一种地理信息服务动态负载均衡算法

随着网络地理信息服务技术的发展,如何基于负载均衡实现地理信息服务资源的智能化调度,从而提高服务系统的并发访问能力是当前研究的重点。提出一种动态负载均衡算法,首先将不同的地理信息服务类型与对应的服务器组相匹配,将RED算法与双阈值方法有效结合判定服务节点的负载状态,并在一定周期内对服务进行了基于加权概率的调度。最后搭建了一个基于服务器集群的实验系统,实验验证了本文方法的有效性。     

地理信息服务网站服务器集群负载均衡技术应用研究

本文在分析基于互联网的地理信息在线服务特点和网站服务质量需求的基础上,对服务器负载均衡的构建方式、调度算法进行了讨论,给出了地理信息服务网站服务器两层负载均衡的设计模型,描述了Web服务器负载均衡的设备部署、调度算法、健康性检测和持续性服务等方面的设计内容;同时,讨论了文件和关系型数据库服务器负载均衡的设计思路和调度算法的具体应用。     

地理信息服务网站服务器集群负载均衡技术应用研究

在分析基于互联网的地理信息在线服务特点和网站服务质量需求的基础上,对服务器负载均衡的构建方式、调度算法进行了讨论,给出了地理信息服务网站服务器两层负载均衡的设计模型,描述了Web服务器负载均衡的设备部署、调度算法和健康性检测等方面的设计内容;同时,讨论了文件和关系型数据库服务器负载均衡的设计思路及调度算法的具体应用。     

集群并发环境下大规模矢量数据负载均衡算法

为了提高集群环境下网络地理信息系统(WebGIS)大规模矢量数据的并发访问性能,提出了集群并发环境下大规模矢量数据内容网格化负载均衡算法,研究了大规模矢量数据内容网格化方法,集群并发访问时内容网格的自动识别、分析、聚合、反馈算法,实现了面向任务的负载均衡。实验表明,本算法能在大规模、高强度的矢量数据提取和显示中均衡地分发请求,使集群服务器充分发挥其优势从而获得最小的请求响应时间。     

WebGIS中GIS服务器负载均衡研究与实现

为提高WebGIS系统中GIS服务器的处理能力,克服其计算和存储资源有限的缺点,增强容错性,在分析了传统WebGIS系统现状及存在问题的基础上,探讨了WebGIS系统中GIS服务器的负载均衡技术,设计了适合于GIS服务器的最少链接数负载均衡算法,并给出了工作流程。实验表明,本文提出的GIS服务器的负载均衡方法有效提高了WebGIS站点响应速度,解决了GIS服务器单点故障问题,为用户提供了更快、更好的WebGIS服务。     

网络GIS中最佳负载均衡的分布式缓存副本策略

云环境下的网络地理信息服务具有分布性和异构性,空间数据(瓦片)的访问请求具有高度聚集性和不均匀性。以最小化负载不均衡度为目标,提出了一种应用于异构的、分布式高速缓存集群系统的多副本策略。该策略针对瓦片访问请求存在不均衡性,最小化热点访问数据的通信权重值,最大化地利用分布式集群缓存能力生成副本;针对异构集群环境下服务器处理能力的不均衡性,根据服务器性能和瓦片副本的通信权重值,匹配各个服务器的缓存能力部署副本。实验证明,该策略避免服务器拥塞的同时,能充分利用有限的分布式集群缓存能力,实现较好的负载均衡和较高的资源利用率,并能获得良好的缓存命中和请求响应性能。     

数字城市建设中GIS数据跨服务器无缝漫游

针对当前数字城市建设中跨服务器数据调度的问题,以NewMap在城市三维场景数据跨服务器动态调度的应用为例,探讨基于服务器独立配置的数据跨服务器动态调度机制.通过Server Layer的引入实现数据跨服务器调度中对未知服务器节点的自主查询与数据加载,以及基于Server Tree的服务器节点整体维护.最后通过试验验证该机制在跨服务器数据动态调度中的可行性及有效性.     

