几种负载均衡算法 本地流量管理技术主要有以下几种负载均衡算法： 静态负载均衡算法包括：轮询，比率，优先权 动态负载均衡算法包括: 最少连接数,最快响应速度，观察方法，预测法，动态性能分配，动态服务器补充，服务质量，服务类型，规则模式。 静态负载均衡算法 ◆轮询（Round Robin）：顺序循环将请求一次顺序循环地连接每个服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障，BIG-IP 就把其从顺序循环队列中拿出，不参加下一次的轮询，直到其恢复正常。 ◆比率（Ratio）：给每个服务器分配一个加权值为比例，根椐这个比例，把用户的请求分配到每个服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障，BIG-IP 就把其从服务器队列中拿出，不参加下一次的用户请求的分配, 直到其恢复正常。 ◆优先权（Priority）：给所有服务器分组,给每个组定义优先权，BIG-IP 用户的请求，分配给优先级最高的服务器组（在同一组内，采用轮询或比率算法，分配用户的请求）；当最高优先级中所有服务器出现故障，BIG-IP 才将请求送给次优先级的服务器组。这种方式，实际为用户提供一种热备份的方式。 动态负载均衡算法 ◆最少的连接方式（Least Connection）：传递新的连接给那些进行最少连接处理的服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障，BIG-IP 就把其从服务器队列中拿出，不参加下一次的用户请求的分配, 直到其恢复正常。 ◆最快模式（Fastest）：传递连接给那些响应最快的服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障，BIG-IP 就把其从服务器队列中拿出，不参加下一次的用户请求的分配，直到其恢复正常。 ◆观察模式（Observed）：连接数目和响应时间以这两项的最佳平衡为依据为新的请求选择服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障，BIG-IP就把其从服务器队列中拿出，不参加下一次的用户请求的分配，直到其恢复正常。 ◆预测模式（Predictive）：BIG-IP利用收集到的服务器当前的性能指标，进行预测分析，选择一台服务器在下一个时间片内，其性能将达到最佳的服务器相应用户的请求。(被BIG-IP 进行检测) ◆动态性能分配(Dynamic Ratio-APM):BIG-IP 收集到的应用程序和应用服务器的各项性能参数，动态调整流量分配。 ◆动态服务器补充(Dynamic Server Act.):当主服务器群中因故障导致数量减少时，动态地将备份服务器补充至主服务器群。 ◆服务质量(QoS）:按不同的优先级对数据流进行分配。 ◆服务类型(ToS): 按不同的服务类型（在Type of Field中标识）负载均衡对数据流进行分配。 ◆规则模式：针对不同的数据流设置导向规则，用户可自行。 负载均衡对应本地的应用交换，大家可以通过对上述负载均衡算法的理解，结合实际的需求来采用合适你的负载均衡算法，我们常用到的一般是最少连接数、最快反应、或者轮询，决定选用那种算法，主要还是要结合实际的需求。
基于大数据和云计算平台与应用 发表时间：2018-08-20T16:09:00.780Z 来源：《基层建设》2018年第21期作者：全仲谋 [导读] 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。 中国移动通信集团广东有限公司湛江分公司 524033 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。本文详细阐述了大数据和云计算平台应用的基本概念，病态系讨论了大数据和云计算平台的实际应用。 关键词：大数据；云计算；平台；应用 引言 “大数据”这个词在世界上的地位日益显著，甚至隐约可以成为这个时代的代名词。对于数据信息的采集和处理已然成为各行各业创造经济突破的新增长点，是企业战略目标制定和实施的关键依据。大数据的概念决定了它需要在一个特殊的平台上才能够发挥作用，庞大的信息量并不是以往的单机处理系统可以“吃得消”的。而云计算平台的建立正好弥补了这一方面的短板，其新颖的信息处理模式与大数据概念有着很好的契合度。但是目前大多数研究者的目光都是集中在大数据分析上，关于大数据与云计算平台应用的研究尚处于初级阶段。不过可以预期，未来大数据和云计算平台必将成为社会的发展核心。 一、大数据与云计算平台概述 1、大数据的特征。大数据又被IT业称之为巨量数据集合，具体是指无法在某个特定时间范围内用常规的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是一种海量、多样化、高增长率的信息资产。大数据的特征主要体现在如下几个方面：超大的容量、繁多的种类、获取数据的高速、数据质量真实可靠、数据来源渠道复杂等等。信息时代到来的今天，数据信息在生产生活中的重要性日益凸显，大数据的发展速度也变得越来越快，对信息处理提出了更高的要求，即需要在短时间内对数据库进行有关的操作与处理，为满足这一需求，大数据技术应运而生。 2、云计算平台的优势。云计算是以网络为平台，利用远程连接的计算机获取所需计算服务，该计算机可供给弹性伸缩的计算资源，可提高资源利用效率，节省因重复配置资源增加的成本。