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【24h】

Workload-aware load balancing for clustered Web servers

机译：群集Web服务器的工作负载感知负载平衡

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We focus on load balancing policies for homogeneous clustered Web servers that tune their parameters on-the-fly to adapt to changes in the arrival rates and service times of incoming requests. The proposed scheduling policy, ADAPTLOAD, monitors the incoming workload and self-adjusts its balancing parameters according to changes in the operational environment such as rapid fluctuations in the arrival rates or document popularity. Using actual traces from the 1998 World Cup Web site, we conduct a detailed characterization of the workload demands and demonstrate how online workload monitoring can play a significant part in meeting the performance challenges of robust policy design. We show that the proposed load, balancing policy based on statistical information derived from recent workload history provides similar performance benefits as locality-aware allocation schemes, without requiring locality data. Extensive experimentation indicates that ADAPTLOAD results in an effective scheme, even when servers must support both static and dynamic Web pages.
机译：我们专注于同类群集Web服务器的负载平衡策略，这些策略可以即时调整其参数以适应传入请求的到达率和服务时间的变化。建议的调度策略ADAPTLOAD监视传入的工作负载，并根据操作环境的变化（例如到达率的快速波动或文档的受欢迎程度）自动调整其平衡参数。通过使用1998年世界杯网站的实际记录，我们对工作量需求进行了详细的描述，并演示了在线工作量监视如何在应对强大的策略设计的性能挑战中发挥重要作用。我们表明，基于从最近的工作负载历史记录导出的统计信息提出的负载均衡策略可提供与本地感知的分配方案相似的性能优势，而无需本地数据。大量的实验表明，即使服务器必须同时支持静态和动态Web页面，ADAPTLOAD也会产生有效的方案。

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