موازنة الأحمال (الحوسبة)

📅 آخر تحديث: ٢١ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢١ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 3 صور
الموسوعة الحرة
رسم توضيحي لطلبات المستخدمين إلى مجموعة Elasticsearch يتم توزيعها بواسطة موازن الأحمال. (مثال لموقع ويكيبيديا ).

في مجال الحوسبة ، تُعرف موازنة الأحمال بأنها عملية توزيع مجموعة من المهام على مجموعة من الموارد (وحدات الحوسبة) بهدف تحسين كفاءة معالجتها الإجمالية. تُسهم موازنة الأحمال في تحسين زمن الاستجابة وتجنب التحميل الزائد غير المتساوي على بعض عُقد الحوسبة بينما تبقى عُقد أخرى خاملة.

يُعدّ موازنة الأحمال موضوعًا بحثيًا في مجال الحوسبة المتوازية . يوجد منهجان رئيسيان: الخوارزميات الثابتة، التي لا تأخذ في الاعتبار حالة الأجهزة المختلفة، والخوارزميات الديناميكية، التي عادةً ما تكون أكثر عمومية وكفاءة، ولكنها تتطلب تبادل المعلومات بين وحدات الحوسبة المختلفة، مما قد يؤدي إلى انخفاض الكفاءة.

نظرة عامة على المشكلة

تسعى خوارزمية موازنة الأحمال دائمًا إلى حل مشكلة محددة. ومن بين العوامل التي يجب مراعاتها: طبيعة المهام، وتعقيد الخوارزمية ، وبنية الأجهزة التي ستعمل عليها الخوارزميات، بالإضافة إلى مستوى تحمل الأخطاء المطلوب . لذا، لا بد من إيجاد حل وسط يلبي متطلبات التطبيق على أفضل وجه.

طبيعة المهام

تعتمد كفاءة خوارزميات موازنة الأحمال بشكل كبير على طبيعة المهام. لذا، كلما توفرت معلومات أكثر عن المهام وقت اتخاذ القرار، زادت إمكانية التحسين.

حجم المهام

تتيح المعرفة الدقيقة بوقت تنفيذ كل مهمة الوصول إلى توزيع أمثل للأحمال (انظر خوارزمية المجموع التراكمي ). [ 1 ] مع ذلك، هذه حالة مثالية في الواقع. فمعرفة وقت التنفيذ الدقيق لكل مهمة أمر نادر للغاية.

لهذا السبب، توجد عدة تقنيات لتقدير أوقات التنفيذ المختلفة. أولًا، عندما تكون المهام متجانسة الحجم نسبيًا، يمكن افتراض أن كل مهمة ستتطلب تقريبًا متوسط ​​وقت التنفيذ. أما إذا كان وقت التنفيذ غير منتظم بشكل ملحوظ، فيمكن استخدام تقنيات أخرى. إحدى هذه التقنيات هي إضافة بعض البيانات الوصفية لكل مهمة. بناءً على وقت التنفيذ السابق لبيانات وصفية مماثلة، يمكن استنتاج وقت تنفيذ مهمة مستقبلية استنادًا إلى الإحصائيات. [ 2 ]

التبعيات

في بعض الحالات، تعتمد المهام على بعضها البعض. ويمكن توضيح هذه الترابطات من خلال رسم بياني موجه غير دوري . وبشكل بديهي، لا يمكن البدء ببعض المهام إلا بعد إتمام مهام أخرى.

بافتراض معرفة الوقت اللازم لكل مهمة مسبقًا، فإن ترتيب التنفيذ الأمثل يجب أن يؤدي إلى تقليل إجمالي وقت التنفيذ. مع ذلك، تُعد هذه المسألة من المسائل الصعبة حسابيًا (NP-hard) ، وبالتالي يصعب حلها بدقة. توجد خوارزميات، مثل مُجدول المهام ، تحسب التوزيعات المثلى للمهام باستخدام أساليب الاستدلال الميتاهوريستية .

