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文檔簡介
1、當(dāng)今計算機技術(shù)已進入以網(wǎng)絡(luò)為中心的發(fā)展時期,由于客戶/服務(wù)器模型的簡單性、易管理性和易維護性,客戶/服務(wù)器計算模式在被大量采用。伴隨著近年來新興的富媒體(RIA)技術(shù)和軟件即服務(wù)(SaS)的商業(yè)模式發(fā)展,服務(wù)器無疑扮演著越來越重要的角色。但是隨著終端用戶數(shù)量的大量增長和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)內(nèi)容的不斷豐富,單一的服務(wù)器系統(tǒng)處理客戶請求的能力受到挑戰(zhàn)。利用服務(wù)器集群來處理快速增長的客戶請求,提供可伸縮性服務(wù),成為當(dāng)前的熱門話題,而服務(wù)器集群的負載平衡問
2、題則成為當(dāng)前研究人員關(guān)注的重要問題。 本文從服務(wù)器集群負載平衡的角度出發(fā),討論了服務(wù)器集群的相關(guān)知識以及采用的各種負載調(diào)度方法,并分析了負載平衡的相關(guān)理論和方法,針對以往各種負載均衡方法應(yīng)用目標(biāo)不明確的問題,本文提出了負載均衡模型,并進行了分類,使得不同的負載均衡問題能對應(yīng)相應(yīng)的模型,從而選擇相應(yīng)的方法來解決。同時,本課題針對及時調(diào)度模型和緩存模型這兩種模型進行研究,試圖從機器學(xué)習(xí)和智能調(diào)度的角度來尋求負載均衡的解決方法。
3、 (1)針對及時調(diào)度模型,本文提出了基于支持向量機的專家系統(tǒng)調(diào)度方法,并經(jīng)過研究,建立了相應(yīng)的調(diào)度模型,應(yīng)用于服務(wù)器集群的負載均衡中。隨后進行了實驗測試,證明了算法的合理性和有效性。 (2)針對緩存調(diào)度模型,本課題主要應(yīng)用遺傳算法來提高緩存調(diào)度中的動態(tài)規(guī)劃速度。在對遺傳算法進行研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合服務(wù)器負載均衡的特點,構(gòu)建了適用于服務(wù)器負載均衡的調(diào)度方法。經(jīng)過仿真測試,證明了算法的有效性。 本課題最后對上面兩種調(diào)度方法進
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