Resumen

La tecnología de equilibrio de carga puede explotar eficazmente la enorme potencia de cálculo disponible en los sistemas distribuidos y lograr escalabilidad. La sobrecarga de retardo de las comunicaciones en los sistemas distribuidos, que varía en el tiempo y suele ignorarse o asumirse como determinista en las estrategias tradicionales de equilibrio de carga, puede degradar enormemente el rendimiento del equilibrio de carga. Teniendo en cuenta la sobrecarga del retardo de comunicación y su característica variable en el tiempo, se presenta una estrategia de equilibrio de carga jerárquica basada en una red neuronal generalizada (HLBSGNN) para grandes sistemas distribuidos. La novedad de la HLBSGNN es triple: (1) se emplea la jerarquía con comunicación optimizada para reducir la sobrecarga de equilibrio de carga en grandes sistemas informáticos distribuidos, (2) se tienen en cuenta la tasa de computación de los nodos y la aleatoriedad del retardo de comunicación impuesta por el medio de comunicación, y (3) se optimizan las sobrecargas de comunicación y migración mediante la previsión del retardo. Las comparaciones con estrategias tradicionales, como la centralizada, la distribuida y la de retardo aleatorio, indican que la HLBSGNN es más eficaz y eficiente.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Tecnología de equilibrio de la carga; sistemas distribuidos; escalabilidad; sobrecarga por retardo de las comunicaciones; estrategia jerárquica de equilibrio de la carga; red neuronal generalizada.
• Keywords:Load balancing technology; distributed systems; scalability; communication delay overhead; hierarchical load balancing strategy; generalized neural network