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CN111078397B - 适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法及系统 - Google Patents

适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法及系统 Download PDF

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CN111078397B CN201911185369.3A CN201911185369A CN111078397B CN 111078397 B CN111078397 B CN 111078397B CN 201911185369 A CN201911185369 A CN 201911185369A CN 111078397 B CN111078397 B CN 111078397B
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Abstract

本发明提供了一种适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法及系统，包括：任务调度部署步骤：将任务调度单元部署在任务调度服务器上，获取任务调度单元状态信息；任务调度单元信息包括任务下发记录，即任务执行单元的任务分配清单；资源利用率清单部署步骤：将资源利用率清单单元部署在任务调度服务器上，获取资源利用率清单信息；任务执行单元部署步骤：将任务执行单元部署在一个或者多个服务器上，获取任务执行单元状态信息；所述任务调度单元状态信息指示任务调度单元的状态；所述任务执行单元状态信息指示任务执行单元的状态；本发明能够最大化多服务器群集的系统资源利用率，群集的性能可得到最大程度的均衡。

Description

适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法及系统
技术领域
本发明涉及服务器群集领域，具体地，涉及适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法及系统。
背景技术
已知的多服务器群集系统均衡方案，有平均分配法、随机分配法、加权平均或加权随机分配法，也有调度服务器去征询执行服务器是否有资源能够接受任务的方案。但都有部分缺陷：平均分配法和随机分配法无论是否加权，都完全没有考虑执行服务器的状态，很可能会把任务分配给资源极度紧张的服务器，从而造成整体系统效率并未有效提升；调度服务器当任务来临时再去征询执行服务器的状态，征询本身就比较耽误时间，如果遇到某些无法响应的服务器会更加耗时。执行服务器主动定时发送心跳信号并报告本服务器资源利用率也会有问题，如果万一遇到执行服务器因任务执行极度耗资源而挂起，调度服务器的资源清单就是错误的，从而耽误了大量时间。
专利文献CN101945041A公开了一种权威服务器负载均衡的方法、设备及系统。其方法包括:根据多个递归服务器的查询行为特征将所述多个递归服务器聚类为至少一个群集；建立各所述群集与目标区的权威服务器组中的权威服务器之间的对应关系。该专利没有考虑执行服务器的状态，很可能会把任务分配给资源极度紧张的服务器，从而造成整体系统效率并未有效提升；该专利在任务调度效率上仍然有很大的提升空间。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法及系统。
根据本发明提供的一种适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法，包括：任务调度部署步骤：将任务调度单元部署在任务调度服务器上，获取任务调度单元状态信息；任务调度单元信息包括任务下发记录，即任务执行单元的任务分配清单；资源利用率清单部署步骤：将资源利用率清单单元部署在任务调度服务器上，获取资源利用率清单信息；任务执行单元部署步骤：将任务执行单元部署在一个或者多个服务器上，获取任务执行单元状态信息；所述任务调度单元状态信息指示任务调度单元的状态；所述任务执行单元状态信息指示任务执行单元的状态；所述资源利用率清单信息指示任务执行单元资源利用率。
优选地，适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法还包括：资源利用率查询步骤：根据任务调度单元状态信息、资源利用率清单信息，当任务调度单元接到新任务时，先查询已分配的执行单元，如有空闲单元，就直接分配给该单元；如果执行单元都已分配了任务，就查询资源利用率清单，找出资源利用率最低的任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息；任务下发步骤：根据利用率最低任务执行单元指定信息，将任务下发给相应任务执行单元，获取任务下发控制信息；所述任务下发控制信息指导任务下发给相应任务执行单元的行为；所述利用率最低任务执行单元指定信息指示资源利用率最低任务执行单元的位置。
优选地，所述资源利用率查询步骤包括：数量判断步骤：判断资源利用率最低的任务执行单元的数量，获取单个利用率最低任务执行单元确认信息或者多个利用率最低任务执行单元确认信息；任务下发步骤还包括：直接指定步骤：根据单个利用率最低任务执行单元确认信息，直接指定一个任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息；随机抽取任务执行单元步骤：根据多个利用率最低任务执行单元确认信息，随机抽取一个利用率最低任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息。
