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山东大学学报(工学版) ›› 2012, Vol. 42 ›› Issue (3): 39-44.

• 机器学习与数据挖掘 • 上一篇    下一篇

一种基于免疫稳态维持的Web服务负载均衡模型

于振梅1,杨蓉蓉2,齐凤美3,张晖3,刘凤鸣4   

  1. 1. 山东女子学院信息技术学院, 山东 济南 250002; 2. 济南市技师学院酒店服务与管理系,山东 济南250002;
    3.山东浪潮齐鲁软件股份有限公司,山东 济南 250101; 4. 山东师范大学管理科学与工程学院, 山东 济南 250014
  • 收稿日期:2012-03-01 出版日期:2012-06-20 发布日期:2012-03-01
  • 作者简介:于振梅(1972-),女,山东胶南人,副教授,硕士,主要研究方向为软件工程,社会网络与生物领域的计算. E-mail:yuzhenmei@gmail.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(60173178,71071090,61170038);山东高等学校科技计划资助项目(J09LG28);山东省软科学资助项目(2011RKB01447);山东女子学院计算机应用重点实验室资助项目

A load balance model for Web services based on  immune stability maintenance

YU Zhen-mei1, YANG Rong-rong2, QI Feng-mei3, ZHANG Hui3, LIU Feng-ming4   

  1. 1. School of Information Technology, Shandong Women’s University,  Jinan 250002, China;
    2. Department of Hotel Service and Management, Jinan Technician College, Jinan 250002, China; 
    3. Shandong Inspur Software Co.,Ltd, Jinan 250101, China;
    4. School of Management Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, China
  • Received:2012-03-01 Online:2012-06-20 Published:2012-03-01

摘要:

基于免疫稳态维持机制,提出一种负载均衡的面向服务的系统架构(service-oriented architecture, SOA)模型。首先分析了免疫稳态和SOA框架上的Web服务负载均衡问题,提出了基于免疫系统的扩展SOA框架,在此基础上提出了Web服务的动态负载均衡模型,建立两个阶段的负载均衡优化算法,在多Agent仿真平台下对比研究该模型的负载均衡能力。模拟实验和分析表明,该免疫模型能够提高支持Web服务的负载均衡性能,降低服务请求处理的失败比率。

关键词: 负载均衡, 面向服务架构, 多Agent系统, Web服务, 免疫稳态维持, 人工免疫系统

Abstract:

Based on the immune stability maintenance mechanism, a load-balance and service-oriented architecture (SOA) model was proposed. First, the immune stability mechanism and the load balance of SOA Web service were analyzed, and an immune-based extended SOA framework was also proposed. Then, a dynamic load-balance model for Web service was further studied, and a two-phase load-balance optimization algorithm was developed. The capability of the load balance of this model working on a multi-agent simulation platform was also investigated. The experiments and analysis showed that the immune-based model could improve the performance of load balance for Web service and reduce the failure rate of requests.

Key words: Web service, immune stability maintenance, artificial immune system, load balance, service-oriented architecture, multi-Agent systems

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