基于负载均衡的分布式IMS体系架构的优化  被引量:3

Optimization of Distributed IMS Architecture Based on Load Balancing

在线阅读下载全文

作  者:罗威[1] 姜元建[1] 李洋[1] 郎赫 张宇辰 王慧敏[3] 

机构地区:[1]南瑞集团公司国网电力科学研究院,江苏南京211000 [2]国网天津市电力公司信息通信公司,天津300010 [3]南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003

出  处:《计算机技术与发展》2017年第11期187-191,195,共6页Computer Technology and Development

基  金:国家自然科学基金资助项目(61302100);国网天津市电力2016年科技项目(KJ16-1-16)

摘  要:IP多媒体子系统(IMS)作为通用平台能够快速、标准化地创建移动服务。IMS典型的部署模型支持集中的会话控制和应用程序服务器。而且,它们依靠复杂的边界元素来完成功能服务,例如政策执行。一个简单构架的第一步是将会话控制、应用服务和多媒体功能融合在一种边缘元素中。这种分布式的IMS体系拥有相同的处理节点,大大降低了系统的复杂性和功能模块实例化的规模。但是,分布式架构会减少统计增益,因此提出了一种负载均衡概念来解决这个问题。该机制在较小的控制和消息开销的基础上实现了一个大的虚拟的集中式服务器。该负载分享机制是轻量的,且开销最小。可以根据估计负载分享参数的方程进行微调,这个方程的输入包括重定位的开销和负载不对称参数x。仿真结果表明了该算法的基本特征,并且阐述了负载均衡的益处,能够为进一步完善负载分享的具体实施提供帮助。The IP Multimedia Subsystem (IMS) serves as universal platform for fast and standardized creation of mobile services. Typical deployment models for the IMS favor centralized session control and application servers. Furthermore, they rely on sophisticated border el- ements for function service like policy enforcement. One step towards a simpler architecture is the integration of call control, application server and media functions into border dements, which leads to a distributed IMS architecture with equal processing nodes and drastically reduces system complexity and scales on functional module instantiation basis. However, it reduces the statistical gain. Therefore, a con- cept of load balancing is proposed to solve the problem. The load-sharing mechanism is lightweight and minimal overhead and can be fine-tuned based on an equation that estimates the load-sharing parameters, including the relocation overhead and the load asymmetry pa- rameter x. The simulation results show its basic characteristics and discuss the benefits of load balancing, which will be helpful for further improving the implementation of load sharing.

关 键 词:移动服务平台 IP多媒体子系统构架 分布式 负载均衡 

分 类 号:TN929.5[电子电信—通信与信息系统]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象