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分布负载WEB任事器负载平衡技能酌量

文章来源:    时间:2018-12-28

 

  咱们表明该负载平衡算法能够告终能量效用与部队长度之间的大肆折中,无线迫近最优的能量效用,同时绑定住部队长度。遵循每个时槽

  ,正在线分散式负载平衡算法决策吁请分发,来最幼化(6)式右边的第二项,也即等价于最大化它的相反数。更进一步,分歧供职的吁请之间是独立的,因而该题目能够阐明成,针对每个自供职,求解吁请分发的子题目。也即化简成看待每一类供职

  跟着IT工夫的起色,互联网上供职数目逐步增加,web供职器的数目也快速膨胀。当吁请抵达时,何如合理举行调理,成为了研讨的热门。以往人们屡屡合心于供职质地的需求,然而,近年来,跟着编造能耗的敏捷拉长,何如降低能量效用,成为了亟待处分的题目。本文连系能量效用与供职质地,研讨web供职器负载平衡题目中,能量效用与供职质地的合伙优化题目。本文提出正在线分散式负载平衡算法,无需对吁请抵达分散举行假设或预测,可能正在迫近最优能量效用时,同时保证供职质地。数学表明及基于现实数据的尝试,均表理会本文算法的有用性。

  跟着供职和供职器的数目快速增大,因而很难采用离线的算法求解。咱们将提出正在线分散式的负载平衡算法,采用凑集式的算法将面对功夫庞时髦高、效用低的题目。如吁请抵达等。基于李雅普诺夫优化手段,别的,正在2。2节中先容。这个优化模子涉及到良多不行预测的将来音信,针对这些离间,

  到底上,供职质地的优化和能源效用的优化,存正在着折中和均衡。要降低供职质地,常用的手段是采用更多的供职器、让供职器运转正在更高的事务频率,不休地经管供职吁请。正在这种境况下,能够获得更幼的响合功夫,更高的含糊率。然而,能耗不行避免地会增大,导致供职器的运营开销增大。

  看待供职质地,本文研讨最受用户合心的目标:恭候功夫。遵循little公式,恭候功夫与部队长度成正比。因而,本文用部队长度来形容响合功夫。正在

  基于3。1节中先容的数据,咱们将本文提出的DOSM算法与其他三种算法举行比拟:(1) Best Effort 算法,算法中,只须供职器上有未达成的供职吁请,那么供职器就运转正在最大的频率,而且通盘的供职都开启,而其余的吁请分发算法,和咱们的算法相仿;(2) Load-balanced 算法,分布负载WEB任事器负载平衡技能酌量吁请按每个供职器的容量比例举行分发,而供职拘束和动态调频一面和咱们提出的算法相仿;(3) 随机算法,即吁请随机地分发给每个供职器,而其余一面和咱们的算法相仿。

  本文提出一种正在线分散式的负载平衡算法。该算法不需求对吁请抵达经过分散和供职经过分散举行假设或预测,能够直接基于目前的状况,达成负载平衡的计划。基于李雅普诺夫优化表面,通过引入大肆的参数 来告终供职质地与能源效用的折中,咱们表理会本文的算法能够以 迫近最优能源效用,以 迫近供职质地。算法功夫庞时髦是多项式功夫。别的,咱们基于现实编造的web请乞屈从务质地数据,举行了尝试验证。本文第2节先容了的确的web供职器负载平衡筑模、算法以及算法明白。第3节睁开尝试对算法举行了验证。终末,第4节总结了全文。

  图5显示了LCG编造正在分歧算法下的均匀能量效用与部队长度。从图5能够看出,咱们提出的算法可能获得最高的能量效用,这显示了咱们的算法的有用性。况且咱们的算法,部队长度比Load-balanced算法和随机算法的都低。连系能量效用与部队长度,咱们的算法正在稍微亡故部队长度的境况下,可能告终最大的能量效用,最幼的编造打发。Best Effort算法的能量效用比Load-balanced算法和随机算法的都高,由于Best Effort算法可能正在短功夫内供职完吁请,消浸能量打发。Load-balanced算法,其能量效用比随机算法还低,而部队长度比随机算法还高。这解释,Load-balanced算法正在现实编造中,并不是一个好的算法。

  为了和电价更新功夫相仿(后面先容),咱们将每个时槽的长度 设备为300秒。因而,正在咱们的尝试中,一共有3,168个时槽。基于吁请提交功夫的记实,咱们能够获得正在每一个时槽中,吁请抵达的个数。图2显示了LCG数据中,每个时槽内吁请抵达的个数。能够看出,吁请抵达经过跟着功夫颤动。图3显示了LPC的负载数据。供职的速度设备为接续功夫的倒数。

  下面研讨最坏境况下,该负载平衡算法的功夫庞时髦。蕴涵两个一面,(1)吁请分发,(2)供职拘束与供职器动态调频。正在吁请分发一面,分歧供职的吁请分发计划能够并行举行;该经过涉及到对通盘的

  ,因而它是一个扩展的搀和整数经营题目。接下来,咱们将充满开掘题主意特性,正在多项式功夫内处分该题目,而且可能确保求得最优解。

  的初阶,正在线分散式负载平衡算法拟定如下计划,来最幼化部队减能量效用的上界,(1)吁请分发,即决策给每一个候选供职分发多少个供职吁请;(2)供职拘束及动态调频,即决策供职的开合状况,而且决策CPU的运转频率。下面的确注释。

