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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

3 篇 学位论文
1 篇 会议

馆藏范围

4 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

4 篇 工学
- 2 篇 仪器科学与技术
- 2 篇 信息与通信工程
- 2 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 电子科学与技术（可...
- 1 篇 控制科学与工程
- 1 篇 软件工程
1 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

4 篇 trtcm算法
3 篇 负载均衡
3 篇 流量控制
2 篇 蚁群算法
1 篇 电信服务器集群
1 篇 kubernetes
1 篇 蚁狮算法
1 篇 高并发访问
1 篇 diffserv
1 篇 srtcm算法
1 篇 带宽分配公平性
1 篇 af业务

机构

1 篇 北京邮电大学
1 篇 电子科技大学
1 篇 南昌大学
1 篇 深圳大学

作者

1 篇 梁健新
1 篇 程时端
1 篇 隆克平
1 篇 廖全萍
1 篇 邱治铭
1 篇 张金鹏

语言

4 篇 中文

检索条件"主题词=trTCM算法"

共 4 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于电信服务器集群的流量控制机制的研究

基于电信服务器集群的流量控制机制的研究

引用

作者：梁健新深圳大学

学位级别：硕士

随着5G移动通信的发展以及互联网的日益普及,5G移动通信的用户规模的迅速增长以及移动互联网接入流量总量的爆炸式增长,使得电信服务器承受着越来越大的并发访问压力。因此在高并发场景下,必须要应用服务器集群技术以及负载均衡技术来... 详细信息

随着5G移动通信的发展以及互联网的日益普及,5G移动通信的用户规模的迅速增长以及移动互联网接入流量总量的爆炸式增长,使得电信服务器承受着越来越大的并发访问压力。因此在高并发场景下,必须要应用服务器集群技术以及负载均衡技术来提高系统的并发处理能力以及容错能力。另外,在并发量超过服务器集群设计能力的场景中,必须应用流量控制技术来对超负荷的流量进行限制,保障服务节点的健康。当前服务器集群的负载均衡技术以及流量控制技术存在着灵活性不足、没有考虑服务器负载状态或没有对请求进行差异化处理、对技术人员的要求高、维护成本高等问题。为此,本文从服务器集群的负载均衡技术以及服务器的流量控制技术两个方面进行深入研究,探讨其基本原理、常用算法及应用场景,并提出了一种基于蚁群算法的动态负载均衡算法以及一种基于tr TCM(Two Rate Three Color Marker)的多级动态流量控制算法。本文的主要研究内容如下: 首先,研究了蚁群算法的原理以及应用,分析了算法存在的问题并考虑负载均衡问题的特点,提出了一种基于蚁群算法的动态负载均衡算法,对蚁群算法进行了综合优化,其主要的优化工作:对蚁群算法的转移方式进行了优化,采用伪随机的方式进行转移;考虑了实时服务器负载,周期性地采集服务器节点的负载信息,基于此对启发式函数进行优化;引入信息素修正系数,对信息素更新方式进行优化。然后,研究了流量控制技术相关理论,提出一种基于tr TCM的多级动态流量控制算法,能够拦截异常流量并对请求进行分类,根据服务器的实时负载指标动态调整流量控制等级,对进入服务器的正常流量实施差异化的流量控制策略。设计了多级动态流量控制算法的四个功能模块,并对它们的主要功能及工作原理进行了详细的介绍。最后,对本文提出的算法进行对比实验,实验表明本文算法在请求平均响应时间、吞吐量、负载不均度、限流率等性能指标上均优于对比算法,证明了其可以发挥良好的负载均衡效果以及流量控制效果,能够提高系统的可靠性及任务处理效率。

关键词：电信服务器集群负载均衡流量控制蚁群算法 trtcm算法

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面向Kubernetes集群的负载访问控制的研究与实现

面向Kubernetes集群的负载访问控制的研究与实现

引用

作者：邱治铭电子科技大学

学位级别：硕士

随着容器化技术和容器编排技术的发展,应用更为广泛地被容器化部署在Kubernetes集群中,从而实现更好地管理维护。在网络流量日益增长的今天,大量的网络请求同时发生,对集群物理资源造成了巨大的压力,影响集群内服务的稳定性。但Kuberne... 详细信息

