排队论综合评估：动态负载均衡算法优化服务效率

在"基于排队论综合指标评估的动态负载均衡算法.pdf"这篇技术文档中，研究者王文博、叶庆卫、周宇和陆志华针对互联网通信、计算机集群和云环境中常见的负载失衡问题进行深入探讨。这些环境的动态性和复杂性使得传统的基于CPU占用率、内存和进程等单一参数的负载均衡策略难以提供准确的评估，这直接影响了服务效率和能源消耗。 文章提出了一种创新的动态负载均衡算法，该算法借鉴了排队论的理论模型。排队论是运筹学的一个分支，它在描述系统中任务处理和资源分配方面具有强大的分析能力。通过构建服务器的实时负载模型，该算法能够更全面地考虑多个维度的指标，如响应时间、任务处理速度、并发量等，而非仅仅依赖于硬件资源的使用情况。 在评估过程中，该算法首先对每个服务器的实时负载情况进行细致的排队论分析，计算出综合负载指数，这个指数可能包括但不限于平均等待时间、吞吐量、服务器繁忙程度等。然后，根据这些综合指标，动态调整任务分配策略，确保输入队列中的任务被合理地分发到负载较低的服务器，从而实现负载均衡。 通过实验验证，新算法显示出显著的优势，不仅能够有效地平衡各服务器的负载，而且显著减少了任务请求的平均等待时间。这意味着采用这种算法，不仅提高了系统的整体性能，还降低了运行成本，对于大规模分布式系统和云计算环境来说，其价值尤为突出。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种基于排队论综合指标的动态负载均衡策略，它在解决复杂环境下的负载失衡问题上展现出高效和精确的特点，为IT行业的运维和优化提供了新的思路和技术支持。中图分类号TP393表明该研究属于计算机科学和技术领域，文献标识码A则表明其为学术研究性质的文章，doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2018204是该文章在全球范围内的唯一标识符。