访问特征预测的Web集群负载均衡算法

"基于访问特征负载预测的负载均衡算法 (2009年)，王琼，何新华，赵颖坤，胡如林 - 装甲兵工程学院学报，2009年10月第23卷第5期，文章编号:1672-1497(2009)05-0068-04" 这篇论文探讨了如何提升Web集群服务器的负载均衡效率，主要关注点在于结合用户访问静态和动态内容的特征来预测负载，以实现更优的任务分配和调度。作者们提出了一种名为基于访问特征负载预测的负载均衡算法，该算法的核心在于构建了一个网络带宽负载和CPU、内存综合性能负载的预测模型。 首先，算法利用小波包-支持向量机（Wavelet Packet-Support Vector Regression, WP-SVR）回归方法建立预测模型。小波包分析能够对非线性、非平稳的数据进行有效的分解，而支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习工具，尤其适用于回归预测任务。通过这两种技术的结合，算法能够更准确地预测未来时刻的网络带宽和计算资源负载。 接着，算法考虑用户请求的不同类型，即区分静态内容（如HTML页面）和动态内容（如数据库查询或脚本执行）。静态内容通常对服务器的计算资源需求较低，而动态内容可能引发更高的CPU和内存负荷。根据预测的负载情况和请求类型，算法可以智能地决定将任务分配给哪个服务器，以避免某个服务器过载而其他服务器空闲的情况。 在仿真测试中，这种基于访问特征的预测算法与传统的基于负载预测的算法进行了对比。结果显示，新型算法在负载均衡方面表现出显著优势，能更好地平衡服务器间的负载，从而提升了整个Web集群的系统性能。这表明，考虑到用户访问特征的预测策略对于优化Web服务的运行效率具有重要意义。 论文的关键词包括Web集群、负载预测、小波包和支持向量机回归，反映了研究的主要内容和技术手段。根据中图分类号，它属于计算机科学和技术领域的“TP301.6”，文献标志码A表示这是一篇应用型学术论文。 这篇2009年的研究工作在负载均衡领域提供了创新性的解决方案，强调了用户访问模式在优化Web集群性能中的关键作用，并展示了结合小波包分析和SVM回归的预测模型在资源管理中的潜力。