自适应负载权重算法提升Web集群均衡性能

该论文标题为"自适应负载指标权值的负载均衡算法.pdf"，主要针对Web集群中的负载均衡问题展开研究。在传统的负载均衡算法中，预设固定的权重用于评估服务器节点的综合负载，这种方法无法充分反映每个负载指标的动态变化，可能导致负载分配不均衡，影响系统性能。为了解决这个问题，作者提出了一种创新的算法，即自适应负载指标权值的负载均衡策略。 该算法的核心在于动态调整每个负载指标的权值，它通过实时监控服务器节点的各项负载指标（如CPU使用率、内存占用、网络带宽等）的实际观测值，根据这些实时数据实时调整权值，以更准确地评估服务器的当前负载状况。这样，算法能够随着服务器状态的变化实时优化负载分配，确保在高负载和低负载时期都能达到最优的负载均衡效果。 此外，该研究还引入了朴素贝叶斯分类算法，通过对服务器节点进行分类，结合服务器性能和当前综合负载，智能地决定任务的分配。这种分类有助于进一步精细管理，确保资源被有效地利用，同时减轻服务器的过载压力。 通过实验验证，作者发现这种自适应负载指标权值的负载均衡算法能够显著降低平均响应时间，提升系统的吞吐量，从而实现更好的负载均衡性能。这项工作对于提高Web集群的可用性、稳定性和效率具有重要的实际应用价值。 关键词包括"Web集群"、"负载均衡"、"权值自适应"、"朴素贝叶斯分类"以及"加权分配"，这些都是论文研究的核心概念和技术手段。中图法分类号为TP393，代表了该研究属于计算机科学技术中的网络与信息安全类别。通过文献标识号和文章编号，读者可以追踪到具体的学术期刊和发表年份，方便学术界进行引用和进一步研究。