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HBase原有负载均衡算法策略是保证每个Region Server的Region数目相同。但每个Region的访问并不均等,可能造成负载不均衡情况,产生热点数据,影响请求响应效率。部分Region会成为热点,导致一些Region Server负载过重。为提高HBase数据库整体性能,将数据热度因素考虑在内,使用预测方法设计HBase负载均衡算法,把预测数据的热度作为Region Server负载。实验表明,优化后的负载均衡算法可在一定程度上提高HBase数据库性能。 相似文献
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《实验室研究与探索》2018,(9)
研究云数据中心中基于合并与迁移技术的能耗优化问题。提出了一种能效虚拟机部署策略,该策略能够降低数据中心中活动服务器的数量;为了同步优化数据中心的能耗、服务等级协议(Service Level Agrement,SLA)违例及虚拟机迁移量,提出了一种基于双门限值的虚拟机迁移选择算法,实现了多目标的均衡优化。仿真实验结果表明,新算法不仅可以降低数据中心能耗,而且可以同步降低SLA违背和虚拟机迁移量,实现多目标均衡优化。 相似文献
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王向慧 《河北职业技术学院学报》2010,(2)
根据求解多目标优化问题时的一般要求,结合当前多目标优化算法的研究状况,从增强和保持种群的多样性角度出发,采用多种群的方式,提出了一种基于多种群的多目标遗传算法,同时算法中采用ε-占优的策略更新外部种群。通过针对经典测试函数的实验表明,该算法能够求得这些问题的Pareto前沿,说明该算法具有求解复杂多目标优化问题的能力。 相似文献
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王向慧 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2010,10(2)
根据求解多目标优化问题时的一般要求,结合当前多目标优化算法的研究状况,从增强和保持种群的多样性角度出发,采用多种群的方式,提出了一种基于多种群的多目标遗传算法,同时算法中采用ε-占优的策略更新外部种群.通过针对经典测试函数的实验表明,该算法能够求得这些问题的Pareto前沿,说明该算法具有求解复杂多目标优化问题的能力. 相似文献
5.
目标跟踪是物联网数据融合技术的一个关键技术,相互作用多模型——概率数据关联算法(IMMPDAF)适用于电磁波较为复杂的环境中目标的跟踪问题,是一种良好的算法,但对于多传感器多目标跟踪的情况,特别是目标较为密集时,计算量剧增,会出现计算组合爆炸现象。因此,有必要对算法进行改进和完善,即基于混合状态估计预测状态估计和量测,以量测的预测值为中心建立跟踪门,在每一个滤波器中用量测值进行估计,更新模型概率,最后以模型为条件进行组合优化。经算例验证表明,该方法克服了IMMPDAF算法在跟踪问题中的缺陷,提高了关联概率和跟踪精度,能有效解决杂波干扰和目标高度机动情况下的物联网中的目标跟踪问题。 相似文献
6.
基于固定多出口链路网络,根据多目标优化理论方法,提出一种分割调度模型作为负载平衡的优化方法。动态选择最优路径,得到相应的网络链路多目标优化解。推导出了基于多约束条件下的循环择优路径算法。实验表明,算法适用于多链路各种负载下的流量优化,有效解决了宽带网络的大量用户接入及负载均衡问题。 相似文献
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虚拟机放置是云数据中心资源管理的一个重要问题。提出了基于多目标优化的蚁群算法,通过建立服务器CPU进程损耗和内存资源消耗模型,定义一个多目标优化的虚拟机放置问题。通过改进蚁群算法获得一组非支配解来有效处理大规模数据中心潜在的较大解空间问题。在不同数量虚拟机情况下进行实验,证明该算法有着最低的资源消耗。 相似文献
8.
