大众健身云计算平台的负载均衡控制

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1、大众健身云计算平台的负载均 衡控制Harbin Engineering University报告的主要内容 一、课题研究背景、目的、意义 二、国内外发展状况 三、课题的主要研究内容和研究方案 四、课题的预期成果 五、课题研究计划从上个世纪80年代,健身产业由国外传入我国 至今,中国健身运动的发展已经走过20几年的历 程。尤其是2008年北京奥运会带动了全国的健身 热潮,并形成了相当的产业规模,健身人群呈现 普及趋势。国家体育总局全民健身计划的制 定,健身已成为大多数居民日常生活中必不可少 的活动内容。目前我国的体育健身产业正呈现以 下几个发展特点:一、课题的研究背景及意义 传统健身产业正处向现

2、代健身服务业升级的一个变革期 健身专业化向健身生活化发展 健身信息化向健身物联和健身云计算中心发展本论文是国家支撑计划“科学健身专家指导系 统和服务平台的关键技术研究”(项目编号: SQ2011SF12B04184)的子课题“基于物联网技术远 程健身数据采集设备和相关组件的研发”的关键技 术之一。在充分研究健身技术的基础上,基于现 代物联网、云计算技术,结合健身产业的特点, 构建一个可以支撑全民健身服务需要的、快速实 时反应的、满足海量健身信息存储、处理的共享 “ 健身物联网”系统架构, 建立健身云计算中心。课题与项目的关系和位置负载均衡技术能够将负载进行平衡、分摊到多个操作 单元进行执行,从

3、而共同完成工作任务,这种廉价又有效 的方法能够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。然而由于现有LVS负载均衡算法不能将服务器节点的 负载情况动态的反馈给负载均衡器,不能较精确的实现负 载均衡,一段时间之后,系统可能会出现负载倾斜的状态 ,因此研究一种改进或新的负载均衡算法有着积极的意义 。 根据部署方式可以分为公共云和私有云两类二、国内外发展状况 云计算简介云计算(cloud computing),是一种基于互联 网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资 源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。 根据服务类型可以分为三类:1、基础设施即服

4、务(Infrastructure as a Service,IaaS)2、平台即服务(Platform as a Service,PaaS)3、软件即服务(Software as a Service,SaaS) 负载均衡控制负载均衡有两方面的含义:(1)大量的并发访问或数据流量分担到多台设备上分 别处理,减少用户等待响应时间。(2)单个重负载的运算分担到多台节点设备上做并行 处理,每个节点设备处理结束后,将结果汇总,返 回给用户,系统处理能力得到大幅提高。全局负载均衡指对分别放置在不同的地理位 置、有不同网络结构的服务器群间作负载均衡。本地负载均衡指对本地的服务器群做负载均 衡。 从其应用的地

5、理结构上分为本地负载均衡 和全局负载均衡硬件负载均衡 指直接在服务器和外部网络 间安装负载均衡设备,称之为负载均衡器。软件负载均衡 指在一台或多台服务器相应的 操作系统上安装一个或多个附加软件来实现负载 均衡。 根据负载均衡应用的网络层次,分为软件负载均衡和硬件负载均衡。(1)高性能:负载应该比较均衡的分布在云节点上,而且云 的规模和性能应该接近线性增长; (2)可伸缩性:当服务的负载增长时,系统能被扩展来满足 需求,且不降低服务质量; (3)高可用性:尽管部分硬件和软件会发生故障,整个系统 的服务必须是每天24小时,每星期7天可用的; (4)可管理性:整个系统可能在物理上很大,但应该容易管

6、理; (5)相对的成本性能优势:整个系统实现是经济的、易支 付的,而且随着系统的增长,成本的增长必须是经济的。负载均衡的云计算服务器系统应具有以下特性:三、主要研究内容和研究方案 本课题将构建基于SaaS的健身云计算中心,为 大众健身物联网提供信息开放共享、数据计算服 务。健身云计算中心LVS虚拟服务器构建于实际的 服务器集群之上,用户看不到提供服务的多台真 实服务器,而只能看见一台作为负载均衡器的服 务器。真实的服务器如下图所示:本课题设计云服务器体系结构如下图所示:轮叫调度 以轮叫的方式依次将请求调度到不同的服务器,即 每次调度执行i=(i+1) mod n ,并选出第i台服务器。算法的

7、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。LVS负载均衡算法:加权轮叫调度 按权值的高低和轮叫方式分配请求到各服务器。权 值高的服务器先收到的连接,权值高的服务器比权值低的 服务器处理更多的连接,相同权值的服务器处理相同数目 的连接数。最小连接调度 把新的连接请求分配到当前连接数最小的服务器。 通过服务器当前所活跃的连接数来估计服务器的负载情况 。调度器需要记录各个服务器已建立连接的数目,当一个 请求被调度到某台服务器,其连接数加l;当连接中止或 超时,其连接数减1。加权最小连接调度 是最小连接调度的超集,各个服务器用相应的权值 表示其处理性能。服务器的缺省权值为

8、1,系统管理员可 以动态地设置服务器的权值。加权最小连接调度在调度新 连接时尽可能使服务器的己建立连接数和其权值成比例。基于局部性的最少链接调度(Locality-Based Least Connections Scheduling,LBLC)算法其他算法:带复制的基于局部性最少链接调度(Locality-Based Least Connections with Replication Scheduling,LBLCR)算法目标地址散列调度(Destination Hashing Scheduling, DH)算法源地址散列调度(Source Hashing Scheduling, SH)算法

9、负载均衡算法中涉及到服务器负载状况的信息包括CPU利 用率、内存使用率、网络带宽、磁盘空间等。本课题主要 主要考虑三项指标:CPU使用率、内存占用率和响应时间 。根据这些指标的重要程度利用下面公式设置系数,越重 要的指标系数越高。四、课题的预期成果通过将以上各算法以及改进后的算法在健身云 计算中心服务器上负载均衡控制效果进行比较研 究,利用压力测试工具对云服务器进行加压测试 ,对云计算中心数据吞吐量和服务反应时间进行 统计,改进算法后能够提升云服务器性能,达到 云服务器负载均衡效果。所搭建的健身云计算中 心能够满足健身物联网海量并发数据访问和服务 请求。五、课题的研究计划收集课题的资料,查看中、英 文期刊会议的文献,制定课题 研究方案,开题。2011年8月2011年 11月初步设计健身云计算中心 LVS服务器架构方案,并对 多种方案进行比较。建立 为健身物联网设计的基于 SaaS的云服务体系结构。2011年12月2012年 2月编程调试程序进行系统试验,验证 各个算法负载均衡控制效果,对云 服务器加压条件下试验结果进行比 较、分析和整理,根据实际结果对 算法进行改进并探索新算法的可行 性。2012年3月2012年 10月对系统进行改进优化,整理实 验数据,撰写论文,准备毕业 答辩。2012年11月2013年 1月提交论文,进行答辩。2013年1月2013年3 月

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