论文摘要
人类社会已进入以网络为中心的信息时代,人们需要更快捷、更可靠、功能更丰富的网络服务。未来的应用将需要更高的吞吐率、更好的交互性、更高的安全性,这要求服务平台具有更强的处理能力和更高的可用性。所以,如何给出合理的框架和有效的设计方法,来建立高性能、高可伸缩、高可用的网络服务,这是摆在研究者面前极富挑战性的任务。同时如何增强负载均衡设备的智能,使之可以更好的适应复杂环境下的工作,提供更为全面的服务也是研究的热点问题。本文研究的具有内容感知能力的网络服务负载均衡技术便是围绕这一任务展开的。为了提高负载均衡系统的智能性,本文首先研究并改进了现有的内容感知算法,使之适合网络负载均衡环境,该算法具有可在大样本空间下快速检索关键信息的特点,容易以硬件方式实现,可进一步提高效率,并从理论上证明了其应用于负载均衡系统的可行性。然后在分析和比较了现有负载均衡技术和系统的基础上,选择了Linux系统中的LVS(Linux Virtual Server)负载均衡系统为基础平台,并对其进行了适当的改进,使之可以更好的适应大流量环境下的负载均衡工作,实验结果表明本文的工作已在很大程度上缓解了LVS原本固有的网络瓶颈问题,使得系统的网络带宽可以获得近乎线性的增长。最后以改进的LVS为基础平台,使用上述内容检索算法实现了具备高网络报文吞吐能力的智能负载均衡系统,实验结果显示本文方法可靠,执行稳定,效率较高。
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