فصل المهام

من السمات الأخرى للمهام الأساسية لتصميم خوارزمية موازنة الأحمال، إمكانية تقسيمها إلى مهام فرعية أثناء التنفيذ. وتستفيد خوارزمية الحساب الشجرية الشكل، التي سيتم عرضها لاحقًا، استفادةً كبيرة من هذه الخاصية.

الخوارزميات الثابتة والديناميكية

ثابت

تُعتبر خوارزمية موازنة الأحمال "ثابتة" عندما لا تأخذ في الحسبان حالة النظام عند توزيع المهام. وبالتالي، تشمل حالة النظام مقاييس مثل مستوى الحمل (وأحيانًا حتى الحمل الزائد) لبعض المعالجات. بدلاً من ذلك، تُوضع افتراضات مسبقة حول النظام ككل، مثل أوقات وصول المهام الواردة ومتطلبات مواردها. بالإضافة إلى ذلك، يكون عدد المعالجات وقدرتها وسرعات اتصالها معروفة. لذلك، تهدف موازنة الأحمال الثابتة إلى ربط مجموعة معروفة من المهام بالمعالجات المتاحة لتقليل دالة أداء معينة. وتُعد دالة الأداء هي الخيار التصميمي الرئيسي.

تعتمد تقنيات موازنة الأحمال الثابتة عادةً على جهاز توجيه رئيسي ، أو ما يُعرف بالجهاز الرئيسي ، الذي يوزع الأحمال ويُحسّن الأداء. ويمكن لهذا التحسين أن يأخذ في الاعتبار المعلومات المتعلقة بالمهام المراد توزيعها، وأن يُحدد وقت التنفيذ المتوقع.

تتميز الخوارزميات الثابتة بسهولة إعدادها وكفاءتها في المهام الروتينية (مثل معالجة طلبات HTTP من موقع ويب). مع ذلك، لا يزال هناك تباين إحصائي في توزيع المهام، مما قد يؤدي إلى إرهاق بعض وحدات الحوسبة.

متحرك

بخلاف خوارزميات توزيع الحمل الثابتة، تأخذ الخوارزميات الديناميكية في الحسبان الحمل الحالي لكل وحدة من وحدات الحوسبة (وتُسمى أيضًا العُقد) في النظام. في هذا النهج، يمكن نقل المهام ديناميكيًا من عقدة مُثقلة إلى عقدة ذات حمل منخفض لتسريع معالجتها. ورغم أن تصميم هذه الخوارزميات أكثر تعقيدًا، إلا أنها تُحسّن الأداء، لا سيما عندما يختلف وقت التنفيذ اختلافًا كبيرًا بين مهمة وأخرى.

تتميز بنية موازنة الأحمال الديناميكية بمرونة أكبر ، إذ لا يُشترط وجود عقدة مُخصصة لتوزيع العمل. عندما تُسند المهام إلى معالج بشكل فريد وفقًا لحالتها في لحظة معينة، يُسمى ذلك إسنادًا فريدًا. أما إذا أمكن إعادة توزيع المهام باستمرار وفقًا لحالة النظام وتطوره، فيُسمى ذلك إسنادًا ديناميكيًا. [ 3 ] إن خوارزمية موازنة الأحمال التي تتطلب قدرًا كبيرًا من الاتصالات للوصول إلى قراراتها تُعرّض النظام لخطر إبطاء حل المشكلة ككل.

بنية الأجهزة

الآلات غير المتجانسة

غالباً ما تتكون البنى التحتية للحوسبة المتوازية من وحدات ذات قدرات حوسبة مختلفة ، والتي يجب أخذها في الاعتبار لتوزيع الحمل.

على سبيل المثال، قد تتلقى الوحدات ذات الطاقة المنخفضة طلبات تتطلب قدرًا أقل من الحساب، أو في حالة أحجام الطلبات المتجانسة أو غير المعروفة، تتلقى عددًا أقل من الطلبات مقارنة بالوحدات الأكبر.