优选地，适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法还包括：资源满负荷判断步骤：根据任务下发控制信息，任务调度单元向任务执行单元发布任务，判断任务执行单元是否响应，获取资源满负荷标签信息或者任务执行单元响应信息；替补分配任务步骤：根据资源满负荷标签信息，继续向清单中下一个符合预定要求的任务执行单元分配任务，获取任务下发替补控制信息；根据任务下发替补控制信息，获取任务执行单元响应信息；所述任务下发替补控制信息指示继续向清单中下一个符合预定要求的任务执行单元分配任务的行为。
优选地，适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法还包括：资源利用率报告步骤：根据任务执行单元响应信息，任务执行单元完成任务，向调度单元提交任务结果，同时提交该任务执行单元当前的资源利用率，获取任务完成信息、当前资源利用率信息；所述当前资源利用率信息指示当前任务执行单元的资源利用率。
根据本发明提供的一种适用于服务器群集的负载均衡任务分配系统，包括：任务调度部署模块：将任务调度单元部署在任务调度服务器上，获取任务调度单元状态信息；资源利用率清单部署模块：将资源利用率清单单元部署在任务调度服务器上，获取资源利用率清单信息；任务执行单元部署模块：将任务执行单元部署在一个或者多个服务器上，获取任务执行单元状态信息；所述任务调度单元状态信息指示任务调度单元的状态；所述任务执行单元状态信息指示任务执行单元的状态；所述资源利用率清单信息指示任务执行单元资源利用率。
优选地，适用于服务器群集的负载均衡任务分配系统还包括：资源利用率查询模块：根据任务调度单元状态信息、资源利用率清单信息，当任务调度单元接受任务量达到设定任务量阈值时，查询资源利用率清单，找出资源利用率最低的任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息；任务下发模块：根据利用率最低任务执行单元指定信息，将任务下发给相应任务执行单元，获取任务下发控制信息；所述任务下发控制信息指导任务下发给相应任务执行单元的行为；所述利用率最低任务执行单元指定信息指示资源利用率最低任务执行单元的位置。
优选地，所述资源利用率查询模块包括：数量判断模块：判断资源利用率最低的任务执行单元的数量，获取单个利用率最低任务执行单元确认信息或者多个利用率最低任务执行单元确认信息；任务下发步骤还包括：直接指定模块：根据单个利用率最低任务执行单元确认信息，直接指定一个任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息；随机抽取任务执行单元模块：根据多个利用率最低任务执行单元确认信息，随机抽取一个利用率最低任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息。
优选地，适用于服务器群集的负载均衡任务分配系统还包括：资源满负荷判断模块：根据任务下发控制信息，任务调度单元向任务执行单元发布任务，判断任务执行单元是否响应，获取资源满负荷标签信息或者任务执行单元响应信息；替补分配任务模块：根据资源满负荷标签信息，继续向清单中下一个符合预定要求的任务执行单元分配任务，获取任务下发替补控制信息；根据任务下发替补控制信息，获取任务执行单元响应信息；所述任务下发替补控制信息指示继续向清单中下一个符合预定要求的任务执行单元分配任务的行为。
优选地，适用于服务器群集的负载均衡任务分配系统还包括：资源利用率报告模块：根据任务执行单元响应信息，任务执行单元完成任务，向调度单元提交任务结果，同时提交该任务执行单元当前的资源利用率，获取任务完成信息、当前资源利用率信息；所述当前资源利用率信息指示当前任务执行单元的资源利用率。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明充分考虑到了执行服务器的状态，能够最大化多服务器群集的系统资源利用率；
2、本发明能够避免把任务分配给资源极度紧张的服务器，本发明能够使得群集的性能得到最大程度的均衡；
3、本发明能够有效应对执行服务器因任务执行极度耗资源而挂起的情况，本发明能够有效的节约时间。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明的流程示意图。
图2为本发明的框架示意图。
图3为本发明实施例中的适用于服务器群集的负载均衡任务分配系统的框架示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
如图1、图2、图3所示，根据本发明提供的一种适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法，包括：任务调度部署步骤：将任务调度单元部署在任务调度服务器上，获取任务调度单元状态信息；任务调度单元信息包括任务下发记录，即任务执行单元的任务分配清单；资源利用率清单部署步骤：将资源利用率清单单元部署在任务调度服务器上，获取资源利用率清单信息；任务执行单元部署步骤：将任务执行单元部署在一个或者多个服务器上，获取任务执行单元状态信息；所述任务调度单元状态信息指示任务调度单元的状态；所述任务执行单元状态信息指示任务执行单元的状态；所述资源利用率清单信息指示任务执行单元资源利用率。
