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大规模并发用户环境下的e-Learning教育应用,必然要受硬件、网络和其他资源的约束和限制,严重时可导致应用系统的整体瘫痪.以节点切割为代表的负载均衡机制,可在一定程度上缓和无限增长的并发用户给系统有限资源(硬件、软件、网络等)带来的压力,提高应用系统的可靠性、稳定性和可扩展性.本文以e-Learning Grid数据访问中间件为基础,详细讨论了节点切割的原理、步骤、实现和示范应用,给出了以负载均衡为目标的负载转移服务的完整实现策略,并通过测试实验分析了其对系统性能的提升. 相似文献
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集群系统下的动态负载均衡探究 总被引：1，自引：0，他引：1
曹英存 《和田师范专科学校学报》2006,26(2):158-159
本文主要讨论了网络负载均衡集群系统下,当前的均衡算法和动态负载均衡机制.结合加权轮询算法讨论了集群的动态负载反馈机制,给出了一个基本的动态均衡模型并加以分析. 相似文献
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不断增大的数据规模给Hadoop集群处理能力带来了挑战,而合理的作业调度方式与策略能够提高集群的运行效率。通过对Hadoop MapReduce的任务调度机制进行研究,设计了节点负载能力与动态优先级的计算方式,提出了一种动态优先级的负载均衡调度算法,并搭建小型Hadoop平台进行了实验分析。结果表明,该算法在集群负载均衡方面的效果要优于传统调度算法。 相似文献
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在P2P流媒体系统中,一个高效实用的资源索引及传输机制能很好地均衡系统的负载,加强系统的稳定性,并减少节点的搜索时延.在实际的应用中,不同服务能力的节点对于整个网络的不同贡献应该得到不同的激励.本文提出一种具有商业激励的P2P流媒体系统资源索引及传输机制.文章在对节点进行空间划分的基础上,对现有的节点良好度评价标准,节点排序算法做出了改进,并在相应的商业激励值下进行数据的传输.该机制加快了资源的搜索速度,均衡了系统负载并提高了用户上传的积极性,对于现有P2P流媒体系统的改进具有积极的意义. 相似文献
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分析了采用不同负载均衡调度算法的应用环境和性能,并根据政府门户网站Web应用的特点,对调度算法进行了研究和验证,实际环境下基于动态反馈的最小链接算法达到最优的性能. 相似文献
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提出了一种在异构环境下负载均衡调度策略,来解决各节点执行引擎负载不平衡的问题.新的调度策略与轮询算法相比,更加能够保证各执行引擎之间负载保持平衡.此外,当多引擎之间任务调度出现不平衡的状态时,该调度算法能动态地调整各节点引擎之间的负载,使之达到平衡状态. 相似文献
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《西安文理学院学报》2020,(2)
为有效减少在分布式并行交通仿真中仿真车辆在主机间跃迁、交换信息等引起的超高的主机开销,提出了一个基于共享机制下的任务划分方法,采用了具有自适应能力的负载均衡预测模型进行模拟实验.实验表明该方法具有占用资源少、任务划分相对均衡、主机间通信相对较少等特点,基本实现了节点间最小通讯的负载均衡的目的. 相似文献
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李江燕 《洛阳工业高等专科学校学报》2005,15(4):21-23
在分布式系统应用中采用动态负载平衡算法分配系统中的工作负载，能够显著地提高系统的性能。针对分布式系统中负载动态变化特性，提出了一种基于接收者主动的自索取动态负载均衡算法，通过负载数的实时变化反映系统中各节点的当前负载状况，通过空闲节点来转移超载节点的任务，使负载的分布更均匀，提高了整个系统资源的利用率及效率． 相似文献
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随着云计算的大规模普及,负载均衡已经以用户服务的形式出现在云平台上,但传统的负载均衡算法不能利用云平台动态管理计算资源的优势。基于预测的动态负载均衡算法根据当前云平台应用负载特征使用BP神经网络对负载进行实时预测,然后根据预测的负载变化趋势提出负载均衡器后端实例调整策略。实验结果表明,基于预测的动态负载均衡算法能够在满足用户SLA的前提下,促进资源节约。 相似文献