الذاكرة المشتركة والموزعة

غالباً ما تنقسم أجهزة الكمبيوتر المتوازية إلى فئتين رئيسيتين: تلك التي تشترك فيها جميع المعالجات في ذاكرة مشتركة واحدة تقرأ وتكتب عليها بالتوازي ( نموذج PRAM )، وتلك التي تمتلك فيها كل وحدة حوسبة ذاكرتها الخاصة ( نموذج الذاكرة الموزعة )، حيث يتم تبادل المعلومات عن طريق الرسائل.

في الحواسيب ذات الذاكرة المشتركة ، يؤدي التعامل مع تعارضات الكتابة إلى إبطاء سرعة تنفيذ كل وحدة معالجة بشكل كبير. مع ذلك، يمكنها العمل بكفاءة تامة بالتوازي. في المقابل، في حالة تبادل الرسائل، يمكن لكل معالج العمل بكامل طاقته. أما في حالة تبادل الرسائل الجماعي، فتضطر جميع المعالجات إلى انتظار أبطأها لبدء مرحلة الاتصال.

في الواقع، نادرًا ما تندرج الأنظمة ضمن فئة واحدة فقط. عمومًا، يمتلك كل معالج ذاكرة داخلية لتخزين البيانات اللازمة للحسابات اللاحقة، ويتم تنظيمها في مجموعات متتالية . غالبًا ما يتم تنسيق عناصر المعالجة هذه عبر الذاكرة الموزعة وتبادل الرسائل . لذا، يجب تكييف خوارزمية موازنة الأحمال خصيصًا مع بنية المعالجة المتوازية. وإلا، فهناك خطر انخفاض كفاءة حل المشكلات المتوازية بشكل كبير.

تَسَلسُل

بالنظر إلى هياكل الأجهزة الموضحة أعلاه، توجد فئتان رئيسيتان من خوارزميات موازنة الأحمال. الأولى، حيث تُسند المهام من قِبل "العقدة الرئيسية" وتُنفذها "العقد العاملة" التي تُبقي العقدة الرئيسية على اطلاع دائم بتقدم عملها، ويمكن للعقدة الرئيسية حينها تولي مسؤولية إسناد أو إعادة إسناد عبء العمل في حالة الخوارزمية الديناميكية. ويُشار إلى هذا النوع من الخوارزميات في المراجع باسم بنية العقدة الرئيسية والعاملة . أما الثانية، فيمكن فيها توزيع التحكم بين العقد المختلفة. تُنفذ خوارزمية موازنة الأحمال على كل عقدة، وتُوزع مسؤولية إسناد المهام (وكذلك إعادة إسنادها وتقسيمها حسب الحاجة). وتفترض الفئة الأخيرة خوارزمية موازنة أحمال ديناميكية.

بما أن تصميم كل خوارزمية لموازنة الأحمال فريد من نوعه، فلا بد من توضيح التمييز السابق. لذا، من الممكن أيضاً اعتماد استراتيجية وسيطة، تتضمن، على سبيل المثال، عقد "رئيسية" لكل مجموعة فرعية، تخضع بدورها لعقدة "رئيسية" مركزية. كما توجد أيضاً هياكل متعددة المستويات، تتناوب فيها استراتيجيات التحكم الرئيسية والتابعة واستراتيجيات التحكم الموزعة. سرعان ما تصبح هذه الاستراتيجيات الأخيرة معقدة ونادراً ما تُستخدم. يفضل المصممون الخوارزميات الأسهل في التحكم.

التكيف مع البنى الأكبر (قابلية التوسع)

في سياق الخوارزميات التي تعمل على المدى الطويل جدًا (الخوادم، الحوسبة السحابية، إلخ)، تتطور بنية الحاسوب بمرور الوقت. ومع ذلك، من الأفضل عدم الاضطرار إلى تصميم خوارزمية جديدة في كل مرة.

