面向IoT终端的海量TCP连接管理集群系统的设计与实现
这是一篇关于响应时间,吞吐量,物联网,集群,TCP的论文, 主要内容为随着物联网市场规模日益增大,物联网终端得到迅猛发展,数量成指数倍增长。通过单服务器对海量终端TCP(Transmission Control Protocol)网络接入进行连接管理已经难以进行,多服务节点成为海量TCP连接管理与数据传输服务的必然选择。然而在多服务节点架构和海量TCP连接的情况下,如何维护海量终端在不同服务节点上连接信息的一致性,以及保障上下行数据传输的可靠性,是一个亟待解决的问题。针对此问题,本文设计与实现了集群协调机制和上下行消息处理机制。同时,基于以上机制设计了一种新型的TCP连接管理集群系统,该系统可以满足海量终端通信高并发、高负载和实时数据传输的需求。本文首先结合系统业务需求,对关键问题、性能提升策略进行研究,对系统总体设计方案、功能模块划分进行设计。其次,对系统集群协调机制、上行消息处理机制、下行消息处理机制和异步网络连接管理中的模块进行详细设计与实现。基于Zookeeper的简单数据模型和多样化节点类型,设计系统元数据存储模型,实现集群节点角色选举、启动离线监控功能,保证集群节点间数据的一致性。基于分布式发布-订阅消息中间件Kafka实现系统对外提供统一集群上行消息业务服务接口,业务层调用该接口获取业务处理数据。基于分布式调用中间件GRPC(Google Remote Procedure Call)和集群协调机制的高可用,实现不同终端在不同服务节点间的数据快速下发,提高下行数据传输效率。实现系统Session共享管理机制,高效管理终端连接和定时检测超时连接,使系统资源得到最大化利用。使用合理的自定义通信协议,解决数据传输过程中出现粘包、拆包问题,完成数据编解码、加解密,保证数据收发的正确性和安全性。最后,对系统进行功能和性能测试,系统各个功能模块正常工作,并发数大于6000的性能测试结果表明,采用本文系统设计方案平均响应时间较Java NIO方案缩短了60%,吞吐量提高了53%,且单台服务器可处理20000个终端高并发连接请求,达到了系统预定的目标。
ZB公司地铁ETO产品设计快速响应的改进研究
这是一篇关于地铁,ETO产品设计,需求管理,响应时间,流程优化的论文, 主要内容为ETO(Engineering to Order)是按照客户需求进行独特的产品规划、生产、销售及技术服务的产品开发项目,大多涉及产品按需求定制响应和产品多样化设计开发,为了应对目前快速发展的地铁交通设施配备,传统的客户需求应对管理方法和产品设计开发流程面临更高效率的要求,在响应客户需求进行新产品研发过程中进行高效率的科学管理逐渐成为各类按订单设计供应商的关注点。本文正是基于这一背景提出的,ZB公司是地铁养护设备的供应商,需要根据客户定制和用户需求进行产品研发,提高工作效能和品质,为开发新产品的减少风险和投入,是公司发展的关键因素之一。文章基于地铁ETO产品设计前期响应时间的现状,对其进行分析研究,归纳出改进和优化策略。本文通过标准化与冗余策略的设计方法、外包策略的模块化设计方法、产品方案成本估算快速响应方法、迅速累积客户需求储备的方法,构建地铁ETO产品设计响应改进措施。为达到研究效果,首先依据城市城市轨道交通客户群的特性,梳理目前ZB公司在地铁ETO项目的定制设计响应方面遇到的问题,找到需求转化率低、中标率低、产品验证不足匆匆交货造成技术服务成本上升、紧急ETO订单需求订单无法满足不敢贸然接单、产品快速配置响应时间长、产品设计开发流程较为繁复、竞争同行在产品响应前期优势明显等一系列问题。然后针对问题进行原因分析,一是根据项目历史数据对地铁ETO项目历史数据整理影响项目投标成功的影响因素,采用鱼骨图对影响因素细化分解,找出不同影响因素下的技术特征及彼此影响的关系,二是采用层次分析分析法,按照质量功能配置,建立模型计算客户需求项和技术特征的关联关系,关联计算客户需求与技术特征的重要度,并对客户需求重要度和技术特征进行排序。采用过程分析方法研究每一个定制因素在定制设计过程中对设计的影响作用,为研究定制设计提供一套新的参考思路。根据定制项目设计开发流程和相关联部门的协同工作方式,对定制项目需求响应和产品设计开发过程中的问题进行分析,对比分析竞争对手在响应时间方面的优势,结合项目历史数据,梳理出定制项目响应前期阶段存在的各项问题。在ETO产品定制前期阶段,根据计算结果,指导对重要度排在前列的因素进行重点考量。