高并发办公需求下桌面云的负载均衡技术优化与性能提升
摘要:高并发办公场景下桌面云系统面临的负载均衡问题是本研究探讨的对象且本研究想要优化负载均衡技术以提升系统整体性能,研究先分析传统负载均衡算法在桌面云环境里的局限之处而后提出一种基于多维资源感知的动态负载均衡算法,该算法把 CPU、内存、网络带宽等多维资源指标综合起来考量并且能实时监测与预测各虚拟机节点的资源使用状况从而动态调整负载分配策略,为让算法更适应情况研究引入机器学习技术用历史负载数据训练预测模型以达成对未来负载的精准预测,另外本研究还设计出一种虚拟机迁移策略加以改进且优化了迁移触发条件以及目标主机选择方法使迁移开销大大减少进而提升了系统的整体稳定性,实验结果显示和传统方法比起来本研究提出的优化方案在负载均衡效果、资源利用率和用户体验等方面均有显著改善,这给高并发办公环境下桌面云系统的性能提升提供了一个有效的解决办法。
李安娜