优选地，适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法还包括：资源利用率查询步骤：根据任务调度单元状态信息、资源利用率清单信息，当任务调度单元接到新任务时，先查询已分配的执行单元，如有空闲单元，就直接分配给该单元；如果执行单元都已分配了任务，就查询资源利用率清单，找出资源利用率最低的任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息；任务下发步骤：根据利用率最低任务执行单元指定信息，将任务下发给相应任务执行单元，获取任务下发控制信息；所述任务下发控制信息指导任务下发给相应任务执行单元的行为；所述利用率最低任务执行单元指定信息指示资源利用率最低任务执行单元的位置。
优选地，所述资源利用率查询步骤包括：数量判断步骤：判断资源利用率最低的任务执行单元的数量，获取单个利用率最低任务执行单元确认信息或者多个利用率最低任务执行单元确认信息；任务下发步骤还包括：直接指定步骤：根据单个利用率最低任务执行单元确认信息，直接指定一个任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息；随机抽取任务执行单元步骤：根据多个利用率最低任务执行单元确认信息，随机抽取一个利用率最低任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息。
优选地，适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法还包括：资源满负荷判断步骤：根据任务下发控制信息，任务调度单元向任务执行单元发布任务，判断任务执行单元是否响应，获取资源满负荷标签信息或者任务执行单元响应信息；替补分配任务步骤：根据资源满负荷标签信息，继续向清单中下一个符合预定要求的任务执行单元分配任务，获取任务下发替补控制信息；根据任务下发替补控制信息，获取任务执行单元响应信息；所述任务下发替补控制信息指示继续向清单中下一个符合预定要求的任务执行单元分配任务的行为。
优选地，适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法还包括：资源利用率报告步骤：根据任务执行单元响应信息，任务执行单元完成任务，向调度单元提交任务结果，同时提交该任务执行单元当前的资源利用率，获取任务完成信息、当前资源利用率信息；所述当前资源利用率信息指示当前任务执行单元的资源利用率。
具体地，在一个实施例中，如图3所示，一个负载均衡任务分配系统采用了本发明适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法，该系统由两个主要的逻辑单元和一个执行单元资源利用率清单构成。两个个逻辑单元分别是：任务调度单元，任务执行单元；其中，任务调度单元和执行单元资源利用率清单都部署在同一台服务器上，被称作任务调度服务器；任务执行单元部署在多个不同服务器上，专门用于任务执行；当任务调度单元接受到大量任务后，迅速查询执行单元资源利用率清单，通过排序找出资源利用率最低的执行单元，如果利用率最低的单元有多个，就随机抽取一个，同时以多线程方式将任务下发到该执行单元；如果调度单元向执行单元发布任务时，执行单元未响应，调度单元在执行单元资源利用率清单中标注该执行单元资源满负荷，并继续向清单中下一个符合要求的执行单元分配任务；当执行单元完成任务时，向调度单元提交任务结果，同时提交该执行单元当前的资源利用率；
根据本发明提供的一种适用于服务器群集的负载均衡任务分配系统，包括：任务调度部署模块：将任务调度单元部署在任务调度服务器上，获取任务调度单元状态信息；资源利用率清单部署模块：将资源利用率清单单元部署在任务调度服务器上，获取资源利用率清单信息；任务执行单元部署模块：将任务执行单元部署在一个或者多个服务器上，获取任务执行单元状态信息；所述任务调度单元状态信息指示任务调度单元的状态；所述任务执行单元状态信息指示任务执行单元的状态；所述资源利用率清单信息指示任务执行单元资源利用率。
优选地，适用于服务器群集的负载均衡任务分配系统还包括：资源利用率查询模块：根据任务调度单元状态信息、资源利用率清单信息，当任务调度单元接受任务量达到设定任务量阈值时，查询资源利用率清单，找出资源利用率最低的任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息；任务下发模块：根据利用率最低任务执行单元指定信息，将任务下发给相应任务执行单元，获取任务下发控制信息；所述任务下发控制信息指导任务下发给相应任务执行单元的行为；所述利用率最低任务执行单元指定信息指示资源利用率最低任务执行单元的位置。
优选地，所述资源利用率查询模块包括：数量判断模块：判断资源利用率最低的任务执行单元的数量，获取单个利用率最低任务执行单元确认信息或者多个利用率最低任务执行单元确认信息；任务下发步骤还包括：直接指定模块：根据单个利用率最低任务执行单元确认信息，直接指定一个任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息；随机抽取任务执行单元模块：根据多个利用率最低任务执行单元确认信息，随机抽取一个利用率最低任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息。
优选地，适用于服务器群集的负载均衡任务分配系统还包括：资源满负荷判断模块：根据任务下发控制信息，任务调度单元向任务执行单元发布任务，判断任务执行单元是否响应，获取资源满负荷标签信息或者任务执行单元响应信息；替补分配任务模块：根据资源满负荷标签信息，继续向清单中下一个符合预定要求的任务执行单元分配任务，获取任务下发替补控制信息；根据任务下发替补控制信息，获取任务执行单元响应信息；所述任务下发替补控制信息指示继续向清单中下一个符合预定要求的任务执行单元分配任务的行为。
