基于生物信息学的增长集群快速负载均衡方法
分布式、并行与集群计算
2017-06-21 v1
摘要
本文提出了一种受生物信息学启发的快速负载均衡技术，它是将特定患者实时分配给专科医生集群的一个特例。该工作被视为基于患者提供的提取特征的高斯混合模型的软表示。基于似然比检验，将患者分配给专科医生集群。所提出的算法能高效处理任意规模和任意数量的传入患者请求，并迅速将其放置到专科医生集群中。因此，即使在自然灾害等危险情况下，它也能平滑地平衡患者的流量负载。仿真结果展示了可变规模的专科医生集群，很好地解决了患者规模随机增长的问题。
引用
@article{arxiv.1706.06333,
title = {Fast Load Balancing Approach for Growing Clusters by Bioinformatics},
author = {Soumen Kanrar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.06333},
year = {2017}
}
备注
4 Pages, 2 figures