لذا، فإن أحد معايير خوارزمية موازنة الأحمال هو قدرتها على التكيف مع بنية الأجهزة القابلة للتوسع. ويُطلق على هذا المعيار اسم قابلية التوسع للخوارزمية. وتُعتبر الخوارزمية قابلة للتوسع بالنسبة لمُدخل معين عندما يظل أداؤها مستقلاً نسبياً عن حجم هذا المُدخل.

عندما يكون الخوارزمية قادرة على التكيف مع عدد متغير من وحدات الحوسبة، ولكن يجب تثبيت عدد وحدات الحوسبة قبل التنفيذ، تُسمى قابلة للتشكيل. أما إذا كانت الخوارزمية قادرة على التعامل مع عدد متذبذب من المعالجات أثناء تنفيذها، فتُسمى مرنة. معظم خوارزميات موازنة الأحمال قابلة للتشكيل على الأقل. [ 4 ]

تحمل الأعطال

لا سيما في مجموعات الحوسبة واسعة النطاق ، لا يُمكن التسامح مع تنفيذ خوارزمية متوازية لا تستطيع تحمل تعطل أحد مكوناتها. لذلك، يجري تطوير خوارزميات مقاومة للأعطال قادرة على اكتشاف انقطاعات المعالجات واستعادة العمليات الحسابية. [ 5 ]

الأساليب

التوزيع الثابت مع معرفة كاملة بالمهام: مجموع البادئة

إذا كانت المهام مستقلة عن بعضها البعض، وإذا كان من الممكن تقسيم وقت تنفيذها والمهام، فإن الخوارزمية المثلى المثلى متاحة في ظل هذه الافتراضات.

تعتمد خوارزمية موازنة الأحمال على قابلية تقسيم المهام

بتقسيم المهام بحيث يحصل كل معالج على نفس القدر من الحساب، لا يتبقى سوى تجميع النتائج. وباستخدام خوارزمية المجموع التراكمي ، يمكن حساب هذا التقسيم في زمن لوغاريتمي بالنسبة لعدد المعالجات.

مع ذلك، إذا تعذر تقسيم المهام (أي أنها ذرية )، فعلى الرغم من أن تحسين تخصيص المهام يمثل مشكلة صعبة، فإنه لا يزال من الممكن تقريب توزيع عادل نسبياً للمهام، شريطة أن يكون حجم كل منها أصغر بكثير من إجمالي العمليات الحسابية التي تقوم بها كل عقدة. [ 1 ]

في أغلب الأحيان، يكون وقت تنفيذ المهمة غير معروف، ولا تتوفر سوى تقديرات تقريبية. قد تكون هذه الخوارزمية فعالة في ظل هذه الافتراضات، ولكنها أقل ملاءمة عندما تكون مدة المهمة غير معروفة.

توزيع الأحمال الساكنة دون معرفة مسبقة

حتى لو لم يكن وقت التنفيذ معروفًا مسبقًا على الإطلاق، فإن توزيع الحمل الثابت ممكن دائمًا.

جدولة التناوب الدوري

في خوارزمية التوزيع الدوري، يُرسل الطلب الأول إلى الخادم الأول، ثم يُرسل الطلب التالي إلى الخادم الثاني، وهكذا حتى الخادم الأخير. ثم تُعاد العملية، حيث يُرسل الطلب التالي إلى الخادم الأول، وهكذا.

يمكن ترجيح هذه الخوارزمية بحيث تتلقى الوحدات الأقوى أكبر عدد من الطلبات وتتلقاها أولاً.

ثابت عشوائي

تعتمد موازنة الأحمال الثابتة العشوائية ببساطة على توزيع المهام عشوائيًا على الخوادم المختلفة. هذه الطريقة فعّالة للغاية. أما إذا كان عدد المهام معروفًا مسبقًا، فمن الأفضل حساب ترتيب عشوائي مسبقًا، مما يُجنّب تكاليف الاتصال لكل عملية توزيع. لم تعد هناك حاجة إلى خادم توزيع رئيسي لأن كل معالج يعرف المهمة الموكلة إليه. حتى في حال عدم معرفة عدد المهام، يُمكن تجنب الاتصال باستخدام عملية توليد توزيع شبه عشوائي معروفة لجميع المعالجات.