优选地，适用于服务器群集的负载均衡任务分配系统还包括：资源利用率报告模块：根据任务执行单元响应信息，任务执行单元完成任务，向调度单元提交任务结果，同时提交该任务执行单元当前的资源利用率，获取任务完成信息、当前资源利用率信息；所述当前资源利用率信息指示当前任务执行单元的资源利用率。
具体地，在一个实施例中，如图3所示，一个负载均衡任务分配系统由两个主要的逻辑单元和一个执行单元资源利用率清单构成。两个个逻辑单元分别是：任务调度单元，任务执行单元；其中，任务调度单元和执行单元资源利用率清单都部署在同一台服务器上，被称作任务调度服务器；任务执行单元部署在多个不同服务器上，专门用于任务执行；当任务调度单元接受到大量任务后，迅速查询执行单元资源利用率清单，通过排序找出资源利用率最低的执行单元，如果利用率最低的单元有多个，就随机抽取一个，同时以多线程方式将任务下发到该执行单元；如果调度单元向执行单元发布任务时，执行单元未响应，调度单元在执行单元资源利用率清单中标注该执行单元资源满负荷，并继续向清单中下一个符合要求的执行单元分配任务；当执行单元完成任务时，向调度单元提交任务结果，同时提交该执行单元当前的资源利用率；
本发明充分考虑到了执行服务器的状态，能够最大化多服务器群集的系统资源利用率；本发明能够避免把任务分配给资源极度紧张的服务器，本发明能够使得群集的性能得到最大程度的均衡；本发明能够有效应对执行服务器因任务执行极度耗资源而挂起的情况，本发明能够有效的节约时间。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置、单元、单元以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置、单元、单元以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置、单元、单元可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置、单元、单元也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置、单元、单元视为既可以是实现方法的软件单元又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (10)

1.一种适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法，其特征在于，包括：
任务调度部署步骤：将任务调度单元部署在任务调度服务器上，获取任务调度单元状态信息；任务调度单元信息包括任务下发记录，即任务执行单元的任务分配清单；
资源利用率清单部署步骤：将资源利用率清单单元部署在任务调度服务器上，获取资源利用率清单信息；
任务执行单元部署步骤：将任务执行单元部署在一个或者多个服务器上，获取任务执行单元状态信息；
所述任务调度单元状态信息指示任务调度单元的状态；
所述任务执行单元状态信息指示任务执行单元的状态；
所述资源利用率清单信息指示任务执行单元资源利用率。
2.根据权利要求1所述的适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法，其特征在于，还包括：
资源利用率查询步骤：根据任务调度单元状态信息、资源利用率清单信息，当任务调度单元接到新任务时，先查询已分配的执行单元，如有空闲单元，就直接分配给该单元；如果执行单元都已分配了任务，就查询资源利用率清单，找出资源利用率最低的任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息；
任务下发步骤：根据利用率最低任务执行单元指定信息，将任务下发给相应任务执行单元，获取任务下发控制信息；
所述任务下发控制信息指导任务下发给相应任务执行单元的行为；
所述利用率最低任务执行单元指定信息指示资源利用率最低任务执行单元的位置。
3.根据权利要求2所述的适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法，其特征在于，所述资源利用率查询步骤包括：
数量判断步骤：判断资源利用率最低的任务执行单元的数量，获取单个利用率最低任务执行单元确认信息或者多个利用率最低任务执行单元确认信息；
任务下发步骤还包括：
直接指定步骤：根据单个利用率最低任务执行单元确认信息，直接指定一个任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息；
随机抽取任务执行单元步骤：根据多个利用率最低任务执行单元确认信息，随机抽取一个利用率最低任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息。
4.根据权利要求2所述的适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法，其特征在于，还包括：
资源满负荷判断步骤：根据任务下发控制信息，任务调度单元向任务执行单元发布任务，判断任务执行单元是否响应，获取资源满负荷标签信息或者任务执行单元响应信息；
替补分配任务步骤：根据资源满负荷标签信息，继续向清单中下一个符合预定要求的任务执行单元分配任务，获取任务下发替补控制信息；
根据任务下发替补控制信息，获取任务执行单元响应信息；
所述任务下发替补控制信息指示继续向清单中下一个符合预定要求的任务执行单元分配任务的行为。
5.根据权利要求4所述的适用于服务器群集的负载均衡任务分配方法，其特征在于，还包括：
