基于支持向量机的Linux负载均衡集群服务器
目录
1、学术价值
2、集群服务器负载测试环境搭建
2. 2helix安装配置步骤
3、支持向量机的负载均衡集群服务器
3. 1应用价值
3. 2支持向量机的负载均衡集群服务器改进策略
4、总结
正文
摘要基于支持向量机的L inux负载均衡集群服务器是利用机器学习理论对Linux集群服务器中的负载均衡调度策略进行优化和改进
通过对集群服务器负载变化的特点进行统计分析采用支持向量机作为建模工具对各节点服务器负载变化的趋势进行预测从而研制出不同的调度策略并将其集成到现有的Linux集群系统实现对节点服务器计算资源的优化使用克服传统调度策略中响应速度慢、预测精度差等缺点提高集群服务器的整体性能
关键字负载均衡 向量机 LV S
1、学术价值
由于业务升级其服务器的性能不能满足用户的需求如果要升级硬件抛弃现有的设备的话成本将过于高昂而当面临下一次业务量剧增现有的服务器再一次无法满足现有需求时又不得不购买新的硬件设备这很显然增加了企业的运营成本。因而为解决这种现状服务器集群这一理念便随之诞生它的目标是用现有的多台低性能服务器通过一种组织结构相连构建成一个虚拟的超级服务器。在集群服务器中一个好的算法调度对于负载均衡的实现起到至关重要的作用。基于支持向量机的Li nux负载均衡集群服务器系统将机器学习理论与Linux集群服务器系统相结合本文提出一种利用适合小样本学习问题的S VM作为建模算法重点对负载均衡策略进行理论改进使其具有准确、快速的优点。
2、集群服务器负载测试环境搭建
第一步安装
第二步修改Apache的配置文件
查找到以下对应的两行
在它们下面添加下列三行
注意上面的. tgz、 php、 ico前面都有空格否则会在重启Apache的时候不能正常重启。
.第三步重启服务
.第四步编辑一个简单的死循环php文件
vi.vawww/html/test.php
.第五步测试
.在浏览器中输入localhost/test.php浏览器上会不停的显示“".证明php配置成功。
2.2helix安装配置步骤
第一步进入安装程序的目录/root/找到mb-1430-ga-l inux-rhel5.tar将其解压后生成文件servit_mobi le_linux-rhel5-x86.bin 利用命令.ervit_mobile_linux-rhel5-x86运行安装程序。
第二步按照安装提示游览并同意协议后进入安装参数设置界面
第三步
第四步设置服务器各种协议使用端口可采用默认设置安装成功。
3、支持向量机的负载均衡集群服务器
采用的基础系统为LVS它具有开源、支持第三方开发的优点 目前被广泛采用。因此主要把S VM算法运用到负载均衡调度上代替传统的调度算法并将其集成到LVS系统平台利用后者成熟的第三方AP I接口实现在Li nux服务器集群上准确、实时的负载调度。
3. 1应用价值
基于支持向量机的L inux负载均衡集群服务器利用支持向量机良好的预测能力实现对服务器池中各个服务器的负载在线、实时而又准确的调度提高整体性能进而为现实生活中某些中小型企业用户提供一套性价比高的合理解决方案提高现有设备的重复利用率降低企业的运营成。
3.2支持向量机的负载均衡集群服务器改进策略
普通的调度策略所采用的算法大多数属于静态的算法而其余的一些动态算法由于依赖于大量的后台服务器的反馈数据而无法做到真正的实时性。因此我们对其做了如下改进
第一、提出基于在线支持向量机预测的负载均衡调度策略该策略以在线最小二乘支持向量机为基础算法利用新采样的数据动态替换掉最早时刻的数据具有快速、准确的优点可实现基于短期数据上的负载变化动态预测。
第二、提出基于时间序列预测模型的负载均衡调度策略该策略采用最小二乘支持向量机作为建模算法利用混沌时间序列理论处理负载数据的非线性特性构建系统负载时间序列预测模型可实现对节点服务器负载长期变化的动态预测。
第三、在多台PC电脑上搭建基于L inux平台的LVS集群服务器系统利用LVS系统所提供的第三方开发API接口将上述两种调度策略融合到LVS系统构建基于新的调度策略的LVS集群服务器。
4、总结
由于负载的变化是一种随机过程具有长期依赖性、短期无序性、突变性、非线性等特点 因此为了使负载平衡一个好的算法调度在负载平衡这个机制中起到至关重要的作用。本文提出基于在线支持向量机预测的负载均衡调度策略基于时间序列预测模型的负载均衡调度策略用SVM算法代替传统的负载均衡算法。从而解决L i nux集群中存在的负载分布不均匀、调度时间滞后、调度不准确等问题提高结点服务器计算资源的利用具有很强的应用价值。 作者单位河南师范大学
参考文献
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