云计算的优点：1.计算能力强。云计算可对计算机集群中的CPU进行远程调用，使其具备强大的计算能力，每秒高达10万亿次运算。2.可靠性高。云计算使用数据容错技术和计算节点同构可互换措施，能够保证云计算服务的可靠性。3.使用成本低。云计算采用自动化集中式管理，按需分配使用硬件资源，无需支付数据管理成本。 3、大数据与云计算平台的关系。大数据与云计算的联系紧密，两者均能够为数据资源提供存储、访问和计算的平台。对于云计算而言，其核心技术为数据处理技术，最终目的是为国家、企业和个人提供便捷服务，这与大数据的发展目的一致。大数据拥有丰富的数据资源，能够与云计算平台共同一个平台，进行大数据分析与计算，两者的相似度极高。 二、大数据与云计算平台优势分析 数据处理是大数据的基础要求，新时代下的“大数据”理念已经是无法用传统计算机处理方式来满足的，因而需要一种新的计算方式作为支持。容量大、种类多、价值高、更新快的特点使得大数据看起来像是一座高楼大厦，有着巨大的价值等待人们的开发利用，而云计算所提供的安全、高效的数据应用服务可以有力地支撑这座楼房。 大数据与云计算平台是一个由众多技术融合的综合体，其主要包括虚拟化技术、分布式海量数据存储与管理和分布式并行编程技术。大数据与云计算平台充分利用云计算适用于数据密集型计算的特点，很好地贴合了大数据对数据量和数据类型的要求；云计算分散到集群电脑的处理方式能够实现数据的及时调用和动态调整，达到高效、快速处理数据信息的目的；平台可以利用虚拟化处理方式对电脑本地资源、网络资源等进行整合、按照要求进行统一调度，实现信息价值最大化。同时大数据与云计算平台具有良好的相容性，能够与各种系统应用做到有效契合。以云计算为核心的数据处理平台能够满足更加复杂的操作要求，同时其容量大、运行稳定、安全性高的特点能够适应现在对数据处理的需求；大数据可以为云计算的运行提供指导，对云计算的资源进行有效的调配。 三、基于云计算的大数据平台应用研究 3.1基于云计算的大数据平台优点分析 目前社会各领域所采用的传统单机处理模式成本较高，而且无法根据用户的使用要求进行扩展，随着用户应用数据量的不断增加及数据处理复杂程度的不断提高，这便会导致单机处理模式的性能无法满足用户的实际需求，而基于云计算技术构建而成的大数据平台可以有效解决上述问题，可以为不同层次用户提供安全、高效、便捷的应用数据服务，对提高用户对应用数据的使用效率和使用质量有着重要作用。云计算在实际运用中具备良好的弹性伸缩及动态调配等功能，对资源的虚拟化处理及系统的透明性处理可以满足用户按需使用要求，其绿色节能可以最大程度上契合新型大数据处理技术的诸多要求，而以云计算为代表的新一代计算处理模式具有更强大的处理功能，其存储空间、可靠性、安全性、便捷性都可以满足用户需求，并且大数据平台在应用中具有优秀的可平滑迁移、可弹性伸缩等有点，并且可以实现对云计算资源的统一管理和调度等诸多优势特性，所以基于云计算的大数据平台应用已成为未来计算技术的主要发展方向。 3.2基于云计算的大数据平台实际应用 基于云计算技术的大数据平台可以提供聚合大规模分布式系统中，对通讯、存储、处理等能力的需求，并可以为上层平台通过灵活、可靠的方式提供各类应用，并且其在实际应用中可以针对海量多格式、多模式大数据的跨系统、跨平台等操作，提供统一管理手段和敏捷的响应机制，对支持大数据快速变化的功能目标、系统环境以及应用配置有着重要作用。例如，基于云计算技术构建而成的企业信息系统，该新型系统在建设过程中采用了分布式集群技术来构建一个大数据平台，该平台在实际运行中可以支持不同业务应用中多种格式、多种访问模式的大数据统一存储，并采用分布式工作流和调度系统框架来构建一个数据分析系统，利用分布式计算手段实现大数据的转换、关联、提取以及聚合等功能，该类大数据平台在实际应用中可以满足企业各种业务的实际需求。 基于云计算技术的大数据平台可以实现企业决策支撑、销售预测等功能，这是因为其在实际应用中可以利用上层应用数据，通过大数据平台分析系统的功能及附加业务的逻辑功能对其进行分析，从而为现代企业利用数据决策提供科学、准确、有效的参考依据。云计算平台技术与云计算服务技术在新时期的高速发展，使大数据平台应用技术成为可能，如果没有云计算技术作为大数据平台的技术支撑，大数
负载调度算法 负载均衡（Load Balance），又称为负载分担，就是将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个操作单元上进行执行，例如Web服务器、FTP服务器、企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等，从而共同完成工作任务。负载均衡建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价又有效的方法来扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。 在调度器的实现技术中，IP负载均衡技术是效率最高的。在已有的IP负载均衡技术中有通过网络地址转换（Network Address Translation）将一组服务器构成一个高性能的、高可用的虚拟服务器，称之为VS/NAT技术。在分析VS/NAT 的缺点和网络服务的非对称性的基础上，提出通过IP隧道实现虚拟服务器的方法VS/TUN，和通过直接路由实现虚拟服务器的方法VS/DR，它们可以极大地提高系统的伸缩性。 