资源利用率报告步骤：根据任务执行单元响应信息，任务执行单元完成任务，向调度单元提交任务结果，同时提交该任务执行单元当前的资源利用率，获取任务完成信息、当前资源利用率信息；
所述当前资源利用率信息指示当前任务执行单元的资源利用率。
6.一种适用于服务器群集的负载均衡任务分配系统，其特征在于，包括：
任务调度部署模块：将任务调度单元部署在任务调度服务器上，获取任务调度单元状态信息；
资源利用率清单部署模块：将资源利用率清单单元部署在任务调度服务器上，获取资源利用率清单信息；
任务执行单元部署模块：将任务执行单元部署在一个或者多个服务器上，获取任务执行单元状态信息；
所述任务调度单元状态信息指示任务调度单元的状态；
所述任务执行单元状态信息指示任务执行单元的状态；
所述资源利用率清单信息指示任务执行单元资源利用率。
7.根据权利要求6所述的适用于服务器群集的负载均衡任务分配系统，其特征在于，还包括：
资源利用率查询模块：根据任务调度单元状态信息、资源利用率清单信息，当任务调度单元接受任务量达到设定任务量阈值时，查询资源利用率清单，找出资源利用率最低的任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息；
任务下发模块：根据利用率最低任务执行单元指定信息，将任务下发给相应任务执行单元，获取任务下发控制信息；
所述任务下发控制信息指导任务下发给相应任务执行单元的行为；
所述利用率最低任务执行单元指定信息指示资源利用率最低任务执行单元的位置。
8.根据权利要求7所述的适用于服务器群集的负载均衡任务分配系统，其特征在于，所述资源利用率查询模块包括：
数量判断模块：判断资源利用率最低的任务执行单元的数量，获取单个利用率最低任务执行单元确认信息或者多个利用率最低任务执行单元确认信息；
任务下发步骤还包括：
直接指定模块：根据单个利用率最低任务执行单元确认信息，直接指定一个任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息；
随机抽取任务执行单元模块：根据多个利用率最低任务执行单元确认信息，随机抽取一个利用率最低任务执行单元，获取利用率最低任务执行单元指定信息。
9.根据权利要求7所述的适用于服务器群集的负载均衡任务分配系统，其特征在于，还包括：
资源满负荷判断模块：根据任务下发控制信息，任务调度单元向任务执行单元发布任务，判断任务执行单元是否响应，获取资源满负荷标签信息或者任务执行单元响应信息；
替补分配任务模块：根据资源满负荷标签信息，继续向清单中下一个符合预定要求的任务执行单元分配任务，获取任务下发替补控制信息；
根据任务下发替补控制信息，获取任务执行单元响应信息；
所述任务下发替补控制信息指示继续向清单中下一个符合预定要求的任务执行单元分配任务的行为。
10.根据权利要求9所述的适用于服务器群集的负载均衡任务分配系统，其特征在于，还包括：
资源利用率报告模块：根据任务执行单元响应信息，任务执行单元完成任务，向调度单元提交任务结果，同时提交该任务执行单元当前的资源利用率，获取任务完成信息、当前资源利用率信息；
所述当前资源利用率信息指示当前任务执行单元的资源利用率。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112636982A (zh) * 2020-12-28 2021-04-09 中孚安全技术有限公司 网络对抗环境配置方法及用于网络对抗的实验云平台系统
CN113326111A (zh) * 2021-05-11 2021-08-31 山东浪潮科学研究院有限公司 一种量子计算机集群分布式监控调度方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103825964A (zh) * 2014-03-19 2014-05-28 北京邮电大学 一种基于云计算PaaS平台的SLS调度装置和方法
CN105141541A (zh) * 2015-09-23 2015-12-09 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 一种基于任务的动态负载均衡调度方法及装置
CN105373429A (zh) * 2014-08-20 2016-03-02 腾讯科技（深圳）有限公司 任务调度方法、装置及系统
WO2018001004A1 (zh) * 2016-06-27 2018-01-04 中兴通讯股份有限公司 一种基于Docker的云平台控制方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103825964A (zh) * 2014-03-19 2014-05-28 北京邮电大学 一种基于云计算PaaS平台的SLS调度装置和方法
CN105373429A (zh) * 2014-08-20 2016-03-02 腾讯科技（深圳）有限公司 任务调度方法、装置及系统
CN105141541A (zh) * 2015-09-23 2015-12-09 浪潮(北京)电子信息产业有限公司 一种基于任务的动态负载均衡调度方法及装置
WO2018001004A1 (zh) * 2016-06-27 2018-01-04 中兴通讯股份有限公司 一种基于Docker的云平台控制方法及装置

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
任侠 ; .基于动态自适应负载均衡的服务器集群优化策略.工业控制计算机.2015,(12),全文. *

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