يتناقص أداء هذه الاستراتيجية (المقاس بإجمالي وقت التنفيذ لمجموعة ثابتة معينة من المهام) مع الحجم الأقصى للمهام.

آحرون

توجد طرق أخرى للتخصيص أيضًا:

  • أقل عدد من الاتصالات: يقوم بتعيين الطلبات الجديدة إلى الخادم الذي يحتوي على أقل عدد من الاتصالات النشطة؛ ويمكن أيضًا ترجيح هذه الطريقة. [ 6 ]
  • التجزئة: تقوم بتخصيص الاستعلامات وفقًا لجدول التجزئة .
  • قوة الاختيار بين خيارين: اختر خادمين عشوائياً واختر الخيار الأفضل من بينهما. [ 7 ] [ 8 ]

برنامج العمال المهرة

تُعدّ أنظمة السيد والعامل من أبسط خوارزميات موازنة الأحمال الديناميكية. يقوم السيد بتوزيع عبء العمل على جميع العمال (الذين يُشار إليهم أحيانًا باسم "التابعين"). في البداية، يكون جميع العمال في حالة خمول ويُبلغون السيد بذلك. يستجيب السيد لطلبات العمال ويوزع المهام عليهم. عندما لا يتبقى لديه مهام ليُعطيها، يُبلغ العمال بذلك حتى يتوقفوا عن طلب المهام.

تتيح هذه الآلية توزيع العمل بالتساوي عندما تكون تكلفة التخصيص منخفضة. وبدون احتساب الوقت اللازم للتخصيص، سيكون وقت التنفيذ مماثلاً لمجموع البادئات المذكور أعلاه.

تكمن مشكلة هذه الخوارزمية في صعوبة تكيفها مع عدد كبير من المعالجات نظرًا لكثرة الاتصالات اللازمة. هذا النقص في قابلية التوسع يجعلها غير قابلة للتشغيل بسرعة في الخوادم الضخمة أو الحواسيب المتوازية الضخمة. ويُشكل المعالج الرئيسي عنق زجاجة .

العامل الرئيسي ونقطة الاختناق

مع ذلك، يمكن تحسين جودة الخوارزمية بشكل كبير باستبدال المعالج الرئيسي بقائمة مهام قابلة للاستخدام من قبل معالجات مختلفة. ورغم أن هذه الخوارزمية قد تكون أصعب قليلاً في التنفيذ، إلا أنها تُحسّن قابلية التوسع، وإن كانت لا تزال غير كافية لمراكز الحوسبة الضخمة.

بنية غير هرمية، دون معرفة النظام: سرقة العمل

هناك تقنية أخرى للتغلب على مشاكل قابلية التوسع عندما يكون الوقت اللازم لإنجاز المهمة غير معروف وهي سرقة العمل .

تعتمد هذه الطريقة على تخصيص عدد معين من المهام لكل معالج بطريقة عشوائية أو محددة مسبقًا، ثم السماح للمعالجات غير النشطة بـ"اقتناص" العمل من المعالجات النشطة أو المثقلة. توجد عدة تطبيقات لهذا المفهوم، تُحدد بنموذج تقسيم المهام والقواعد التي تنظم التبادل بين المعالجات. ورغم فعالية هذه التقنية، إلا أنها صعبة التطبيق نظرًا لضرورة ضمان عدم تحول التواصل إلى الشغل الشاغل للمعالجات بدلًا من حل المشكلة.

