beowulf集群系统负载均衡问题分析

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1、优秀毕业论文摘要’计算机集群系统是通过高速网络将一组PC或工作站连接起来构成的高可靠、可扩展的服务器系统。集群中各PC或工作站通过统一调度、协调运行达到高效并行处理的目的。Beowulf集群结构开放,具有较高的性能价格比,是典型的集群系统之一。集群系统负载均衡策略是目前集群系统研究的重要课题。本文首先对Beowulf集群服务器负载均衡问题的相关理论进行了介绍与分析。然后从集群系统的服务器端出发,提出了一种基于遗传算法的Beowulf集群系统节点负载均衡算法,用节点的总体资源、CPU的就绪队列长度和节点的任务数来构造遗传算法的目标函数,既考虑了Beowulf集

2、群异构的特点,又能很好地体现负载程度,通过使用网络压力测试工具对该算法进行性能测试,表明能够降低服务器端请求的响应时间,改善了系统性能。从客户端角度出发,提出了一种动态反馈自适应均衡改进算法,采用客户端下载速度来衡量节点的负载,通过仿真模拟表明该算法有效地达到均衡负载的目的,能够根据资源使用状况及时做出反应,从而为客户端提供良好的服务能力。关键词集群,Beowulf,负载均衡,遗传,动态反馈精品参考文献资料优秀毕业论文ABSTRACTComputerclustersystemisanexpandableserversystemhavinglli曲reliab

3、ilitywhichconnectsagroupofPCsorworkstationstobuildalligll一speednetwork.ThesePCsandworkstationsareparallelhandledbyunifiedschedulingandcoordinatelyrunningintheclustersystem.Beowulfclustersystemismorecost-effectivethanotherclustersystems.Itisatypicaloneofthemostpopularclustersystem.A

4、ndtheloadbalancepolicyofitisanimportantsubjectofclustersystematpresent.Inthispaper,anintroductionandanalysisofrelativetheoryandprincipleisdoneaboutloadbalanceproblemoftheclusterserver.Andthenaccordingtotheresearchofclustersystemserver,aloadbalancealgorithmfornodesofBeowulfclusteris

5、proposedbasedonthegeneticalgorithm.Theobjectfunctionwiththegeneralresourceofnodesisconstructedwiththelengthofreadyarrayandthenumberofnodtasks,whichnotonlyconsideringtheisomericfeatureofBeowulfcluster,butalsoexpressingthe10adextension.硼1enetworkperformancetestwiththenetpressuretesti

6、ngtoolshasbeenmade.whichshowsitCanlOWtheresponsetimeoftheservertoenhancethesystemperformance.Adynamicfeedbackself-adaptingupdatedalgorithmissupposedconsideringtheclient,usingthedownloadspeedtomeasuretheloadofnods.SimulationhasindicatedthatthisalgorithmCanobtaintheloadbalanceeffecti

7、vely,andCanprovideagoodserviceeffectforclientsaccordingtheconditionofresourcescheduling.KEYWORDSCluster,Beowulf,Loadbalancing,Genetic,DynamicfeedbackⅡ精品参考文献资料优秀毕业论文原创性声明本人声明,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材

8、料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中

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