当前位置:首页 期刊杂志

基于分布式网络监控系统中网链路负荷均衡方法

时间:2024-05-04

青霞

摘 要由于分布式网络监控系统的网链路比较容易出现负荷均衡度差、拥塞等问题,因此,本文就提出一种基于蚁群算法的分布式网络监控系统网链路负荷均衡方法.实验证明提出的方法能够有效缩短自适应时间、降低丢包现象、提高网络带宽的利用率。

【关键词】网络监控 网链路负荷 均衡

网络监控系统链路负荷的优化与均衡问题,对于互联网资源的有效管理来说,是一个非常重要的研究课题。我们之所以要对其进行研究,最主要的目的,就是能够对网络监控系统的流量进行合理分配,并以此来促进其服务质量的全面提升,从而有效的解决网络的拥塞问题。

1 基于蚁群算法的分布式网络监控系统中网链路负荷均衡方法

1.1 构建蚁群机制模型

在本次的研究中,我们首先要做的,就是进行蚁群活动机制模型的构建工作,通过蚁群的方式,来对分布式网络监控系统的数据传输进行科学的表示。在这个过程中,通过对蚁群间所产生的相互作用,以及其所存在的信息传递等,来对路径当中的信息素浓度进行识别,避免其因为数据的集中而导致的网络拥塞问题。在分布式的网络监控系统中,我们将蚁群的寻优路径设为L1,L2,…,Ln.并且,在这当中,我们通过t时候,来对蚁群个体x进行模拟,那么,其所得出的概率 P 是:

因为受到相关信息素的影响,因此,就针对于同一个路径上的不同蚁群来说,其所拥有的信息之间具有相互抑制,这样一来,就能够让蚂蚁个体的数量保持均衡,从而确保网链路负载的均衡。

1.2 分布式网络监控系统中网链路负荷均衡处理的实现

如果说,在蚁群当中,每个个体都表示大小不一的数据包,并且,这些数据包在具有一定帶宽的链路中,进行相关的传输工作。如果我们使用蚁群机制模型就能得出,这些相关的路径信息素,将会随时有可能出现更新。而位于边缘的信息素,也将会将常量因子的大小削减,在这个过程中,我们就可以采用下式,来对信息素蒸发的过程进行描述:

κ′= (1-ζ)κ,0<ζ≤1

在上式中,参数ζ所代表的,就是信息素的蒸发。通过合理的蒸发,可以有效的避免出现信息素的过分积累,而在出现信息素的蒸发之后,蚁群个体在经过系统的链路边缘时,可以通过下式来表示其所释放的信息素:

就针对于该系统的性能来说,其主要关系到路径的延时与带宽等方面。在这当汇总,网络的环境动态,将会对路径负荷量,产生一种比较均衡的控制。因此,若常数η是一种比较理想的状态,则其在t时刻所释放的信息量,就能够表现为:

在上式当中,τmax所代表的,是带宽的最大值。并且,在本研究中,主要是通过调整宽带的丢包率、利用率等,以及对其在路径中所产生的延时的调整,来确保Δκ 能够根据其所产生的负荷变化,而进行科学的调整工作。

通过运用蚁群机制模型的构件,来对蚁群所存在的行为进行科学的模拟,并对于其各个路径当中所含有的信息素浓度进行判断之后,采用科学的分配方法,来对其进行有效的调整,能够解决,其因为数据集中,所导致的某一路径网络拥塞的问题,这样一来,就能够更好的促进网络系统整体性能的提升,从而才能更好的对网链路负荷进行均衡分配。

2 研究结果分析

为了能够更好的判断本研究是否有效,在本文中,就针对该系统进行了相关的仿真实验。通过实验结果得出,无论是针对于路径信息素的控制,还是对于路径转移概率的控制,本方法都具有较高的可用性,能够对相关指标进行有效的控制,并且,其与传统方法相比来看,具有更高的稳定性特征。

3 结语

为了更好的解决分布式网络监控系统中网链路负荷均衡度差的问题,在上文中,就通过运用蚁群算法,来提出一种分布式网络监控系统网链路负荷均衡方法,然后在这个基础上,针对蚁群的行为进行模拟之后,对于各条路径当中所含有的信息素浓度进行了相应的判断,并以此为基础,来针对各个路径的数据信息,进行了全面而又合理的分配,从而有效的实现了系统的均衡负荷。最终,通过相应的仿真实验,来对该方法的有效性进行了验证。

作者单位

呼伦贝尔东明矿业有限责任公司 内蒙古自治区呼伦贝尔市 021000

免责声明

我们致力于保护作者版权,注重分享,被刊用文章因无法核实真实出处,未能及时与作者取得联系,或有版权异议的,请联系管理员,我们会立即处理! 部分文章是来自各大过期杂志,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理!