随着容器化技术和容器编排技术的发展,应用更为广泛地被容器化部署在Kubernetes集群中,从而实现更好地管理维护。在网络流量日益增长的今天,大量的网络请求同时发生,对集群物理资源造成了巨大的压力,影响集群内服务的稳定性。但Kubernetes在访问流量的控制方面,其负载均衡策略的单一性、静态性,以及其流量限制策略的局限性,都会对集群中服务的稳定运行产生严重的后果。为保证集群服务的网络服务质量和稳定性,本文提出了基于蚁狮算法的动态负载均衡模型以及基于漏桶和双速率三色标记令牌桶算法(tr TCM)的动态流控服务。首先在负载均衡策略方面,由于每个服务节点的处理性能随着其负载情况在不断波动,本文结合请求处理时间、CPU占用率、内存占用率和网络带宽占用率四个指标综合反映节点的处理性能,利用优化的多目标蚁狮算法(MOALO)寻求最优分配权重,然后动态地去修改各个服务节点的权重值。本文改进了MOALO算法:使用Tent混沌映射函数初始化种群个体,增强了初始解的遍历均匀性;使用自适应权重函数,提高全局搜索能力和搜索速率。其次在流量限制方面,利用Kubernetes丰富的监控能力,将集群的负载情况划分不同等级。设计实现请求预标记模块将访问工作负载的请求标记为不同的优先级。结合负载等级的划分和请求任务的优先级划分,对漏桶算法和tr TCM算法在请求限制策略方面进行了优化,实现对于不同优先级别的请求在不同负载等级下地差异化处理。最后以吞吐量、平均响应时间等作为评估指标,对于本文提出的负载均衡策略及流控策略与常用算法进行对比实验,测试优化模型的性能。实验结果表明,优化的动态负载均衡模型的综合性能表现优异,在高并发环境下相对稳定。动态限流服务因其在不同负载等级时的不同配置,能够更好地发挥系统性能,各项指标值稳定。在高并发数下,动态限流对于不同请求差异化处理,保证高优先级的稳定请求,更贴合实际应用场景。

关键词： Kubernetes 负载均衡流量控制蚁狮算法 trtcm算法

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基于负载均衡和服务流控的高并发访问机制的研究

基于负载均衡和服务流控的高并发访问机制的研究

引用

作者：张金鹏南昌大学

学位级别：硕士

随着互联网的普及与高速发展,软件应用对并发量和服务质量的要求越来越高,推动着互联网的架构不断演变。迅速增长的用户规模,日益复杂的业务系统,导致网络的并发访问流量爆发式增长。单一的服务器架构受限于硬件和网络带宽等,难以应对... 详细信息

随着互联网的普及与高速发展,软件应用对并发量和服务质量的要求越来越高,推动着互联网的架构不断演变。迅速增长的用户规模,日益复杂的业务系统,导致网络的并发访问流量爆发式增长。单一的服务器架构受限于硬件和网络带宽等,难以应对海量的用户访问,集群和负载均衡技术应运而生,它们能够提供更强大的任务处理性能和容错能力。其中,微服务架构以其优秀的组织结构和开发性能得到了广泛关注,可以通过将复杂系统拆分成多个独立服务的架构,降低系统耦合度,并可与集群技术结合,实现流量的分布式处理。然而,当用户访问流量总量过大时,无论采用何种负载均衡技术,分配给集群中各个服务器的流量仍然会超过机器的最大处理能力,尤其针对突发流量,就需要应用流量控制技术予以解决。为此,本文将从集群的负载均衡和微服务的流量控制两个方面开展研究工作,提出了一种优化的动态负载均衡模型和一种基于sr TCM算法的多级动态服务流控模型,并设计和验证了其实现方案,本文的主要研究内容如下。首先,基于请求任务的处理时间作为性能评价参数,构建一种基于蚁群算法的负载均衡基本模型。其次,对基本模型进行了综合优化,提出了一个优化的动态负载均衡模型,其主要优化工作:对标准蚁群算法的算法规则的综合优化;周期性采集微服务节点负载信息参数的数据,对蚁群算法的路径搜索方式进行优化;引入信息素迭代因子,根据请求响应时间对信息素更新方式进行优化。第三,基于Open Resty平台设计了优化的动态负载均衡模型实现方案。研究微服务架构下流控技术相关的理论,提出了一种基于srTCM算法的多级动态服务流控模型,能够根据请求的类型和机器的运行状态,对进入服务节点内部的任务进行动态调控和差异化处理,并设计了基于Gateway网关的动态流控模型实现方案。通过性能对比实验,验证了本文研究成果的性能,证明其优于常用的负载均衡和限流方案。

关键词：高并发访问负载均衡流量控制蚁群算法 trtcm算法

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DiffServ中两种标记算法对AF业务带宽分配公平性的分析研究

DiffServ中两种标记算法对AF业务带宽分配公平性的分析研究

引用

第七届全国青年通信学术会议

作者：廖全萍隆克平程时端北京邮电大学程控交换与通信网国家重点实验室北京邮电大学程控交换与通信网国家重点实验室北京邮电大学程控交换与通信网国家重点实验室

通过对DiffServ模型中两种标记算法trtcm、srTCM的仿真实验及数据分析,发现算法trtcm在对AF业务剩余带宽的分配上比算法srTCM更为公平.

关键词： DiffServ AF业务 trtcm算法 srTCM算法带宽分配公平性

来源：评论

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