在内核中的连接调度算法上，IPVS实现了以下几种调度算法： 1 轮叫调度 1.1 轮叫调度含义 轮叫调度（Round Robin Scheduling）算法就是以轮叫的方式依次将请求调度不同的服务器，即每次调度执行i = (i + 1) mod n，并选出第i台服务器。算法的优点是其简洁性，它无需记录当前所有连接的状态，所以它是一种无状态调度。 轮叫是基站为终端分配带宽的一种处理流程，这种分配可以是针对单个终端或是一组终端的。为单个终端和一组终端连接分配带宽，实际上是定义带宽请求竞争机制，这种分配不是使用一个单独的消息，而是上行链路映射消息中包含的一系列分配机制。 1.2 轮叫调度算法流程 轮询调度算法的原理是每一次把来自用户的请求轮流分配给内部中的服务器，从1开始，直到N（内部服务器个数），然后重新开始循环。在系统实现时，我们引入了一个额外条件，即当服务器的权值为零时，表示该服务器不可用而不被调度。这样做的目的是将服务器切出服务（如屏蔽服务器故障和系统维护），同时与其他加权算法保持一致。所以，算法要作相应的改动，它的算法流程如下：假设有一组服务器S = {S0, S1, …, Sn-1}，一个指示变量i表示上一次选择的服务器，W(Si)表示服务器Si的权值。变量i被初始化为n-1，其中n > 0。 j = i; do { j = (j + 1) mod n;
Java分布式架构设计 一种互联网应用的分布式架构模式微服务应用框架的实现(gradle,dubbo,zookeeper,springmmvc) 简介： 框架是用freemarker、springmvc、dubbo、hibernate编写的快速互联网应用敏捷开发框架,采用web层和service层分离独立的设计模式, 用最流行的微服务架构，使用gradle替代maven管理项目结构依赖 架构应用图： 主要分5部分组成： fw_core:核心微层服务基类 fw_web:前端web框架使用 fw_facade:api层记录 fw_string:字符串处理 fw_cg:代码生成工具 此项目已经放到github上,由于时间有限,开档不全！
希望各位大神有好的建议，联系我一起交流！ 源码地址：https://https://www.doczj.com/doc/5f18079773.html,/ligson/hfw (技术交流扣扣群:487490324) 微服务架构的好处 微服务架构模式有很多好处。首先，通过分解巨大单体式应用为多个服务方法解决了复杂性问题。在功能不变的情况下，应用被分解为多个可管理的分支或服务。每个服务都有一个用RPC-或者消息驱动API定义清楚的边界。微服务架构模式给采用单体式编码方式很难实现的功能提供了模块化的解决方案，由此，单个服务很容易开发、理解和维护。 第二，这种架构使得每个服务都可以有专门开发团队来开发。开发者可以自由选择开发技术，提供API服务。当然，许多公司试图避免混乱，只提供某些技术选择。然后，这种自由意味着开发者不需要被迫使用某项目开始时采用的过时技术，他们可以选择现在的技术。甚至于，因为服务都是相对简单，即使用现在技术重写以前代码也不是很困难的事情。 第三，微服务架构模式是每个微服务独立的部署。开发者不再需要协调其它服务部署对本服务的影响。这种改变可以加快部署速度。UI团队可以采用AB测试，快速的部署变化。微服务架构模式使得持续化部署成为可能。 最后，微服务架构模式使得每个服务独立扩展。你可以根据每个服务的规模来部署满足需求的规模。甚至于，你可以使用更适合于服务资源需求的硬件。比如，你可以在EC2 Compute Optimized instances上部署CPU敏感的服务，而在EC2 memory-optimized instances上部署内存数据库。 微服务架构的不足 Fred Brooks在30Year前写道，“there are no silver bullets”，像任何其它科技一样，微服务架构也有不足。其中一个跟他的名字类似，『微服务』强调了服务大小，实际上，有一些开发者鼓吹建立稍微大一些的，10-100 LOC服务组。尽管小服务更乐于被采用，但是不要忘了这只是终端的选择而不是最终的目的。微服务的目的是有效的拆分应用，实现敏捷开发和部署。 另外一个主要的不足是，微服务应用是分布式系统，由此会带来固有的复杂性。开发者需要在RPC或者消息传递之间选择并完成进程间通讯机制。更甚于，他们必须写代码来处理消息传递中速度过慢或者不可用等局部失效问题。当然这并不是什么难事，但相对于单体式应用中通过语言层级的方法或者进程调用，微服务下这种技术显得更复杂一些。 另外一个关于微服务的挑战来自于分区的数据库架构。商业交易中同时给多个业务分主体更新消息很普遍。这种交易对于单体式应用来说很容易，因为只有一个数据库。在微服务架构应用中，需要更新不同服务所使用的不同的数据库。使用分布式交易并不一定是好的选择，不仅仅是因为CAP理论，还因为今天高扩展性的NoSQL数据库和消息传递中间件并不支持这一需求。最终你不得不使用一个最终一致性的方法，从而对开发者提出了更高的要求和挑战。