基于集群技术的“天地图”运行支持环境设计

在分析基于互联网的地理信息在线服务特点和网站服务质量需求的基础上,对服务器高可用性、负载均衡技术与构建方式、调度算法进行了讨论,给出了天地图网站高可用性服务器集群和负载均衡服务器集群的设计模型,描述了相关的设备部署、调度算法和健康性检测等方面的设计内容;同时,讨论了文件和关系型数据库服务器集群的具体应用。     

用户访问驱动的空间数据存储组织策略

针对用户访问服务负载均衡的分布存储要求和磁盘连续读取的合并存储要求之间的矛盾,提出一种基于用户访问行为的综合考虑存储节点连续读取效率和网络负载均衡效率的空间数据存储组织方法（combined strategy of data placement and load balance,CSDL）。该方案根据用户访问行为,通过空间数据的访问相关性计算,将热点数据分布存储在不同的服务器上,以实现用户并发访问时的负载均衡;同时,通过对存储在相同服务器内数据的并发度计算,将并发度高的数据存储在连续的磁盘空间上,以实现磁盘存储服务的连续读取。CSDL方法试图同时从上层应用的负载均衡和底层磁盘效率两个方面对空间数据的存储进行分布组织,以提高地理信息系统服务效率。试验结果表明,该方案可有效提高45.2%~245.3%的系统平均请求响应时间,与此同时,分布式服务器节点的负载均衡度可提高约0.5%~440.9%,能满足大规模分布式环境的应用需求。     

利用遗传算法的网络GIS集群服务器动态负载均衡算法

针对现有负载均衡方法的不足和网络GIS数据的特点,提出了一种基于遗传算法的网络GIS集群服务器动态负载均衡方法。该算法将基于服务器状态和基于内容的调度算法综合起来考虑,设计了相应的编码机制和遗传操作。实验结果表明,和常用的负载均衡算法相比,此算法能获得更小的服务请求响应时间,能更好地服务网络GIS系统。     

基于开销代价的网络地理信息服务负载均衡算法研究

基于单位时间开销代价矢量,提出同时考虑地形数据请求在服务器队列中的等待时间与服务器对请求的处理时间的最小总代价分布式算法#算法计算转发请求给每台服务器的概率空间,并根据地形数据请求到达时临时生成的随机数在概率空间中的落点确定转发请求的目标服务器。通过配置单位时间开销代价矢量!可以灵活地维护与升级集群服务器,具有良好的可扩展性。仿真结果表明最小总代价算法能在大规模$高强度的地形漫游中均衡地分发请求!使集群服务器充分发挥其优势从而获得最小的漫游响应时间。仿真结果还表明在低强度地形漫游时,各种负载均衡算法表现大致相同;在高强度地形漫游时!设计负载均衡算法最好考虑服务器端队列的排队情况。     

云GIS应用于数字城市设计与实现

针对数字城市地理空间框架建设中存在的问题,本文研究和设计实现云环境下GIS应用,构建云GIS实验环境,和传统GIS环境实验结果对比,得出结论：云GIS在基础设施框架、提高硬件资源利用率以及提供高性能的服务方面具有诸多优势,能解决现在数字城市项目建设中存在的问题,值得研究和应用推广。     

基于云GIS的数字县域地理信息公共服务平台建设——以广西平南县为例

地理信息公共服务平台是数字城市地理空间框架建设的基础,本文在分析数字城市建设中存在问题的基础上,以平南县为研究对象,引入云GIS先进技术,探索基于云GIS的数字县域地理信息公共服务平台的建设.从云平台关键技术研究、云平台地理信息数据库设计、公共服务平台设计开发、典型示范应用和支撑环境等方面进行了详细描述与探讨,为其他城市的地理信息公共服务平台的设计和建设提供参考.     

