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《吉林大学》 2014年
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基于Agent的集群负载均衡模型及其实验研究

尤天舒  
【摘要】:随着网络技术的不断发展,越来越多的人通过网络来了解信息,由于用户群体的不断增加及网络应用的丰富,使得服务器接收到的请求数越来越多,有关于网络负载的问题越发突出。集群技术的出现很好地解决了这一问题。本文主要贡献及创新点包括: 1、提出了一种基于Agent的动态自适应集群负载均衡模型。通过把Agent技术引入集群负载均衡系统中,创新性的构建了一个基于Agent的动态自适应集群负载均衡的普适模型。将Agent技术引入到传统集群负载均衡模型中,增加了集群负载系统的智能性和自适应能力; 2、创新性的把请求任务识别与分类思想融合到了基于Agent的集群动态负载均衡模型中。通过引入请求任务识别与分类思想,结合Agent技术,实现了集群任务的自动识别及分类处理,提高了集群系统的运行效率; 3、针对本文提出的基于Agent的集群动态负载均衡模型,对其具体功能设计了详细的算法,并针对模型多个指标做了性能分析。 4、提出并实现了一种适用于流媒体业务的基于Agent的动态自适应负载均衡集群。在详细分析了流媒体业务存在的问题及特点的基础上,根据这些问题及特点做了针对性的优化,设计了针对于流媒体业务的集群模型并给出了具体实现。实验结果验证了本文模型的普适性和有效性。 5、提出并实现了一种针对移动互联网业务的基于Agent的动态自适应负载均衡集群。针对移动互联网特点及新的挑战,设计了一种针对移动互联网的基于Agent的负载均衡集群,此集群结合本文提出的模型进行设计,同时又兼顾了移动互联网的特点。进一步验证了本文模型的普适性和有效性的同时。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP18;TP393.09

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【参考文献】
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