结合分类回归树和K近邻的负载均衡预测算法
提出了针对移动平台使用XMPP协议服务器端的基于分类回归树和K近邻结合的预测算法.该方法首先通过动态反馈采集服务器节点的资源信息组成时间序列,对时间序列进行预测计算.然后将服务器节点分区域管理,运用不同的调度策略.实验结果证明,与原始的加权轮询和最小连接数算法相比,该预测算法在连接响应时间上减少了25%,在建立连接的平均速率上提升了近1.3倍,动态的调度策略使得服务器集群有更大的吞吐量,对于移动平台有更好的适应性.
负载均衡、时间序列的预测、分类回归树、K近邻、动态调度策略
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TP393.1(计算技术、计算机技术)
国家242信息安全计划项目2015A136
2018-01-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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