1.Rr – Round Robin 默认情况下，访问请求分配的次序为： 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3,4 若Servers之间存在性能差异，可以通过调整分配粒度值（weight），来控制访问请求分配的次序： 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3,4,4,4, 2.Lc - Least Connections 新的访问请求将分配至当前连接数最少的一台服务器上。分配粒度方法定义了两个服务器的活动连接数要有多大差别，算法里才会将它们区分为不同等级。3.Sr – Shortest Response Time 基于后台服务器的最短相应时间来分配新的访问请求。 4.Pi – Persistent IP 相同IP地址的请求将会分配到相同的服务器上 5.HI - Hash IP 这是一种基于源IP地址Hash来分发新建连接的算法。客户端发送一个请求到虚拟服务器；负载均衡设备将根据源IP地址计算出的哈希值来选择将该访问请求发送到哪一台服务器；对于哈希值相同的请求连接，都将会发送到相同的服务器上。 注意：如果一台服务器失效了，将导致负载均衡设备上的哈希值重新计算，这样对所有原已维持的会话状态都将产生影响。 在负载均衡集群的方式下，客户端到服务器端的对应关系，在其他负载均衡设备上无法维持的，因此当其中一台负载均衡设备失效以后，客户端的请求将会在其他正常的负载均衡重新进行负载分配。 6.CHI – Consistent Hash IP 这是一种基于源IP地址Hash来分发新建连接的算法。 客户端发送一个请求到虚拟服务器；负载均衡设备将根据源IP地址计算出的哈希值来选择将该访问请求发送到哪一台服务器；对于哈希值相同的请求连接，都将会发送到相同的服务器上。 注意：
集群的负载均衡技术综述 摘要：当今世界，无论在机构内部的局域网还是在广域网如Internet上，信息处理量的增长都远远超出了过去最乐观的估计，即使按照当时最优配置建设的网络，也很快会感到吃不消。如何在完成同样功能的多个网络设备之间实现合理的业务量分配，使之不致于出现一台设备过忙、而别的设备却未充分发挥处理能力的情况，负载均衡机制因此应运而生。本组在课堂上讲解了《集群监控与调度》这一课题，本人在小组内负责负载均衡部分内容，以及PPT的制作。 关键词：负载均衡集群网络计算机 一、前言 负载均衡建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效的方法扩展服务器带宽和增加吞吐量，加强网络数据处理能力，提高网络的灵活性和可用性。它主要完成以下任务：解决网络拥塞问题，服务就近提供，实现地理位置无关性；为用户提供更好的访问质量；提高服务器响应速度；提高服务器及其他资源的利用效率；避免了网络关键部位出现单点失效。 其实，负载均衡并非传统意义上的“均衡”，一般来说，它只是把有可能拥塞于一个地方的负载交给多个地方分担。如果将其改称为“负载分担”，也许更好懂一些。说得通俗一点，负载均衡在网络中的作用就像轮流值日制度，把任务分给大家来完成，以免让一个人累死累活。不过，这种意义上的均衡一般是静态的，也就是事先确定的“轮值”策略。 与轮流值日制度不同的是，动态负载均衡通过一些工具实时地分析数据包，掌握网络中的数据流量状况，把任务合理分配出去。结构上分为本地负载均衡和地域负载均衡(全局负载均衡)，前一种是指对本地的服务器集群做负载均衡，后一种是指对分别放置在不同的地理位置、在不同的网络及服务器群集之间作负载均衡。 服务器群集中每个服务结点运行一个所需服务器程序的独立拷贝，诸如Web、FTP、Telnet或e-mail服务器程序。对于某些服务（如运行在Web服务器上的那些服务）而言，程序的一个拷贝运行在群集内所有的主机上，而网络负载均衡则将工作负载在这些主机间进行分配。对于其他服务（例如e-mail），只有一台主机处理工作负载，针对这些服务，网络负载均衡允许网络通讯量流到一个主机上，并在该主机发生故障时将通讯量移至其他主机。 二、负载均衡技术实现结构 在现有网络结构之上，负载均衡提供了一种廉价有效的方法扩展服务器带宽和增加吞吐量，加强网络数据处理能力，提高网络的灵活性和可用性。它主要完成以下任务： 1.解决网络拥塞问题，服务就近提供，实现地理位置无关性 2.为用户提供更好的访问质量 3.提高服务器响应速度
基于云计算的SaaS领域服务平台建设 总 体 规 划 说 明 书 目录 1引言4
1.1编写目的 (4) 1.2项目背景 (4) 1.3参考资料 (5) 1.4术语缩写与解释 (5) 2总体规划6 2.1建设目标 (6) 2.2技术路线 (7) 2.2.1一站式服务平台 7 2.2.2应急服务平台 9 2.2.3通用后台 9 2.3基本流程 (11) 2.4支撑环境 (12) 2.4.1开发环境 12 2.4.2系统运行环境 12 2.4.3数据库环境 12 2.5局限性 (12) 2.6技术可行性 (12) 3总体设计13 3.1系统逻辑结构 (13) 3.2技术架构 (14) 3.3应用服务层设计 (16) 3.3.1通用后台 16 3.3.2面向领域的服务 17 3.4SAAS服务层设计 (17) 3.5接口设计 (17) 3.5.1用户接口 17 3.5.2外部接口 17 3.5.3内部接口 17 3.6运行设计 (18) 3.6.1运行模块组合 18
3.6.2运行控制 18 3.6.3运行时间 18 3.7数据库设计 (18) 3.7.1逻辑结构设计要点 18 3.7.2物理结构设计要点 18 3.7.3数据结构与程序的关系 18 3.7.4规范要求 18 3.8系统出错处理设计 (19) 3.8.1出错信息 19 3.8.2补救措施 19 3.8.3系统维护设计 20 4安全性设计20 4.1.1安全架构 20 4.1.2多企业数据隔离设计 22 5实施步骤23
