版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、互聯(lián)網(wǎng)應用規(guī)模的迅速擴張,使服務器端所承受的負載壓力越來越大,已經(jīng)遠遠超過單臺服務器所能承受的極限,從而致使集群技術來承擔這種信息需求。目前,大型互聯(lián)網(wǎng)公司普遍采用服務器集群的方式提供服務,而未來云計算和虛擬化技術的發(fā)展,也會對集群技術提出新的要求。LVS(Linux虛擬服務器)的實現(xiàn)促進了集群技術的發(fā)展,但其負載調(diào)度的權值是靜態(tài)的,調(diào)度器不能根據(jù)服務器的真實負載情況來實時動態(tài)地調(diào)整權值,這樣容易給服務器造成負載傾斜。所以有必要對它進行
2、認真的研究與拓展。
互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展帶來的另一個問題就是海量數(shù)據(jù)的存儲,由于萬兆存儲技術能夠大幅度提高存儲系統(tǒng)每端口的I/O帶寬(是現(xiàn)有存儲系統(tǒng)的2.5-5倍),并且具備向40Gbit/s甚至100Gbit/s的后期擴展?jié)摿Γ墙鉀Q當前用戶業(yè)務需求發(fā)展中對存儲系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理能力的持續(xù)提升需求的理想技術,因此IPSAN值得關注與研究。
本文首先對已有的WLC(加權最小連接)算法進行了優(yōu)化,通過服務器負載動態(tài)反饋,負
3、載均衡器動態(tài)的調(diào)整權值,從而使服務器達到更好的負載均衡。
其次通過對IPSAN存儲網(wǎng)絡技術和LVS集群技術的分析研究,在實驗室中,用數(shù)臺價格低廉的普通PC架構了一個高可用性、高可伸縮性的WEB系統(tǒng)。其中WEB系統(tǒng)的存儲部分采用PC架構、以太網(wǎng)卡+initiator軟件連接方式、GFS網(wǎng)絡存儲共享來實現(xiàn);LVS負載均衡采用VS/DR(直接路由模式)、優(yōu)化的WLC算法和Heartbeat高可用性方案來實現(xiàn)。
最后
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于LVS集群動態(tài)均衡負載的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于LVS負載均衡集群的設計和實現(xiàn).pdf
- 基于lvs的負載均衡策略算法的研究與改進
- 基于LVS的負載均衡策略算法的研究與改進.pdf
- 基于LVS集群負載均衡算法的研究與改進.pdf
- 基于LVS集群負載均衡技術研究與應用.pdf
- 基于LVS集群的一種動態(tài)負載均衡算法的研究與實現(xiàn).pdf
- 負載均衡--lvs+keepalived(終極文檔)
- 基于LVS的高可用負載均衡集群系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf
- CORBA環(huán)境下負載均衡的研究與設計.pdf
- 云環(huán)境下分級負載均衡調(diào)度策略的設計與實現(xiàn).pdf
- 基于LVS動態(tài)反饋負載均衡的算法改進.pdf
- 云計算環(huán)境下基于預測的負載均衡技術研究與實現(xiàn).pdf
- 一種改進的LVS動態(tài)負載均衡算法.pdf
- 云環(huán)境下負載均衡算法研究.pdf
- 云環(huán)境下負載均衡算法的研究.pdf
- LVS負載均衡技術在網(wǎng)絡服務中應用研究.pdf
- 云計算環(huán)境下負載均衡策略的研究.pdf
- 基于LVS負載調(diào)度器的雙機熱備份研究與實現(xiàn).pdf
- 基于云環(huán)境下負載均衡算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論