本文選題：負(fù)載均衡 + 時(shí)間序列的預(yù)測　； 參考：《北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年S1期

【摘要】：提出了針對移動平臺使用XMPP協(xié)議服務(wù)器端的基于分類回歸樹和K近鄰結(jié)合的預(yù)測算法.該方法首先通過動態(tài)反饋采集服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的資源信息組成時(shí)間序列,對時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測計(jì)算.然后將服務(wù)器節(jié)點(diǎn)分區(qū)域管理,運(yùn)用不同的調(diào)度策略.實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,與原始的加權(quán)輪詢和最小連接數(shù)算法相比,該預(yù)測算法在連接響應(yīng)時(shí)間上減少了25%,在建立連接的平均速率上提升了近1.3倍,動態(tài)的調(diào)度策略使得服務(wù)器集群有更大的吞吐量,對于移動平臺有更好的適應(yīng)性.
[Abstract]:A prediction algorithm based on classified regression tree and K-nearest neighbor is proposed for mobile platform using XMPP protocol server.In this method, the time series is formed by collecting the resource information of the server nodes dynamically, and the time series is predicted and calculated.Then the server nodes are managed by different scheduling strategies.The experimental results show that compared with the original weighted polling and minimum connection number algorithm, the proposed algorithm reduces the connection response time by 25% and increases the average connection rate by nearly 1.3 times.Dynamic scheduling strategy makes server cluster have more throughput and better adaptability to mobile platform.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)信息安全中心;
【基金】：國家242信息安全計(jì)劃項(xiàng)目(2015A136)
【分類號】：O211.61;TP368.5

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本文編號：1750278