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针对数据库集群负载过重问题,本文提出了一种基于Markov的数据库集群负载均衡优化模型。该模型引入了基于两级事务管理器的中间件模型,提高写数据库操作的效率,并采用Markov模型预测采样周期内执行节点负载信息,并结合滑动窗口方法来更新管理节点内各执行节点的负载信息记录,然后针对综合性能指标对其进行负载均衡优化。实验表明,基于Markov的数据库集群负载均衡优化模型在可靠性和性能上得到了提高,该模型切实有效。 相似文献
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在分析现有集群服务器调度机制的基础上，提出一种服务器申请、均衡器调度的合作方式集群体系结构。谈体系结构摒弃了传统的均衡器主动式负载均衡工作方式，将接受任务的主动权交给节点服务器．消除了高负载下服务器的“活锁”现象，提高了服务器的有效利用率；同时保留均衡器选择服务嚣的权利．保障了分发任务的正确性和服务器的负载均衡．培予均衡器动态优先选择任务的权利，保障服务最短响应时间和服务的公平性。 相似文献
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负载均衡是提高数据库集群系统整体性能的重要技术手段之一,其核心在于如何对实际到达的任务进行合理的动态分配.在对比分析现有数据库集群系统的负载均衡方法的基础上,提出一种新的多指标动态负载均衡方法.该方法对后端数据库节点的多个性能指标进行采样,使用多指标决策方法TOPSIS计算各个节点负载情况,用负载最轻的节点作为决策结果.实验结果表明:与传统负载均衡方法比较,该方法可显著提高集群数据库系统的整体性能. 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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资源负载均衡是提高云计算资源调度效率的重要因素,为提高云计算中任务调度的效率,减少执行时间,针对传统的资源均衡算法在没有考虑到云计算环境下的资源节点安全性因素,复杂度高,效果不好的问题,提出一种引入安全性函数分形维特征重组的资源均衡算法。建立任务调度策略及资源均衡模型,构造任务调度所需要时间、费用、可靠性等方面的因素进行特征描述,对负载资源信息流的分形维信息特征提取,通过分层化状态重组,实现对资源负载的均衡处理,得到负载目标函数,提高任务处理效率。实验结果表明,该算法进行Cloud Sim平台下的负载云计算任务调度和负载资源均衡,能有效节省任务执行时间,降低计算开销,执行效率优越于其它算法。 相似文献
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传统的多GPU处理器集群任务调度分配方法采用时间间隙分配的方法,不考虑各个任务的执行要求和每个计算机节点的实际运算能力,整体的执行效率低。提出一种基于嵌入式Quartz混合调度的多GPU处理器平台任务分配设计方法,采用多处理器模拟计算机系统中的多个运算节点,对不同的任务,根据任务的运算量需求和分配到计算机的实际运算能力,实现动态的任务分配,采用混合任务调度,系统具有很好的鲁棒性,采用一组实际任务进行测试实验,结果显示,采用基于嵌入式Quartz混合调度的方法,任务的执行时间大大减少,具有很好的效率改善结果。 相似文献
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围绕如何提高分布式渲染任务执行效率这一目标,重点研究了LSF作业管理系统工作原理以及扩展调度插件机制,设计并实现了依据服务节点负载量及处理能力选择候选主机的分布式渲染调度算法（DRS）,并利用LSF调度插件嵌入自定义调度模块,该模块能与系统内置调度模块协同工作。最后构造仿真集群执行环境,通过模型渲染验证了算法的有效性。 相似文献
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服务器集群系统的负载均衡和安全性的设计 总被引：1，自引：0，他引：1
随着互联网访问量和数据流量的快速增长,新的应用层出不穷,为提高服务系统的整体性能,采用了负载均衡集群技术。本文对服务器集群复杂均衡调度的设计与实现方法作了一些研究和探讨。通过对负载均衡集群系统的分析,提出从容错性、透明IP、建立VPN隧道、带外数据传输四个方面来加强集群系统的安全,从而提高整个集群系统安全性的理论。 相似文献
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针对云计算系统规模大且执行任务数量多的问题,需要对其进行合理有效的资源调度。目前,云资源调度相关研究主要考虑负载均衡、能源消耗以及用户服务质量等问题,合理的云资源调度算法可以提高系统负载均衡度,改善系统资源利用率和能耗,同时也能提升用户服务质量。文章将近年来国内外研究成果进行了分类探讨,并分析了现有研究的优点及不足。 相似文献
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针对云计算下的负载均衡存在效率低的问题,本文首先在鲸鱼算法的基础上,通过种群初始化,淘汰和竞争机制提高算法的局部搜索能力,然后通过人工蜂群算法进行融合提高算法全局搜索能力,融合后算法用于云计算负载均衡中,在调度时间跨度,负载均衡度和任务平均等待时间方面都具有较好效果。 相似文献
