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云平台下多终端自适应负载均衡算法仿真
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  • 英文篇名:Multi-Terminal Adaptive Load Balancing Algorithm Simulation under Cloud Platform
  • 作者:耿强 ; 黄雪琴
  • 英文作者:GENG Qiang;HUANG Xue-qin;Networking Academy, Haikou College of Economics;
  • 关键词:多终端 ; 负载均衡 ; 平均吞吐量 ; 平均延时 ; 任务分配率
  • 英文关键词:Multi-terminal;;Load balancing;;Average throughput;;Average delay;;Task allocation rate
  • 中文刊名:JSJZ
  • 英文刊名:Computer Simulation
  • 机构:海口经济学院网络学院;
  • 出版日期:2019-05-15
  • 出版单位:计算机仿真
  • 年:2019
  • 期:v.36
  • 基金:海南省自然科学基金项目资助(617175);; 海南省高等学校科学研究资助项目(Hnky2017-63);海南省高等学校科学研究资助项目(Hnky2018-82);; 海南省教育科学“十三五”规划2017年度课题成果(QJZ20171004)
  • 语种:中文;
  • 页:JSJZ201905078
  • 页数:4
  • CN:05
  • ISSN:11-3724/TP
  • 分类号:392-395
摘要
针对当前方法在实现过程中由于云平台下终端设备较多导致网络资源负载不均衡,吞吐量较小、稳定性较差等问题,提出一种基于模糊循环迭代控制的多终端自适应负载均衡算法,通过构建多终端资源负载时间模型,对终端资源节点所完成终端任务的总时间进行计算,得到云平台下多终端资源负载均衡的目标函数;建立资源权重分配机制,控制多终端输出和输入之间的空间模糊距离,当正态分布概率迭代计算结果最小时,实现了多终端自适应负载均衡。仿真验证,采用方法能够提高平均吞吐量、降低平均延时、提高资源任务分配率和资源利用率,保证多终端自适应负载均衡的稳定性和灵活性。
        Aiming at the problem that the current method is unbalanced due to the large number of terminal devices under the cloud platform, the throughput is small and the stability is poor, a multi-terminal adaptive load balancing algorithm based on fuzzy loop iterative control is proposed. By constructing a multi-terminal resource load time model, the total time of the terminal tasks completed by the terminal resource node is calculated, and the objective function of multi-terminal resource load balancing under the cloud platform is obtained; the resource weight distribution mechanism is established, and the spatial fuzzy distance between the multi-terminal output and the inputs is controlled. When the iterative calculation result of the normal distribution probability is the smallest, the multi-terminal adaptive load balancing is realized. Simulations show that the proposed method can improve the average throughput, reduce the average delay, improve the resource task allocation rate and resource utilization, and ensure the stability and flexibility of multi-terminal adaptive load balancing.
引文
[1] 聂晶,石中坚.云平台下海量数据冲击中的可视化调度平台设计[J].现代电子技术,2017,40(8):107-109.
    [2] 佘楚玉,温武少,肖扬,等.一种自适应文件系统元数据服务负载均衡策略[J].软件学报,2017,28(8):1952-1967.
    [3] 陈秋丽,何明,凌晨,等.面向异构水声传感网的分布式负载均衡算法[J].仪器仪表学报,2017,38(5):1232-1239.
    [4] 曹波,余铮,杨杉,等.关于集群安全域边界设备负载均衡策略的研究与优化[J].计算机与数字工程,2017,45(9):1824-1827.
    [5] 杨婷,万良,马绍菊,等.一种自适应权值最小负载的LVS集群负载均衡算法[J].通信技术,2017,50(4):741-745.
    [6] 孙乔,邓卜侨,王志强,等.一种基于分布式服务器集群的可扩展负载均衡策略技术[J].电信科学,2017,33(9):190-196.
    [7] 汪佳文,王书培,徐立波,等.基于权重轮询负载均衡算法的优化[J].计算机系统应用,2018,27(4):1003-3254.
    [8] 袁旭华,惠小静.基于自适应萤火虫的农业传感网络均衡分簇算法[J].江苏农业科学,2018,46(5):172-176.
    [9] 张云,许江淳,李玉惠,等.基于Nginx服务器负载均衡技术的研究与改进[J].软件,2017,38(8):6-12.
    [10] 李春晖,谢永斌.云计算环境下资源负载均衡调度优化仿真[J].计算机仿真,2017,34(12):420-425.

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