1引言 1.1编写目的 本文档旨在为基于云计算的SaaS领域服务平台建设项目从项目目标、技术路线、技术要求、实施方法等方面做出规划，便于公司内部市场人员、开发人员和管理人员等在项目理解和实施等方面达成共识。 1.2项目背景 SaaS是Software-as-a-Service（软件即服务）的简称，是随着互联网技术的发展和应用软件的成熟，而在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式。它是一种通过lnternet提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。用户不用再购买软件，而改用向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，且无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件，软件厂商在向客户提供互联网应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让用户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。对于许多小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要。 在这种模式下，客户不再像传统模式那样花费大量投资用于硬件、软件、人员，而只需要支出一定的租赁服务费用，通过互联网便可以享受到相应的硬件、软件和维护服务，享有软件使用权和不断升级，这是网络应用最具效益的营运模式。 Cloud Computing（云计算）是一种新兴的共享基础架构的方法，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等，它可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。这使得企业无需为繁琐的细节而烦恼，能够更加专注于自己的业务，有利于创新。 SaaS出租软件服务，云计算出租网络资源 云计算的出现，恰好解决了SaaS发展过程中面临的一些问题，当SaaS提供
应用交换技术的负载均衡算法 应用交换技术里主要包括四项关键的技术： ●截获和检查流量 ●服务器监控健康检查 ●负载均衡算法 ●会话保持 截获和检查流量保证只有合适的数据包才能通过； 服务器监控和健康检查随时了解服务器群的可用性状态； 负载均衡和应用交换功能通过各种策略导向到合适的服务器； 会话的保持以实现与应用系统完美结合； F5在应用交换技术中的优势： A、截获和检查流量 –BIG-IP 有最强的数据包截获和检查引擎去检查任何数据流量包中的任何部分，可以检测16384bytes包的深度，理论上可以检测 64Kbytes的包长度 –这使得BIG-IP 明显有别于其他的厂商的产品 B、用于定制控制的iRules工具 –可用来定义如何根据报头和/或TCP有效负载信息来引导、保存和过滤流量。 –iRules增强了企业或服务提供商定根据业务需求定制应用流量的能力。 –通用检查引擎和iRules分别是应用智能和业务决策来进行应用流量管理的方法和工具。 C、服务器监控和健康检查
–服务器(Node)-Ping(ICMP) –服务(Port)-Connect –扩展的应用验证(EA V) –扩展的内容验证(ECV) –针对VOD服务器的专用健康检查机制 –针对节点的检查频率和超时频度,e.g.10seconds响应,e.g.5seconds D、负载均衡和应用交换功能 –Global Load Balancer提供17种负载均衡算法 –F5提供最优质的负载均衡和应用交换功能 静态算法 动态算法 智能算法 I –control UIE + Irules –Local Load Balancer提供12种负载均衡算法 E、持续功能 –连续性与负载平衡是相互对立的，但它对于负载平衡又是必不可少的! –简单的连续性—基于源地址 –HTTP Cookie 连续性 –SSL Session ID 连续性 –目的地址的亲合作用--caches –standby BIG-IP实现对连续性记录的镜像 –智能与第七层的内容交换组合 F5做为应用交换领域的领导厂商，一直保持着技术上的领先地位，F5已经有40多项技术申请了专利，其它的竞争合作伙伴都在购买F5的这些专利技术。接下来我们讨论一下负载均衡算法。
LTE 系统的移动负载均衡技术 摘要—在本文中我们提出的仿真结果表明，一个基于自动调节切换门限的简单的分布式同频负载均衡算法能显著降低LTE(Long Term Evolution,长期演进)网络中的呼叫阻塞率，并提高蜂窝边缘的吞吐量。 【关键词】LTE 负载均衡 切换 SON 无线电资源管理(RRM) 简介 负载均衡的描述为，将过载小区的负载分配给轻载的相邻小区使整个网络的无线资源运用更有效率。在本文中，我们所关心的是同频负载平衡机制，它在几分钟或几小时内测量反应时间，并能在长期演进网（LTE ）中以最低的额外信令实现。 有很多方法可以重新分配小区之间的负载。一种方法是通过修改导频功率来调整小区的覆盖范围[1]。一个更强的导频功率实际上可以允许更多的远距离的用户进入小区，从而达到增加覆盖范围的目的。然而，自动调节小区覆盖范围冒着可能会造成覆盖漏洞的风险。另一种重新分配小区负载方法是修改两个相邻小区之间的切换区域。这种方法被称为移动负载均衡（MLB ）。