负载均衡是实现集群中多台服务器协同工作的重要方法.但现有办法较多关注的是如何更好的实现均衡的问题,而没有注意到当集群中服务器变化时,会发生缓存存储发生变化的问题,给服务器造成很大的负担.对负载均衡算法进行优化,提出一种一致性哈希算法,实现负载均衡和提高集群整体性能的目的. 相似文献
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网络用户大幅度增加为网络发展带来机遇的同时也带来了挑战,当前使用的数据负载均衡方法节点数据分发能力较差导致网络节点吞吐量较低。因此,设计了基于深度强化学习算法的高能效数据负载均衡方法。选择隐式并行程序设计方法,设计网络数据并行程序。根据存储节点个数,设计数据分配与迁移方法。根据存储节点数据量与特征,选择深度强化学习算法,实现高能效数据负载均衡。构建仿真分析环节,经多次测试证实,深度强化学习负载均衡方法具有调节网络节点平均吞吐量的能力,且此方法的使用效果优于当前所使用的其他方法。 相似文献
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《实验室研究与探索》2020,(6):27-31
为降低数据容灾风险,有效解决服务器数据丢失导致的服务失效问题,提出一种基于数据流的多源并行高可靠数据容灾算法。该方法采用多行恢复策略,利用相连接的多处备份服务器结合负载均衡技术并行下载差异数据,能通过校验机制快速、准确获得完整数据。测试结果表明,与传统"一对一"数据恢复方法相比,该方法数据恢复错误率低,接近于0,具有高速、可靠的特点。 相似文献
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为了改善协同进化多目标优化算法性能,引入了聚集密度对超级个体集合进行更新。其基本思想是：首先计算种群中各个体的聚集密度,再定义一个偏序集,然后根据一定的比例依次从偏序集中选择个体更新。根据数值试验和量化指标测试了新算法的收敛性与分布性。结果表明,新算法在收敛性方面与常规协同进化多目标算法相当,但其分布性获得了一定程度的改善。 相似文献
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因受网络通信信道干扰以及多径特征的影响,隐式IPv6网络在数据转发过程中链路均衡性差,提出隐式IPv6路由高速转发路由探测算法。构建隐式IPv6路由转发的节点定位部署模型,采用波特间隔均衡控制方法进行隐式IPv6路由转发链路信道均衡设计,提取路由高速数据转发的统计特征量;根据关联规则融合调度方法控制其能耗,在全网能量均衡约束模型下实现链路转发协议优化,根据数据转发负载均衡调度模型实现隐式IPv6路由高速转发路由探测。仿真结果表明,采用该方法进行隐式IPv6路由转发速率高、数据转发均衡性好、输出误码率低、链路均衡性好。 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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针对现有的多目标粒子群算法易陷入局部最优、难以平衡收敛性和多样性等方面的问题，提出一种协同控制多目标粒子群算法(CCMOPSO)。首先，算法脱离Pareto支配关系采用成就标量函数更新pbest。其次，提出了一种平均角度和最低距离相结合的协同策略，以删除外部存档中性能不好的非劣解。从而对存档进行维护，平衡收敛性和多样性，有利于非支配解逼近Pareto前沿。最后，将CCMOPSO算法与几个多目标优化算法在15个测试问题上进行仿真实验。实验结果分析表明CCMOPSO算法的有效性可以很好地平衡收敛性和多样性，避免陷入局部最优。从而说明CCMOPSO算法在处理多目标优化问题表现出较强的竞争力。 相似文献
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校园网多出口负载均衡的一种实现方法 总被引：2，自引：0，他引：2
本文指出了校园网多出口的必要性,对多出口网络存在的问题和需求进行了分析,并讨论了基于负载均衡器的多出口校园网的一种实现方法。该方法不但可以实现多出口的负载均衡,而且能对外网用户访问学校网站的路径进行优化,大大提高访问速度,对于校园网的多出口建设有一定的参考意义。 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2021,(5):85-89
有效利用单指令多数据(SIMD)技术能提高应用程序的性能,现代处理器和编译器都在不断地对SIMD技术进行扩展和改进,以生成向量化程度更高的代码.本文主要对现代x86多核处理器中,GCC编译器的数据结构布局进行优化,通过改善内存布局方式,提高向量化优化能力.最后在AMD平台上采用SPEC CPU2017进行实验,验证了该方法在GCC编译器上的有效性. 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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随着各大数据中心的建立,数据中心达到成千上万台服务器的规模。计算节点之间存在差异性,传统调度算法很难满足计算中心资源调度,主机之间难免出现负载不均衡,直接影响了云平台提供服务的能力,造成资源浪费。根据数据中心的实际情况,基于现有环境下各种主流资源调度策略,针对资源分配与主机运行时动态调度两方面提出完整的资源调度策略方案,提高数据中心计算能力,避免不必要的资源浪费,显著改善数据中心服务质量,实现各种资源负载均衡。 相似文献