最后,利用最近一年地铁ETO定制产品客户需求响应和产品开发设计过程的历史数据,分析ETO设计快速响应时间与项目成功的影响关联程度,通过分析工具价值流图VSM找出问题的具体所在,归纳出有待提高的方向。提出地铁ETO产品设计改进后的操作管理方法,改善公司定制项目研发团队对于地铁ETO产品设计响应的方案规划、部组件设计、物料清单梳理、部组件外包协作设计等方面的响应速度,从而缩短定制产品设计在订单需求询价和订单产品设计过程的能前期阶段的响应时间,有益于缩短后续地铁ETO项目订单需求响应时间及提高投标的中标成功率、产品交付率和客户满意度。本文总结了在地铁ETO产品在客户需求响应前期管理中的不足,总结归纳出快速响应措施。研究结论对未来的地铁ETO产品需求响应的优化和改进具有一定的理论和应用价值。
微服务负载均衡算法研究
这是一篇关于微服务,负载均衡,微服务链,响应时间,吞吐量的论文, 主要内容为新型产业的需求和共享经济的新模式给软件架构的发展带来了新的挑战,在这种背景下,微服务的概念被提出。微服务架构是一种新型的软件架构,可将单个应用程序分解为一组细粒度的服务,这些服务可以独立部署、维护和扩展,提高了应用程序的可维护性和可扩展性。负载均衡技术的应用是为了提高系统的性能,负载均衡是将请求均匀的分配到服务器,避免集群中的一些服务器过载而其他服务器闲置的情况。为了提升微服务集群的性能,本文从单个微服务节点和微服务链两个方面进行负载均衡研究。具体内容如下:(1)针对高并发情况下微服务集群中节点出现负载不均衡的问题,提出一种基于Xgboost(Extreme Gradient Boosting)的最短预测响应时间负载均衡算法(Shortest Predictive Response Time,SPRT)。在该算法中,首先选取影响请求响应时间的特征参数,然后使用集成学习模型Xgboost预测新请求的响应时间,最终将请求分配给预测响应时间最小的服务器节点,以达到服务器节点之间负载均衡的目的。结果表明,本文提出的负载均衡算法SPRT相比于其他一些传统的负载均衡算法在吞吐量、截止率和平均响应时间方面都有一定的提升,而且更适用于高并发环境下的微服务集群。(2)针对交互式请求形成的微服务链响应时间高和资源竞争的问题,提出一种面向微服务链的负载均衡算法(Load Balancing Algorithm for Microservice Chains,MCLBA)。不同交互式请求的处理过程形成了微服务交叉链,但经过更多微服务的链会有更高的延迟,目前研究简化了微服务链之间的竞争。在MCLBA算法中,首先以微服务链的响应时间差、集群资源利用率以及全局任务响应时间作为三个优化目标值,提出了面向微服务链的多目标优化模型,然后使用改进的启发式算法搜索最优解,最终合理地调度节点上的任务。结果表明,MCLBA算法不仅能够在微服务集群资源利用率和全局响应时间上有一定的提升;而且还使非交互式请求影响较小的情况下,降低交互式请求的响应时间。(3)基于以上提出的负载均衡算法,本文使用Spring Cloud框架搭建了简单的微服务集群来验证负载均衡算法的可行性,使用Locust向微服务集群发送不同并发数量的请求,统计请求的响应时间和吞吐量。实验结果表明,本文提出的负载均衡算法可以有效地提高微服务集群的吞吐量,并降低请求的全局响应时间。
ZB公司地铁ETO产品设计快速响应的改进研究
这是一篇关于地铁,ETO产品设计,需求管理,响应时间,流程优化的论文, 主要内容为ETO(Engineering to Order)是按照客户需求进行独特的产品规划、生产、销售及技术服务的产品开发项目,大多涉及产品按需求定制响应和产品多样化设计开发,为了应对目前快速发展的地铁交通设施配备,传统的客户需求应对管理方法和产品设计开发流程面临更高效率的要求,在响应客户需求进行新产品研发过程中进行高效率的科学管理逐渐成为各类按订单设计供应商的关注点。本文正是基于这一背景提出的,ZB公司是地铁养护设备的供应商,需要根据客户定制和用户需求进行产品研发,提高工作效能和品质,为开发新产品的减少风险和投入,是公司发展的关键因素之一。文章基于地铁ETO产品设计前期响应时间的现状,对其进行分析研究,归纳出改进和优化策略。本文通过标准化与冗余策略的设计方法、外包策略的模块化设计方法、产品方案成本估算快速响应方法、迅速累积客户需求储备的方法,构建地铁ETO产品设计响应改进措施。