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针对传统的密集型多路网络流均衡调度中,普遍存在着平均带宽利用率较低、能量消耗较大等问题。提出基于分布式计算的密集型多路网络流均衡调度方法。通过对密集型多路网络流进行分析,将网络节点跳数信息和多路网络流负载信息相结合作为网络流选择和切换的标准,获取网络流选择的决策函数。根据现阶段密集型多路网络流负载均衡状态对网络中过载链路上的数据流进行调度,利用链路粘值来获得网络数据流对调度任务的拒绝程度,减小调度对流性能的影响,实现多路网络流均衡调度。实验结果表明,所提方法平均带宽利用率较高、能量消耗较低。 相似文献
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本文提出了3G智能家居系统网络负载均衡方案,通过负载均衡器将3G智能家居系统中并发任务分流到进行计算处理的服务器集群中的某一台节点设备上,得到客户请求的服务器节点将同时进行并行处理,当处理完成时将结果返回,这样就大大的增加了吞吐量,提高了服务器以及网络的容错性和灵活性。 相似文献
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实现功率增益是电力GIS配网的重要目的,传统的电力GIS配网中基于电网负载传输速率和节点发射功率算法进行调度控制,控制链路之间产生差拍分离,负载均衡效果不好,功率增益不明显,影响电力GIS配网和调度性能。提出一种基于PID神经网络控制的GIS配网调度方案,设计GIS配网PID无差拍控制算法,构建GIS配网节点发射功率博弈的纳什均衡博弈模型,控制方程中基于纳什均衡解求解簇首节点的最佳发射功率,实现GIS配网中所有簇首节点有最佳发射功率。仿真结果表明该算法具有良好的收敛性,簇首节点的发射功率有较高增益,降低了节点能耗,提高GIS配网性能。 相似文献
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在计算机多分簇任务执行中,由于初始能量有限,需要对网络分簇能耗进行优化分配,提高任务执行效率。提出基于剩余能量相干均衡的网络分簇能耗双阈值分配算法,算法考虑了节点当前能量、簇成员数量、簇首与节点间距离,设计了能耗指导的分布式网络能量采集和消耗均衡模型,采用收敛性度量值进行路由分配,实现能耗的双阈值分配,在系统的全局任务调度中心将所有任务进行融合,输入系统总调度器,设计剩余能量相干均衡算法,构建能耗分配的双阈值模型,实现网络分簇能耗双阈值分配。实验结果表明,算法能够降低任务调度关键路径延时,提高low-Vt单元使用率,降低相干功耗,形成最优化能耗管理输出,使得系统更加稳定。 相似文献
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为了保证无线传感网络中任务节点负载的水平相当,延长网络的生命周期,需要对物联网环境下任务节点负载动态非对称分配系统进行设计。为此,提出一种基于单片机的任务节点负载动态非对称分配系统设计方法。该方法首先对任务节点负载动态非对称分配系统硬件进行设计,硬件部分主要由微处理器、节点电压的采样电路、节点电流的采样电路、节点传输的模块以及电路模块和节点通信模块构成。软件部分利用节点分配算法对任务节点负载动态非对称分配进行计算,结合硬件与软件部分设计完成对物联网环境下任务节点负载动态非对称分配系统设计。实验结果表明,该方法能有效地解决节点负载动态非对称分配不均衡的问题,提高了无线传感网络的生命周期。 相似文献
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《科技广场》2015,(11)
云计算是信息时代的新型的计算模式,代表着下一代的互联网技术。资源调度和管理是云计算的关键技术之一,资源调度的目标包括满足用户服务质量、提高资源利用率、节点负载均衡等,为此有必要借助各种调度策略与各优化算法对资源调度方案进行优化,以提高任务和资源的匹配效率。聚类是将物理或者抽象的对象集合依据相似程度划分为若干类群,源于数学、统计和经济等领域,并广泛应用于很多领域。在云计算资源调度中,用户任务的资源需求特征异同,本文基于相似分治的思想,对用户任务进行聚类处理后优化调度是云计算资源调度研究的一个有效思路。实验仿真表明,任务聚类策略有效地提高了后续任务资源调度优化的效率。 相似文献
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《科技通报》2017,(12)
资源调度是云计算的重要问题之一,调度策略对云系统性能及运营成本产生直接影响。为了更好满足用户需求,在云计算环境下对多样性资源,提出一种考虑性能及信任需求混合遗传和蚁群思想的负载均衡高效调度方法。依据云计算虚拟性和弹性化要求,提出二级调度策略,先从用户应用程序至虚拟机调度,按照用户多样化需求,将任务性能需求及信任需求作为考量情况,分别通过综合性能效益参数值及综合信任效益参数值描述用户性能需求和信任需求。第二级调度为将任务配置给虚拟资源,基于遗传和蚁群思想,将分类后的任务个体根据适度值大小排序,选取全局最优初始值,通过蚁群搜索获得局部最优解,从而完成多样性资源负载均衡调度过程。仿真实验证明,运用文中资源负载均衡调度方法能够提升云计算系统资源利用效率。 相似文献
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金莲 《内蒙古科技与经济》2008,(4):71-72
文章介绍了负载均衡集群技术在邮政储蓄业务中的应用及优势,讨论了集群系统的组成架构以及负载均衡技术的实现方法.认为负载均衡技术集群技术能够适应邮政储蓄业务的快速发展,将在邮政储蓄中得到更广泛的应用. 相似文献