移动负载均衡的规则是一偏置切换测量值来调整切换区域，致使超载小区的边缘用户切换到负载较轻的相邻小区，从而提高资源的利用效率[2]。其结果是在呼叫阻塞率的降低和蜂窝边缘的吞吐量的提高。由于小区间负载分配自动的被完成，这种技术是自组织网络（SON ）算法的一种。 本文的结构安排如下：在第二节中将介绍一个简单的分布式负载均衡算法；在第三节中，将介绍一个仿真模型并给出仿真结果；最后的结论将在第四节给出。 移动负载均衡 根据文献[3]，切换可以被许多事件所触发。在这篇文章中我们只涉及一个特定的事件，这个事件被称为事件A3，触发事件A3是当一个特定用户检测到一个相邻小区的信号质量比当前服务小区的好时进行切换触发。这个触发条件可以被描述为公式（1），其中i 和j 分别是当前小区和相邻小区，Mi 和Mj 分别是用户测量到小区i 和j 的信号强度，()O f i 和()O f j 分别是小区i 和j 的频率fi 与fj 的频率偏移，()cs i O 是服务小区的小区偏置，(),cn i j O 是小区i 对j 的小区偏置，ξ和η分别是一个滞后术语和一个固定的偏移量。Mi 的测量值可以是一个单位为dBm 的参考信号接收功率的形式，或者是单位为dB 的参考信号接收质
阿里分布式负载均衡架构介绍 以表格存储为例
Table Store是构建在阿里云飞天系统之上的分布式NoSQL数据存储服务，支持单表千万级读写和数十P数据存储，具备99.99%的数据可用性以及11个9的数据可靠性。表格存储基于庞大的共享资源池来服务客户，通过负载均衡来协调不同客户对资源的诉求，削峰填谷带来了成本的下降，并最终让客户收益。 本次分享即对表格存储负载均衡技术做一些总结，以便探讨分布式系统中负载均衡的问题和思路。 下面会先对表格存储做简单的介绍，以便更好的讨论我们碰到的问题。然后会介绍多租户的概念，并说明单机多租户和分布式系统多租户的不同。最后重点介绍分布式系统中多租户负载均衡的核心问题。 一、表格存储概览 需求驱动 先来看看为什么要做表格存储。就像10年前谷歌BigTable论文里面描述的一样，新时代数据有一些明显的特征： o数据量大、读写量大、增长速度很难预计。关于增长速度，比如答题，一天内访问量就可能上涨几十倍，不差钱，就看你能不能搞定。 o数据之间关系很弱。比如对邮箱应用来说，不同用户的邮件记录之间完全没有关系，无论是收发还是搜索，你都只能在自己的邮箱数据内进行。
o业务变动频繁，schema也需要跟着频繁变动。 受传统数据库约束，这三个需求都没有得到很好地解决。第一是扩展性，比如你跟DBA说业务明天要扩大10倍，估计DBA得头痛一下。他要给你准备好资源，分库分表，甚至需要业务逻辑也随之改动，很麻烦。 第二个是可用性。传统单机数据库一般是主备，有强同步、弱同步等选择，看起来给应用很多的选择权，其实选哪个你都觉得不爽，因为你想的是既要、又要、还要…… 第三点是灵活性。这也很好理解，比如数据库里面有几十亿条数据，业务方跟DBA说我要加一列，看看DBA的脸色你就知道了，DBA是不喜欢这种需求的，一般来说业务方会预留一些空白字段来避开这种需求。 正因为需求真实的存在，已有的数据库没有很好的解决，所以很多新的数据库就出来了，NoSQL是其中一个思路，是传统SQL数据库的一个很好的补充，所以我认为应该解释为Not Only SQL。未来将迎来数据库百花齐放的几年，数据库将和行业更紧密的结合，拭目以待。 特性
一种改进的实时混合任务调度算法 谢建平1，阮幼林1,2 1武汉理工大学信息工程学院，武汉（430070） 2南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，南京（210093） E-mail：xjp_1997@https://www.doczj.com/doc/5f18079773.html, 摘要：文章提出了结合TBS（总带宽服务器法）算法和DMS（时限单调算法）算法的实时混合任务的调度算法，该方法能保证周期任务满足时限的要求，还能缩短非周期任务的响应时间。基于TBS服务器思想将非周期任务转换成有时限要求的硬实时任务，然后基于DMS 调度周期任务和非周期任务。由于是使用静态的DMS算法，不仅可以减小任务的切换开销，而且对系统的瞬时过载有一定的适应性。 关键词：实时系统；任务调度；时限单调算法；总带宽服务器算法 1. 概述 随着计算机技术的飞速发展与普及，实时系统已经成为人们生产和生活中不可或缺的组成部分。实时系统具有及时响应、高可靠性、专用性、少人工干预等特征[1]，被广泛应用于工业控制、信息通讯、网络传输、媒体处理、军事等领域。实时系统的正确性不仅依赖于计算的逻辑结果，还取决于获得计算结果的时间的正确性。在航空航天、电信、制造、国防等领域，对实时系统有着强烈的应用需求。 由于实时系统的应用面非常广，所以实时系统的分类方法很多。通常按照系统中任务的周期性或者任务对截止期限的要求进行划分。实时任务按照周期性划分可以分为周期实时任务（periodic task）和非周期实时任务（aperiodic task）；按照对截止期限的要求可以分为硬实时任务和软实时任务[1]。 本文提出了结合TBS（总带宽服务器法）算法[5]和DMS（时限单调算法）[6]算法的实时混合任务的调度算法，该方法能保证周期任务满足时限的要求，还能缩短非周期任务的响应时间。算法将非周期任务赋予一个假想的时限，然后整个实时系统采用DMS算法调度。由于是使用静态的DMS算法，不仅可以减小任务的切换开销，而且对系统的瞬时过载有一定的适应性。 2. 