一种用于网络的统计力学负载均衡器
无序系统与神经网络
2007-05-23 v3
摘要
统计力学中的最大熵原理指出，一个封闭系统会达到使其熵最大化的平衡分布。我们首先证明，对于具有固定边数的图，可以定义一种随机边动力学，它可以作为一种有效的热化方案，因此，底层图预期会达到其最大熵态，即Erdos-Renyi (ER)随机图。我们接下来证明：(i) 基于速率方程的节点度分布分析确实证实了最大熵原理；(ii) 边动力学可以通过在底层图上进行短随机游走来有效实现，从而产生一个生成ER随机图的局部算法。由此产生的统计力学系统可以适配为一种分布式和局部（即无需任何集中监控）的负载均衡机制，这可以对提高互联网（例如，高效的网络镜像）和大规模计算基础设施（例如，集群和网格计算）的效率和利用率产生重大影响。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0410136,
title = {A Statistical Mechanical Load Balancer for the Web},
author = {Jesse S. A. Bridgewater and P. Oscar Boykin and Vwani P. Roychowdhury},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0410136},
year = {2007}
}
备注
11 Pages, 5 Postscript figures; added references, expanded on protocol discussion