WebGIS集群环境下Client主动式负载均衡策略

针对现有WebGIS集群环境下负载均衡调度策略的特点和弊端进行分析,提出了WebGIS集群环境下Client主动式负载均衡策略,重点研究了无中心(负载均衡调度中心)的WebGIS集群体系结构和Client主动式任务均衡分解方法,最终实现WebGIS集群环境下各服务节点间的负载均衡,解决了传统WebGIS模型中存在的负载均衡调度中心节点请求转发性能瓶颈问题和请求响应延迟问题。最后,使用不同规模大小的并发访问用户进行实验,结果证明,与传统的WebGIS集群环境下负载均衡策略相比, Client主动式负载均衡策略能更有效地缩短服务的平均响应时间,提高WebGIS集群的并发处理能力,且并发访问用户量越大,效果越明显。     

基于网格计算的数字城市空间信息平台框架

数字城市空间信息平台可为国民经济发展、国防建设、人口、资源、环境和灾害等重大社会持续发展问题提供全面的信息共享服务。传统数字城市空间信息平台的封闭性和自身服务器的性能限制了进一步的应用。网格技术能够实现数据访问透明、一体化应用服务、计算吞吐量极大。本文提出了一套基于网格计算的数字城市空间信息平台框架,并对数据网格中的单个计算节点作了基于J2EE三层体系结构的实现。     

并行地图叠加分析中基于数据分解的负载均衡方法研究

地图叠加分析是一种计算密集型算法,并行化计算可以加快算法执行速度。本文研究并行化地图叠加分析中的负载均衡方法。首先针对并行算法中的IO竞争情况,定义了负载均衡指数;然后基于分治法分解空间数据,将并行系统下的地理要素分而治之,将Hilbert空间索引作为集群系统中各节点分配数据的依据,最终实现并行地图叠加分析系统中的数据负载均衡,为地图叠加分析算法中的数据并行策略提供可能性。结果表明,利用空间索引分治的负载均衡方法建立索引速度快,调度系统可以将计算任务明确分配到各计算节点。     

分布式地理信息公共平台探讨

基于云服务技术架构理念,借助数字省区或市级数字城市地理信息公共平台及其软硬件支撑环境,搭建与运行分布式地理信息公共平台,以实现县域地理信息资源的对外服务。该理论已应用于天地图·永春、天地图·明溪等项目建设中,助推了我省数字县域地理空间框架建设进程。     

云GIS环境下负载均衡算法研究

根据对云GIS案例的分析,从概念、软硬件拓扑结构、数据类型、请求处理流程等方面分析相关特点和问题,提出建立针对云GIS的负载均衡模型是整体提高云GIS性能的核心关键,并构建基于量子蚁群算法的负载均衡模型。通过云仿真技术构建云GIS平台,对模型进行仿真测试和压力测试,结果表明其性能有显著提高。     

基于共享内存的路径规划负载均衡算法

为满足前端对路径规划高并发服务需求,本文设计后台采用集群路径规划服务器来实现并行处理,以达到对前置Fast CGI服务器请求进行分流的目的。由此,本文提出基于共享内存的路径规划负载均衡算法,可根据不同路径规划服务器的性能差异,设置相应的加权系数,并按照加权调度算法,将任务交由合适的路径规划服务器来处理,以均衡所有路径规划服务器之间的负载能力,减少服务延迟,从而提高了路径规划服务的稳定性、扩展性、高可用性和执行的效率。     

一种利用分布式遗传算法的P2P负载均衡方法

采用Gossip协议,利用节点之间周期性的拓扑维护消息交换负载信息,提出了一种基于分布式遗传算法的负载均衡算法.在适应度的评估中,结合网络的物理拓扑,以最小化虚拟节点迁移开销,并利用P2P节点并行处理种群,以克服遗传算法计算量过大的缺点.实验结果表明,该算法在求解速度与质量上都取得了较大的改善.