实时系统的任务调度 由于实时调度是保障实时系统满足时间约束的重要手段，所以一直是实时计算研究领域中倍受关注的热点问题。调度的实质是资源的分配，包括处理器和其他运算、交互、存储资源，调度就是来用来将这些资源合理地分配给各个实时任务的一种方法。 根据调度顺序产生的时机和方式可以分为静态调度和动态调度[1]。若调度算法是在编译的时候就做出决定从就绪任务队列中选择哪个任务来运行的，则这样的调度是静态的。这类调度算法假设系统中实时任务的特性(如：截止期，WCET等)是事先知道的。它脱机地进行可调度性分析，并产生一个调度表。静态调度算法的优点是运行开销小，可预测性强。但是，由于静态调度算法一旦做出调度决定后在运行期间就不能再改变了，所以它的灵活性较差。 如果调度器是在运行期间才决定选择哪个就绪任务来运行的，则这类调度被称为动态调度。动态调度算法能够对变化的环境做出反应，因此，这类调度算法比较灵活，适合于任务不断生成，且在任务生成前其特性并不清楚的动态实时系统。但是，动态调度算法的可预测性差且运行开销较前者大。
基于虚拟化技术的云计算平台架构 1虚拟化技术研究 虚拟化技术，可以把一个物理单元虚拟成多个逻辑单元，这样，一个物理单元就可以运行多个应用。这对于资源使用效率的提高，有着不可估量的作用，并且各种资源的管理也更加方便。目前云计算模式主要分为：私有云、公有云和混合云。无论是哪种云，其目标都是整合资源为客户服务，系统资源具备高性能的处理能力成为了必然要求。 目前，传统处理器的利用率普遍低下，很大部分资源都被白白浪费，哪怕最昂贵的处理器的利用率也仅在20％左右。面对这一问题，虚拟化技术应运而生，有效的解决了服务器处理能力的利用率问题。虚拟化技术包括：内存虚拟化、存储虚拟化、硬件虚拟化、软件虚拟化等各项技术。本文研究的基于虚拟化技术的云计算平台主要实现了服务器的虚拟化，将一个服务器当成多个服务器使用，大大提高了处理能力。 比如说，一般的服务器，3个独立的物理服务器可以运行3种不同的应用，但是在采用服务器虚拟化之后，这3种不同的应用可以运行在3个独立虚拟的服务器上，而这3个虚拟化的服务器只需要用一个物理服务器来托管。由此可见，服务器虚拟化大大提高了服务器处理能力的利用率，节约了大量资源。 目前应用最广泛的虚拟化技术分为全虚拟化和半虚拟化。研究表明，虚拟化的特性为云计算平台抽象了硬件资源。这样，云计算平台
的弹性设计就可以获得大量的便利，基于SOA的云计算平台的可扩展性也大大增强。针对全虚拟化来说，采用的是DBT技术，在虚拟机运行的时候，在敏感指令前插入指令将执行陷入到虚拟机监视器中，这种技术的优点在于代码的转换是动态的。本文中提出的基于虚拟化技术的云计算平台就是采用全虚拟化技术构建的，而且是采用全虚拟化的KVM。 2服务器云的构建 云计算平台的功能实现和子系统运行都要依赖于服务器云，因而，服务器云对于整个云计算平台的重要性不言而喻。近年来，计算机逐渐从大型机向微型个人计算机过渡，但是用户对于获得异构类型的操作系统和应用程序仍然比较困难。目前来说，用户在轻量级的设备选择应用比较茫然和混乱，难以得到完善的服务。云计算平台依托其自动性，可以为用户对服务的选择提供极大的便利。虚拟化技术使得底层差异封装为统一的应用接口，用户在使用时，只需要通过云计算平台选取自己需要的服务即可。这大大方面了用户，也提高了系统的利用率。 3云计算模式的特性研究 与分布式计算和网络计算相比，云计算具有其他两者无可比拟的优势。主要表现在以下几个方面： 首先，云计算具有超大的规模。以Google出为例，目前的Google 云计算已经拥有了100多万台服务器，超大规模的基础模块决定着云计算无可比拟的计算能力。IBM、微软、Yahoo等的云计算平台也拥
云计算中任务调度算法的研究综述-电子商务论文 云计算中任务调度算法的研究综述 文／张艳敏 摘要：云计算中任务调度算法的好坏直接影响云计算系统整体性能，也影响着云计算系统处理用户提交的任务的能力。本文归纳了云计算调度的特点和性能指标，总结了云计算中的任务调度算法，分析了云计算任务调度算法的研究现状及其进展。最后讨论了现有任务调度策略存在的问题，为云调度研究指明了方向和思路。 关键词：云计算；任务调度；遗传算法；蚁群算法 前言 云计算是一种基于互联网的新的服务模式，这种模式按使用量付费，提供可用的、便捷的、按需的网络访问，它将用户需求的计算任务分布在由大量计算机构成的数据中心，数据中心采用虚拟化技术，把各种软硬件资源抽象为虚拟化资源，再通过资源调度技术使各种应用能够根据需要获取计算能力、存储空间和信息服务。 在云计算环境中，一个大规模计算任务需要进行分布式并行处理，系统首先将逻辑上完整的一个大任务切分成多个子任务，然后根据任务的相应信息采取合适的调度算法，在不同的资源节点上运行这些子任务，所有的子任务处理完后进行汇总，最后将结果传给用户。云计算任务调度的目的是给需要的用户分配不同的资源，在某一特定的云环境下，依据某一种规则使用资源，在不同的用户之间平衡和调整资源，在满足用户需求的前提下，使得任务完成时间尽量小，且资源利用率尽量高。调度最终要实现时间跨度、服务质量、负载均衡、经济原则最
