了真实环境下的硬件需求,节约了成本,同时虚拟机技术也提高了实训教学服务器的可维护性,使实训室的利用率大大提高。

智能工厂中边缘服务器的部署方法研究

为提高智能工厂系统中数据处理服务的时效性,提出了一种将边缘计算服务器部署在靠近终端设备层的策略。采用Gap-statistic++算法对比待分类样本数据集与参考数据集在不同分类数时的离散程度之差,将最大差值对应的分类数作为最佳边缘服务器数量。以服务时延和负载均衡构建目标函数,运用K-means++算法得出初始簇类,构建以计算时间为权值的边缘服务器与簇的有权二分图,利用匈牙利算法找出最小匹配,得到目标函数最小值,从而达到最优部署。对智能工厂的智能终端设备分布数据集进行仿真实验,结果表明该算法能够使系统实现最小化服务时延和整体的负载均衡。

云主机上部署网站服务器的经验浅谈

随着计算机行业的迅速发展,存储更大、速度更快、更加节能的云服务器逐渐取代了传统的服务器,本文从笔者的经验出发,对如何在云服务器上部署一个安全的网站环境进行了阐述。1网站的分类网站大致分为八类,包括:企业标准网站、品牌官网、营销型网站、B2C商城、B2B平台、O2O平台、门户分类信息型网站、微信官网,本文主要围绕企业标准网站的构建实例,展开网站服务器部署经验的探讨。

面向动态边缘网络的数字孪生自适应联合优化部署

在数字孪生赋能的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)网络中,如何实现数字孪生服务器的高效部署是确保数字孪生实时交互性的瓶颈问题。针对该问题,提出一种面向动态边缘网络的数字孪生自适应联合优化部署机制。首先,该机制构建面向动态边缘网络的双层数字孪生模型以实时捕捉MEC网络状态和UE资源利用情况等特征。然后,联合数字孪生交互时延模型、负载均衡模型和能源消耗模型建立数字孪生服务器自适应动态更新部署问题。最后,提出多阶段自适应动态联合部署优化算法,将数字孪生服务器自适应动态更新部署问题分解为数字孪生服务器初始化部署和自适应动态更新部署两阶段优化求解,以实现部署策略随MEC网络的即时系统状态进行自适应动态调整。仿真分析验证了所提出算法在预测精度、交互时延、工作负载和能耗方面的有效性。

服务器虚拟化技术在数据中心方面的应用研究

通过虚拟化技术实现对服务器资源的整合,能够打破传统物理层面的限制,使得主机内部的CPU、内存、硬盘存储空间以及I/O接口等硬件转化为能够进行动态配置和管理的"资源池",可以在一定程度上提升服务器资源利用率,降低系统管理的成本。笔者基于某企业的数据中心服务器虚拟化应用,阐述了虚拟化平台的搭建过程、虚拟机部署、设备选型等相关事项,并介绍了虚拟化的应用经验。

深度学习模型的云边协同训练和部署

将云边协同技术应用到深度学习模型的训练和部署,可以解决目前工业质检领域深度学习模型训练和部署方法的不足,使模型的训练和部署更加安全、高效、智能化、低成本。

Flash媒体服务器的优化部署

越来越多的新型万维网(Web)应用开始提供在线音视频交流功能,而有效的Flash媒体服务器部署方案是提高服务质量的基础。该文给出了媒体服务器优化部署问题的数学模型,并证明即使用户需求和网络性能信息已知,求解最优部署方案仍然是NP-hard问题。提出了优化部署方案的贪婪算法和分别基于重要程度和拓扑特征的启发式算法,分析了它们的优缺点和复杂度。基于互联网的真实拓扑的实验表明:该几种算法的效果都明显优于随机部署,而贪婪算法和基于重要程度的启发式算法甚至能在有效节省成本的前提下,接近全局部署的效果。

高校单位、系部网站的搭建与安全部署

针对高校单位的特定环境提出了几种服务器搭建方案，从硬件配置和软件选择方面进行了比较和分析，并结合实际工作经验探讨了服务器维护工作的技巧和重点。

利用WDS加速部署Windows Vista

Windows部署服务（WDS）助企业级Windows Vista部署一臂之力。

基于Nginx负载均衡实现tomcat集群部署

分析了现代互联网对服务器集群的需求,选用了Nginx+tomcat组合,阐述了在Ubuntu环境下,如何利用Nginx负载均衡(权重模式)对Tomcat集群进行配置和测试。最后总结服务器集群的优点以及采用权重模式配置对服务器集群带来的新问题。

虚拟化技术在计算机数据中心方面的应用研究

通过虚拟化技术实现对计算机系统服务器资源的整合过程,能够打破在传统物理层面上的限制,使得主机内部的CPU、内存、硬盘存储空间以及I/O接口等硬件转化为能够进行动态配置和管理的"资源池",可以在一定程度上提升服务器资源利用率,降低系统管理的成本。本文基于某政府部门的数据中心计算机系统服务器虚拟化应用,阐述了虚拟化平台的搭建过程,虚拟机部署,设备选型等相关事项,并介绍了虚拟化的应用经验。