一种基于agent的分布式系统负载平衡方法

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1、软件技术斗加企触之朴,人陀人口年月日第期一种基于的舍布式系挽负载平衡方法广西师范大学路替程世军一、前言单一的负载平衡策略或任务分配算法的负载平衡的基本问题设计和性能往往强烈依赖于系统结构和系统状态由多个处理机组成的分布式系统,可以将这些的知识。处理机组织成工作站模型、处理机池模型或混合模分布式系统中各处理机的自治性及其动态型。不管哪种情况,都要决定任务或者进程应当运行变化的状态,使局部调度算法所具有的系统全局状,即处理机的分配。态。在哪台机器上一个大的任务往往信息不确定由多个子任务组成,它们被分配到各个处理结点上整个系统的状态

2、是不断变化的,对任务的并行执行,这些子任务就被称为负载。当整个系统任调度策略应当随着系统状态的变化而相应调整,即务较多时,各结点上的负载就有可能产生不均衡现与时间有关。然而,传统调度算法很难满足这种自,。负,,象从而导致整个系统性能和利用率降低载平衡我调节性而且不存在不依赖于任何系统结构和问题解决得好与坏,直接影响到系统的性能,因此它系统状态的最佳通用算法。就成为分布式系统中的一个重要问题。在分布式系统负载平衡中,我们引人的负载平衡技术的核心是任务调度算法,即将各思想和方法,使系统中每一个结点都成为具有自适个任务比较均衡地分布

3、到不同的结点上并行处理,应性、学习和推理能力的智能,以弥补传统调,。使各结点的利用率达到最大从而最大限度提高系度策略的不足统的吞吐量。然而,一般情况下处理机个数大于二、智能负载平衡技术的任务分配问题是完全的,所以不能盲目的去负载平衡。,寻求这类问题的最优解对于具体的分布式系统是一种具有自主性、社交性、反应能力和在适当的假设条件下,可以采用求次优解的算法。预动能力的计算机进程。在处理分布式系统负载平负载平衡的目标是最大限度地提高衡问题中使用技术,可以使系统具有处理系的利用率,避免空闲尽可能缩短平均响统状态知识的不确定性和任务知识

4、的不完备性的,。,、、、应时间提高系统吞吐量能力通过分析推理综合评估和优化得到尽可传统负载平衡技术的不足之处能合理的决策,以提高系统性能。系统中的每个结。传统的研究一般都集中于寻找某种较优的算点对应一个负载平衡法上,并且已经有了一些成熟而切实可行的负载平负载平衡的知识表示引人基于知。,,,衡技术但是这些技术仍然存在如下一些问题识处理的技术结合面向对象的设计观点建造分,画©1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http:/

5、/www.cnki.net焦烹势软件技术匆热年月一日第期。布式系统知识库是通过学习算法获取新知识。负载平衡的学习和推理能力在使负载平衡的学习和推理能力,用过程中自我积累关于系统状态的知识吸收过去在分布式系统负载平衡控制中,各处理机可以,和当前系统状态以及将来相关方面的知识或者通分别进行调度。引人负载平衡,为各处理机增,,过对多个系统的观察获取大量的分析统计数据加学习和推理的能力,可以使系统获取、分析新的。来辅助和支持当前的决策同时在知识库的基础上知识,发现多个知识样本中包含的规律,辅助和支。进行推理。持当前的决策负载平衡的自适

6、应性能基于有关在动态负载平衡中,首先要确定如何表示处、系统一般知识的积累进行自我调节自我组织和自理机的负载,以作为负载平衡对于系统负载,。我适应以提高整个系统的性能。信息学习和推理的目标可以有三种方法表示处负载平衡的知识及其表示理机的负载把正在运行或者已就绪的进程作为负载平衡中的知识及其表示是引人学负载把的利用率作为负载综合衡量处理机。,、习和推理机制的基础它可以分为三类的开销考虑时间内存使用状况和网络带宽调度知识表示设计任务调度算法的一些等。、、,经验原理规则等比如是否把任务就近迁移到其其次,如何获取其它处理机负载状况,获取

7、系,。,它处理机上是否允许调度正在运行的任务等统全局知识样本则是负载平衡学习和推理。对象知识任务调度算法需要的相关基本的基础可以有如下几种途径定期主动查询各处知识。这里运用面向对象的设计技术,把计算机的理机的负载情况轻载重载处理机周期性地向其。所有资源都视为对象一个对象知识可以由对象他处理机发出负载状况信息每个处理机周期性地、,相关属性和作用在其上如。体的操作三部分构成向其他处理机广播自身的负载状况对其它处理机一个处理机对象的相关属性可以是运行速度、存储负载状况的获取,反映了负载平衡对整个系、,、。容量负载状况等释。其操作可以

8、是分配放等统环境的感知能力状态知识表示系统的当前和历史状态,比负载平衡通过不断积累关于系统状态、,。,,如负载信息资源利用情况等是决策选择的基准的知识作为训练样本集可采用归纳式学习调度知识可以用两种形式表现算法和规则。方法,挖掘数据中的模式和规比如下述形式是一种规则则,因而在

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