优等目标。云计算任务调度是云计算研究中的重点和难点。任务调度算法的优劣会影响到云计算系统处理任务的能力。近几年，研究者针对云环境下的资源调度做了很多研究，主要体现在以提高云计算数据中资源利用率为宗旨的资源管理与调度、以降低云计算数据中心的能耗为目标的资源分配与调度、经济学的云资源管理模型研究等方面。 本文综述了云环境下的任务调度算法，分析了近几年来典型的云计算任务调度算法的发展趋势，为相关领域的研究人员提供参考。 1、网格任务调度与云计算任务调度的比较 在网格计算和云计算中，虽然系统资源都是以数据池的形式呈现给用户，但它们之间的区别是网格用户的任务是通过实际的物理资源来执行，而云计算环境下的用户任务是通过逻辑意义上的虚拟资源来执行。对于以上两种计算方式，都是由用户将任务提交给计算中心，系统通过对任务的需求进行分析，然后来寻找合适的资源节点执行，此时的用户并不关心执行任务的是哪个节点。网格系统通过用户预先设定的任务并行执行算法，并结合自己的调度系统使用户任务实现跨物理节点并行执行[1]，云计算任务调度通常情况不会跨虚拟机并行调度。尽管云计算是在网格计算、分布式计算及并行计算的基础上发展起来的，但是云环境比较复杂，任务呈现多样性，而且是以商业服务作为宗旨。云计算任务调度策略不能照搬传统调度策略来满足用户提出的各种任务要求，必须考虑怎样在高效任务调度与资源分配同时提高经济效益、资源利用率以及用户体验等各方面的因素。可靠的云服务和各层次的用户公平使用资源的机会是云计算调度策略必须考虑的问题，此外还需要有一个调度策略来提供系统可以使用的资源，以便满足多样化的用户需求。因此虚拟化技术在云计算中的广泛应用、中间层与资源节点以
基于大数据的云计算支撑平台 IOP 浪潮IOP（Inspur Open Platform）是一个云计算架构的开放平台，采用大数据处理、社交网络、情景感知、服务化架构等关键技术和理念开放的应用支撑和资源整合平台，通过共享平台强化企业信息资源的有机整合和高效利用，构建开放、协同、智能、互联、弹性可扩展的IT基础软件环境，使客户有机会利用新技术的解决传统IT系统规划和建设存在的诸多难题，实现信息化从传统架构向云计算架构的平滑转型。 IOP平台采用“平台+应用”的总体思路，采用支持分布式、高并发和大数据处理的云计算架构设计。开放的架构为各种应用提供分布式计算、分布式存储、大数据分析、统一用户认证、统一消息引擎、统一资源管理等基础支撑服务能力，通过IOP可以整合来自内外部的各类信息资源，实现信息资源共享，开放业务能力和数据资源，创新应用开发和IT服务模式。 IOP平台的应用领域包括：基于云计算的信息化应用支撑、大数据处理和资源整合以及面向公众的互联网服务和电子商务。
IOP具备四个方面的关键特性，以满足之上承载应用的稳定运行。 1、满足百万级以上用户海量数据快速存取，并能够支持水平扩展， 基于大数据可弹性扩展的技术架构。 2、利用Open API整合与共享信息资源，对基础共性服务统一构建， 基于开放平台为多应用提供公共服务。 3、制定应用开发统一的标准规范，采用应用商店模式搭建应用生 态环境，促进应用创新。。 4、IOP产品研发始终坚持安全可控的技术路线，所有底层架构和 组件均为自主研发。 目前平台研发工作已经有了初步的成果，并在浪潮实施的包括智慧城市、警务云等一些重大项目中进行应用，浪潮IOP平台的应用极 大的提高了行业IT整体的计算能力、整合能力和创新能力,下一步将
静态负载均衡算法的简单说明 实现的问题： 目前有N个资源Scale1~ScaleN，且这N个资源正在处理个数不等的请求，这时发来M个请求。 如何把M个请求分发到这N个资源中，使得分发完之后这N个资源所处理的请求是均衡的。 名词定义 Scale-资源 Order-请求 compId-每个资源的唯一标识 compId数组-compIdArr 根据每个Scale目前所处理的Order个数多少，从小到大把其对应的compId记录在数组中 负载分配数组-dispatchCountArr 对于dispatchCountArr[i]，它的值表示的是可以分发的Order的个数， 分发的compId的范围是在compIdArr[0]到compIdArr[i]之间。 例，如果有3个Scale，它们的compId和当前的Order个数分别为 Scale1：1，Scale2：5，Scale3：12 那么根据这组数据可以构造一个负载分配数组 dispatchCountArr[0]=(5-1)*1=4 表示可以在Scale1上再分配4个Order dispatchCountArr[1]=(12-5)*2=14 表示可以在Scale1和Scale2上平均分配14个Order dispatchCountArr[2]=整型最大值表示可以在Scale1~Scale3上再平均分配任意个Order 当有多个Order订单，需要为每个都分配一个compId时， 1.先从dispatchCountArr[0]开始，如果dispatchCountArr[0]不为0，说明可以把这个订单指派给Scale1， 并且dispatchCountArr[0]的值减1； 2.如果发现dispatchCountArr[0]已经为0，则继续看dispatchCountArr[1]， 如果大于0，说明可以再从Scale1和Scale2中取一个进行指派，用dispatchCountArr[1] mod 2产生一个0到1 的index，意思是在Scale1和Scale2之间进行平均分配，取compIdArr[index]作为分配的compId， 同时dispatchCountArr[1]减1 3.如果dispatchCountArr[1]也被减为0，那么继续看dispatchCountArr[2]，类似2中的操作， 用dispatchCountArr[2] mod 3产生一个0到2的index，意思是在Scale1到Scale3