为达到研究效果,首先依据城市城市轨道交通客户群的特性,梳理目前ZB公司在地铁ETO项目的定制设计响应方面遇到的问题,找到需求转化率低、中标率低、产品验证不足匆匆交货造成技术服务成本上升、紧急ETO订单需求订单无法满足不敢贸然接单、产品快速配置响应时间长、产品设计开发流程较为繁复、竞争同行在产品响应前期优势明显等一系列问题。然后针对问题进行原因分析,一是根据项目历史数据对地铁ETO项目历史数据整理影响项目投标成功的影响因素,采用鱼骨图对影响因素细化分解,找出不同影响因素下的技术特征及彼此影响的关系,二是采用层次分析分析法,按照质量功能配置,建立模型计算客户需求项和技术特征的关联关系,关联计算客户需求与技术特征的重要度,并对客户需求重要度和技术特征进行排序。采用过程分析方法研究每一个定制因素在定制设计过程中对设计的影响作用,为研究定制设计提供一套新的参考思路。根据定制项目设计开发流程和相关联部门的协同工作方式,对定制项目需求响应和产品设计开发过程中的问题进行分析,对比分析竞争对手在响应时间方面的优势,结合项目历史数据,梳理出定制项目响应前期阶段存在的各项问题。在ETO产品定制前期阶段,根据计算结果,指导对重要度排在前列的因素进行重点考量。最后,利用最近一年地铁ETO定制产品客户需求响应和产品开发设计过程的历史数据,分析ETO设计快速响应时间与项目成功的影响关联程度,通过分析工具价值流图VSM找出问题的具体所在,归纳出有待提高的方向。提出地铁ETO产品设计改进后的操作管理方法,改善公司定制项目研发团队对于地铁ETO产品设计响应的方案规划、部组件设计、物料清单梳理、部组件外包协作设计等方面的响应速度,从而缩短定制产品设计在订单需求询价和订单产品设计过程的能前期阶段的响应时间,有益于缩短后续地铁ETO项目订单需求响应时间及提高投标的中标成功率、产品交付率和客户满意度。本文总结了在地铁ETO产品在客户需求响应前期管理中的不足,总结归纳出快速响应措施。研究结论对未来的地铁ETO产品需求响应的优化和改进具有一定的理论和应用价值。
微服务负载均衡算法研究
这是一篇关于微服务,负载均衡,微服务链,响应时间,吞吐量的论文, 主要内容为新型产业的需求和共享经济的新模式给软件架构的发展带来了新的挑战,在这种背景下,微服务的概念被提出。微服务架构是一种新型的软件架构,可将单个应用程序分解为一组细粒度的服务,这些服务可以独立部署、维护和扩展,提高了应用程序的可维护性和可扩展性。负载均衡技术的应用是为了提高系统的性能,负载均衡是将请求均匀的分配到服务器,避免集群中的一些服务器过载而其他服务器闲置的情况。为了提升微服务集群的性能,本文从单个微服务节点和微服务链两个方面进行负载均衡研究。具体内容如下:(1)针对高并发情况下微服务集群中节点出现负载不均衡的问题,提出一种基于Xgboost(Extreme Gradient Boosting)的最短预测响应时间负载均衡算法(Shortest Predictive Response Time,SPRT)。在该算法中,首先选取影响请求响应时间的特征参数,然后使用集成学习模型Xgboost预测新请求的响应时间,最终将请求分配给预测响应时间最小的服务器节点,以达到服务器节点之间负载均衡的目的。结果表明,本文提出的负载均衡算法SPRT相比于其他一些传统的负载均衡算法在吞吐量、截止率和平均响应时间方面都有一定的提升,而且更适用于高并发环境下的微服务集群。(2)针对交互式请求形成的微服务链响应时间高和资源竞争的问题,提出一种面向微服务链的负载均衡算法(Load Balancing Algorithm for Microservice Chains,MCLBA)。不同交互式请求的处理过程形成了微服务交叉链,但经过更多微服务的链会有更高的延迟,目前研究简化了微服务链之间的竞争。在MCLBA算法中,首先以微服务链的响应时间差、集群资源利用率以及全局任务响应时间作为三个优化目标值,提出了面向微服务链的多目标优化模型,然后使用改进的启发式算法搜索最优解,最终合理地调度节点上的任务。结果表明,MCLBA算法不仅能够在微服务集群资源利用率和全局响应时间上有一定的提升;而且还使非交互式请求影响较小的情况下,降低交互式请求的响应时间。(3)基于以上提出的负载均衡算法,本文使用Spring Cloud框架搭建了简单的微服务集群来验证负载均衡算法的可行性,使用Locust向微服务集群发送不同并发数量的请求,统计请求的响应时间和吞吐量。实验结果表明,本文提出的负载均衡算法可以有效地提高微服务集群的吞吐量,并降低请求的全局响应时间。
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