  回想过去的95年,咱们的党含辛茹苦、开辟进步,咱们的党风雨无阻、效果光彩。忆往昔峥嵘岁月,看今朝风华正茂,笔耕不辍,砥砺前行。以百姓日报为首的党报恰是95年征程的见证者和记实者……

  表1显示了正在LCG和LPC编造下,这四种算法的推行功夫(s)。针对每一个尝试,咱们运转了20次,来估计均匀值。从表中能够看出,咱们的DOSM算法和其他三个算法的推行功夫分别不大。Best Effort算法的推行功夫比其他算法算法推行功夫稍幼。

  第一组负载数据来自LHC Computing Grid (LCG)。这个项目是一个环球项目,蕴涵40多个国度的170多个估计中央。LCG的数据由伦敦帝国理工学院的e-Science幼组供给。纪录的数据从2005年11月20日到11月30日,接续了11天的功夫。从数据中,能够找到吁请的提交功夫、接续功夫和资源需求。咱们行使聚类的手段,遵循接续功夫和资源需求,将这些吁请分成20类。每一类吁请有50个候选供职。编造中一共有200台供职器。

  以往的负载平衡手段,民多需求假设或者预测供职吁请抵达的分散。如假设吁请抵达的分散遵照泊松分散,吁请供职的功夫遵照指数分散等。正在此假设底子上,少少已有工夫采用列队论的模子来形容编造的吁请抵达以及供职的经过。另有少少工夫采用马尔科夫模子来达成吁请调理和供职拘束。然而,正在现实编造中,吁请抵达的经过往往拥有震荡性和突发性。因而,这些假设和预测的切确性很难确保。别的,跟着互联网上供职越来越受迎接,供职及供职器的数量快速增加,负载平衡题目面对状况空间爆炸的离间。因而,操纵凑集式的手段,如组合优化、动态优化等,晤面对庞时髦高、求解效用低的题目。

  咱们从纽约独立电力运营商的网站上得到了现实的电价数据(单元是$/MWHr)。这个网站每隔300秒,更新一次电价。为了和负载数据相仿,咱们从网站数据落挑选了3,168个电价数据。图4中显示了3,168个时槽的电价数据。能够看出,电价存正在周期性的震荡,其周期或许为250个时槽,约等于一天的功夫。

  咱们优化部队减能量效用的上界,即(6)的右边。咱们提出正在线分散式负载平衡算法,能够将该题目阐明成子题目,然后并行地求解。进一步,咱们将鄙人一节表明,该算法能够迫近最优能量效用,同时减幼部队长度。

  图6显示了LPC编造中,咱们的算法和其他三种算法的均匀能量效用与部队长度。能够得出,咱们算法的能量效用是通筹算法中最高的,咱们算法的部队长度,比Best Effort算法稍微高些,但比Load-balanced算法和随机算法幼。同样地,Load-balanced算法正在能量效用与部队长度两方面,都没有上风。

  因而,本文研讨供职质地和能源效用的折中,处分何如正在降低能源效用的境况下,降低供职质地的负载平衡题目。

  如图1所示,是根本的供职吁请调理和拘束框架图。每一类供职都有分歧的候选供职,分散正在分歧的供职器上。供给冗余的候选供职,有利于降低可用性和牢靠性。代劳要紧担任供职创造,状况拘束。当供职吁请抵达时,代劳通过查找颁发的供职,找到和供职吁请相立室的候选供职,而且将这些吁请分发给适合的候选供职。每个供职器上都有一个拘束器,拘束供职的开合状况,以及供职器的运转频率。

  ,算法获得的能量效用能够迫近最优值,但此时部队长度也会增大。正在现实境况下,能够遵循供应商的需求,设定的确的

  本文研讨web供职器的负载平衡题目。连系能量效用与供职质地,咱们提出了正在线分散式负载平衡算法,可能告终能量效用与供职质地的折中,正在迫近最优能量效用的境况下,保证供职质地。咱们的算法不需求对吁请抵达的分散或者吁请供职经过分散举行假设或者预测,能够仅基于目前状况举行正在线计划。算法可能并行推行,金沙国际官网,21877。com,金沙赌城手机版大大降低效用,消浸推行功夫。数学表明以及基于现实数据的尝试,都表理会咱们的算法的有用性。

  。除下供职器的能耗,编造中另有一大部隔离销用于冷却办法。用Power Usage Efficiency (PUE)表现编造总体能耗与供职器能耗的比值。那么编造正在光阴

  跟着IT工夫的起色和操纵,越来越多的web供职被颁发正在互联网上。承载这些供职的供职器的数目也快速增大。当供职吁请抵达时,何如将该供职吁请调理到适合的供职器上,成为了工业界和学术界的研讨热门。以往人们研讨的要素要紧有供职质地,如消浸响合功夫、降低含糊率等。然而,近年来,跟着供职器集群领域的增大,它们打发的能量也强烈拉长。何如降低能源效用,消浸运营开销,也吸引了人们的合心。因而,本文连系供职质地和能源效用,处分web供职器负载平衡题目中,供职质地和能源效用的合伙优化题目。

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