本文關(guān)鍵詞：基于Swift的資源負(fù)載均衡策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展以及智能移動終端設(shè)備的普及,每時(shí)每刻都有大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生,現(xiàn)今已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代。海量的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的快速增長給存儲技術(shù)帶來了很大的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的存儲技術(shù)不能很好的應(yīng)對,對海量數(shù)據(jù)存儲的需求催生出了云存儲技術(shù)。Swift作為云存儲系統(tǒng)的一種,能夠較好地滿足海量數(shù)據(jù)存儲容量的需求,然而在系統(tǒng)的性能和資源利用上有待優(yōu)化。負(fù)載均衡技術(shù)在提高系統(tǒng)性能和資源利用上發(fā)揮著重要的作用,所以研究如何通過負(fù)載均衡技術(shù)提高Swift云存儲系統(tǒng)的性能和資源利用具有重要的實(shí)際意義。本文首先通過對Swift的讀取策略研究,發(fā)現(xiàn)為了保證數(shù)據(jù)存儲的可靠性,每份數(shù)據(jù)在Swift中存儲多個(gè)副本。當(dāng)讀取數(shù)據(jù)時(shí),從存儲副本的存儲節(jié)點(diǎn)中隨機(jī)選取一個(gè)進(jìn)行讀取。這種讀取策略沒有考慮存儲節(jié)點(diǎn)的負(fù)載狀況,有可能出現(xiàn)某個(gè)存儲節(jié)點(diǎn)上有大量的請求,而其他存儲節(jié)點(diǎn)則比較空閑的情況。為了提高系統(tǒng)資源的負(fù)載均衡,提升系統(tǒng)的性能,本文提出了基于存儲節(jié)點(diǎn)資源負(fù)載均衡的讀取策略,代理節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到的存儲節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)反饋的I/O利用率來選擇負(fù)載最小的存儲節(jié)點(diǎn)進(jìn)行讀取。實(shí)驗(yàn)表明,與Swift的隨機(jī)讀取策略相比,該策略能夠使存儲節(jié)點(diǎn)的I/O利用率和CPU利用率達(dá)到更好的負(fù)載均衡狀態(tài)。其次,本文通過對Swift代理節(jié)點(diǎn)的研究,發(fā)現(xiàn)代理節(jié)點(diǎn)是外界訪問Swift云存儲系統(tǒng)的入口。當(dāng)有大量的用戶請求時(shí),代理節(jié)點(diǎn)會成為系統(tǒng)的單點(diǎn)故障和性能瓶頸,然而Swift中沒有對代理節(jié)點(diǎn)進(jìn)行負(fù)載均衡的策略。本文依據(jù)代理節(jié)點(diǎn)資源使用情況,提出基于Linux虛擬服務(wù)器實(shí)現(xiàn)對Swift代理節(jié)點(diǎn)的負(fù)載均衡。由于負(fù)載調(diào)度算法在負(fù)載均衡中起著重要作用,所以本文進(jìn)一步研究負(fù)載均衡調(diào)度算法,提出了基于加權(quán)最小連接的動態(tài)反饋負(fù)載均衡調(diào)度算法。該算法中,負(fù)載均衡節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到的代理節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)反饋的CPU利用率、內(nèi)存利用率和網(wǎng)絡(luò)利用率來動態(tài)調(diào)整代理節(jié)點(diǎn)的權(quán)值,從而實(shí)現(xiàn)更合理的負(fù)載分配。實(shí)驗(yàn)表明,與沒有代理節(jié)點(diǎn)負(fù)載均衡的云存儲系統(tǒng)相比,基于Linux虛擬服務(wù)器對Swift代理節(jié)點(diǎn)的資源負(fù)載均衡能夠有效提高系統(tǒng)的吞吐量和帶寬,縮短響應(yīng)時(shí)間。與加權(quán)最小連接算法相比,基于加權(quán)最小連接的動態(tài)反饋負(fù)載均衡調(diào)度算法能夠進(jìn)一步提高系統(tǒng)的吞吐量間和帶寬,縮短響應(yīng)時(shí)間。
【關(guān)鍵詞】：云存儲 Swift 負(fù)載均衡 調(diào)度算法
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP333
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 課題背景及研究目的和意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-17
• 1.2.1 云存儲研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.2 負(fù)載均衡研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 研究內(nèi)容17-18
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)18-19
• 第2章 相關(guān)技術(shù)研究19-29
• 2.1 Swift研究19-22
• 2.1.1 對象存儲19
• 2.1.2 Swift架構(gòu)19-20
• 2.1.3 Swift存儲原理20-22
• 2.2 Linux虛擬服務(wù)器研究22-28
• 2.2.1 LVS基于IP層負(fù)載均衡的實(shí)現(xiàn)方式23-25
• 2.2.2 IP虛擬服務(wù)器中的負(fù)載均衡調(diào)度算法25-28
• 2.3 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于SWIFT存儲節(jié)點(diǎn)資源負(fù)載均衡讀取策略29-41
• 3.1 Swift中的讀取策略29-32
• 3.2 存儲節(jié)點(diǎn)資源負(fù)載均衡讀取策略32-34
• 3.2.1 策略設(shè)計(jì)32-33
• 3.2.2 策略實(shí)現(xiàn)33-34
• 3.3 實(shí)驗(yàn)及分析34-40
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建34-35
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析35-40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 第4章 基于SWIFT代理節(jié)點(diǎn)資源負(fù)載均衡云存儲系統(tǒng)41-58
• 4.1 基于加權(quán)最小連接的動態(tài)反饋算法41-47
• 4.1.1 DFWLC算法設(shè)計(jì)41-43
• 4.1.2 DFWLC算法實(shí)現(xiàn)43-47
• 4.2 Swift云存儲系統(tǒng)部署架構(gòu)47-48
• 4.3 基于LVS的Swift云存儲系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)48-53
• 4.3.1 身份認(rèn)證模塊49-51
• 4.3.2 負(fù)載均衡模塊51-52
• 4.3.3 代理服務(wù)模塊52
• 4.3.4 存儲服務(wù)模塊52-53
• 4.4 實(shí)驗(yàn)及分析53-57
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建53-54
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析54-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 結(jié)論58-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果63-65
• 致謝65

【引證文獻(xiàn)】

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 馮小梅;劉怡君;;云存儲技術(shù)的現(xiàn)狀分析與發(fā)展趨勢[A];廣西計(jì)算機(jī)學(xué)會2014年學(xué)術(shù)年會論文集[C];2014年

  本文關(guān)鍵詞：基于Swift的資源負(fù)載均衡策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：344169