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介绍了基于无线mesh网的负载均衡技术的相关研究.提出了合理控制信号功率,提高wMN频率空间复用率,有效控制无线链路间的干扰范围,降低节点间同频干扰,以此来增加网络容量、有效提高系统负载性能;详细分析了目前现有几种常用负载均衡机制的差异,指出无线mesh网负载均衡的发展趋势和研究方向. 相似文献
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开放式e-Learning解决方案个性化推荐服务——一种面向终身学习的数字化学习服务模式的探索思路 总被引：3，自引：0，他引：3
个性化e-Learning系统一直是数字化学习研究的重要主题,然而在终身学习环境下,个性化e-Learning系统必须要考虑如何提高学习者兼容性、资源充足性、智能挖掘性和推荐整合性,才能最大限度地满足海量的差异化学习者的个性化需求.作为对终身学习的数字化学习服务模式的一种探索思路,本文构建了一个开放式e-Learning个性化推荐服务,通过向学习者推荐完整的e-Learning解决方案,提出多种个性化机制,构建开放性学习社区,并通过Web数据挖掘技术挖掘解决方案,来解决传统个性化e-Learning系统所面临的这几个挑战.本文对该服务的概念体系和技术应用进行了详细阐述,以对终身学习环境下的数字化学习体系建设提供参考. 相似文献
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杨文有 《淮南师范学院学报》2010,12(3):36-37
在拥有不同计算能力的异构机群中,并行计算任务调度问题是一个NP-完全问题,现有的任务分配处理方法中．对机群任务分配与监控处理以及对机群节点计算能力和负载方面考虑较少,在实际计算中可能严重影响机群性能,降低计算效率,而在MPT中引入动态负载均衡的办法能够提高任务分配质量和计算节点工作效率,实验结果表明动态负载均衡模型能够很好地解决任务调度的问题。 相似文献
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为优化整个服务器集群负载,提出一种基于预测阈值的动态权值负载均衡算法。动态评估服务器性能,根据评估结果计算服务器权值,并引入反映集群负载平衡程度和状态的阈值,以避免因频繁修改权值造成服务器抖动;使用 Holt-Winters 对访问量进行预测,并通过结果预测阈值,实现复杂负载环境下的负载均衡,达到最优负载均衡。实验结果表明,预测阈值的动态权值负载均衡算法在低并发以及高并发时都有很好的性能表现,能够提升系统的最大吞吐量,减少响应时间,提高整个集群利用率。 相似文献
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针对Ad Hoc网络自我感知与自适应调整不够迅速和准确的问题,在构建节点上下文知识层次结构的基础上,通过建立分布式策略库,将负载均衡到网络的各个节点中,保持管理策略的一致性和维持较低的开销.将上下文认知模块划分为上下文知识库CKR、上下文智能管理工具CIMT、上下文知识决策点CKDP和上下文知识收集点CKCP等四个层次并与分布式策略管理模块进行有机整合,提出了一种基于分层协同上下文认知机制的分布式策略管理模型.该模型能为Ad Hoc网络动态自适应分簇组网算法的设计提供参考和支撑. 相似文献
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为了提高数据分发效率,在发布/订阅模式下提出了一个面向负载均衡的数据分发方法 LBDD.在LBDD方法中,订阅方既接收数据,又承担数据转发工作.采用M D5算法,在发布方和订阅方间建立一棵分发树,其中发布方是根节点.给出了桶建立、目标选择以及路径修正方法,并进一步证明了数据单向分发性质.LBDD方法可保证分发树中任意一个节点的平均出度为2.针对数据分发延迟、数据分发速率和负载分布进行了实验.实验数据表明,LBDD方法能够有效地均衡发布方和订阅方的负载,分发效率高于点到点分发方式. 相似文献
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针对Adhoc网络中移动节点能量受限的问题,考虑节点剩余能量和节点能量消耗速率两方面因素,对AODV协议,在选路机制,hello机制几个方面作了改进,改进后的路由协议能够有效均衡负载,保护低能量节点,延长网络生存时间。 相似文献