基于蚁群算法的流量调度系统的设计与实现

发布时间：2021-11-10 01:51

　　在数字经济蓬勃发展的背景下,一些大型商业网站、金融服务系统等常常面对高并发、高访问量的服务场景。负载均衡技术的出现使得系统在处于这种恶劣的环境下依然可以平稳运行。市场上的负载均衡服务厂商很多,既有硬件厂商也有云服务提供商。诸如F5这种专业的负载均衡硬件产品,虽然性能强悍、运行稳定但是造价同样不菲。性能上稍逊色一些的软件负载均衡不但可以帮助用户应付恶劣服务场景更加有助于消减成本。软件负载均衡中较为有代表性的项目当属LVS以及Nginx,二者工作在OSI模型中的不同层次,可以相互配合为系统提供负载均衡服务。为了保障良好运行,企业往往需要投入大量的工程师对这些软件进行部署、管理和维护,可谓十分的耗费人力物力。流量调度系统就是为了进一步减少这些资源消耗而被设计的。它通过对这些负载均衡软件的集中管理来达到在服务器集群中进行流量调度的目的。并且该系统以API的形式对外提供服务,可以十分便捷的接入各个管理平台。在设计层面,流量调度系统被划分成了三个子系统,依次是集群管理子系统、数据开放子系统以及监控报警子系统。这三个系统相互配合,为用户提供了完整的流量调度服务。以下为各个子系统所发挥的功能:（1）集... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：108 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３－２负载集群管理用例图??Ｆｉｇｕｒｅ?３－２?Ｌｏａｄ?ｃｌｕｓｔｅｒ?ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ?ｕｓｅ?ｃａｓｅ?ｄｉａｇｒａｍ??

图３－３调度任务管理用例图??

图３－５系统异常报警用例图??

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于负载均衡度的云计算任务调度算法[J]. 叶波.  东北电力大学学报. 2019(01)
[2]云计算下均衡负载的差异性资源调度算法优化[J]. 罗南超.  科学技术与工程. 2017(34)
[3]基于负载均衡的任务调度优化算法[J]. 樊程,苏若凡.  计算机工程与设计. 2017(06)
[4]负载均衡的分布式系统任务调度优化算法[J]. 宋俊辉,冯岩.  吉林大学学报(理学版). 2017(02)
[5]蚁群算法在服务器集群批量任务调度中的应用[J]. 王炳飞,王劲林,刘学,刘磊.  小型微型计算机系统. 2010(04)

硕士论文
[1]基于Django和Celery框架的进度管理平台的设计与实现[D]. 吴斌.华中科技大学 2016



本文编号：3486330