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大功率干扰下LVS负载均衡集群抗扰动算法

发布时间:2018-11-25 07:08
【摘要】:Linux虚拟服务器(LVS)是一个虚拟的服务器集群系统。在大功率干扰下,LVS集群的抗扰动性能不好,无法有效实现IP负载均衡和任务调度。提出一种基于功率自激的大功率干扰下LVS负载均衡集群抗扰动算法。采用自适应神经模糊系统网络动态干扰监测模型构建网络信息鲁棒性评价模型及Linux嵌入式用户信任感知网络信息信任度评价,计算MAC层两个模糊概念之间的相似度。得到大功率干扰监测数学模型,假设干扰信号表现为一种动态随机噪声信号,实现对大功率干扰下的LVS网络的扰动容错方案设计,对簇节点的接收信号强度(RSSI)信息没有合理开发应用,在簇头生成过程中形成的帧没能实现自适应均衡处理,分析节点之间发射和接收信号的耦合效应,需要实现算法上的改进。仿真结果表明,该算法有效实现IP负载均衡和任务调度,延迟了网络生命周期,提高Linux虚拟服务器的抗扰动性能。
[Abstract]:Linux Virtual Server (LVS) is a virtual server cluster system. Under the high power interference, the anti-disturbance performance of the LVS cluster is not good, and the IP load balancing and task scheduling can not be realized effectively. This paper presents an anti-disturbance algorithm for LVS load balancing cluster under high power interference based on power self-excitation. The adaptive neural fuzzy system network dynamic interference monitoring model is used to construct the network information robustness evaluation model and the Linux embedded user trust perception network information trust evaluation. The similarity between the two fuzzy concepts in the MAC layer is calculated. The mathematical model of high power interference monitoring is obtained, and the disturbance signal is assumed to be a dynamic random noise signal, which can be used to design the disturbance tolerance scheme of LVS network under high power interference. The (RSSI) information of the received signal strength of the cluster node is not developed and applied reasonably. The frame formed in the process of cluster head generation fails to realize adaptive equalization, and the coupling effect between the transmitted and received signals between the nodes is analyzed. The algorithm needs to be improved. Simulation results show that the proposed algorithm can effectively implement IP load balancing and task scheduling, delay the network life cycle and improve the anti-disturbance performance of Linux virtual server.
【作者单位】: 四川职业技术学院;
【基金】:四川省省教厅自然科学一般项目(14ZB0344)
【分类号】:TP393.05

【参考文献】

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【共引文献】

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5 杨R,

本文编号:2355231


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