في حالة المهام الذرية، يمكن تمييز استراتيجيتين رئيسيتين: الأولى، حيث تُقدّم المعالجات ذات الحمل المنخفض قدرتها الحاسوبية للمعالجات ذات الحمل الأعلى، والثانية، حيث ترغب الوحدات الأكثر حملاً في تخفيف عبء العمل المُسند إليها. وقد أُثبت [ 9 ] أنه عندما تكون الشبكة مُحمّلة بشكل كبير، يكون من الأجدى للوحدات الأقل حملاً أن تُقدّم خدماتها، وعندما تكون الشبكة مُحمّلة بشكل خفيف، فإن المعالجات المُثقلة هي التي تحتاج إلى دعم من المعالجات الأقل نشاطاً. هذه القاعدة العامة تُحدّ من عدد الرسائل المُتبادلة.

في الحالة التي يبدأ فيها المرء من مهمة كبيرة واحدة لا يمكن تقسيمها إلى ما هو أبعد من المستوى الذري، يمكن استخدام خوارزمية "الحساب على شكل شجرة" [ 10 ] حيث يتم توزيع المهمة الأصلية في شجرة عمل.

مبدأ

في البداية، يكون لدى العديد من المعالجات مهمة فارغة، باستثناء معالج واحد يعمل عليها بالتسلسل. تُصدر المعالجات الخاملة طلبات عشوائية إلى معالجات أخرى (ليست بالضرورة نشطة). إذا تمكن المعالج الأخير من تقسيم المهمة التي يعمل عليها، فإنه يفعل ذلك بإرسال جزء من عمله إلى العقدة التي تُصدر الطلب. وإلا، فإنه يُعيد مهمة فارغة. يُؤدي هذا إلى تكوين بنية شجرية . بعد ذلك، من الضروري إرسال إشارة إنهاء إلى المعالج الأصل عند اكتمال المهمة الفرعية، بحيث يُرسل بدوره الرسالة إلى المعالج الأصل حتى يصل إلى جذر الشجرة. عند انتهاء المعالج الأول، أي الجذر، يُمكن بث رسالة إنهاء عامة. في النهاية، من الضروري تجميع النتائج بالعودة إلى أعلى الشجرة.

كفاءة

تقترب كفاءة هذه الخوارزمية من كفاءة مجموع البادئات عندما لا يكون وقت تقسيم المهام والاتصال مرتفعًا جدًا مقارنةً بالعمل المطلوب إنجازه. ولتجنب تكاليف الاتصال المرتفعة، يمكن تصور قائمة بالمهام على ذاكرة مشتركة . وبالتالي، فإن الطلب هو ببساطة قراءة من موقع معين في هذه الذاكرة المشتركة بناءً على طلب المعالج الرئيسي.

حالات الاستخدام

بالإضافة إلى حل المشكلات بكفاءة من خلال الحسابات المتوازية، تُستخدم خوارزميات موازنة الأحمال على نطاق واسع في إدارة طلبات HTTP حيث يجب أن يكون الموقع الذي يتمتع بجمهور كبير قادرًا على التعامل مع عدد كبير من الطلبات في الثانية.

الخدمات القائمة على الإنترنت

يُعدّ توفير خدمة إنترنت واحدة من عدة خوادم ، تُعرف أحيانًا باسم مزرعة الخوادم ، أحد أكثر تطبيقات موازنة الأحمال شيوعًا . وتشمل الأنظمة التي تُوازن الأحمال عادةً مواقع الويب الشهيرة، وشبكات الدردشة عبر الإنترنت الكبيرة ، ومواقع بروتوكول نقل الملفات (FTP) ذات النطاق الترددي العالي، وخوادم بروتوكول نقل أخبار الشبكة (NNTP)، وخوادم نظام أسماء النطاقات (DNS)، وقواعد البيانات.

نظام أسماء النطاقات بالتناوب

نظام أسماء النطاقات بالتناوب (Round-robin DNS) هو طريقة بديلة لموازنة الأحمال لا تتطلب عقدة برمجية أو مادية مخصصة. في هذه التقنية، يتم ربط عناوين IP متعددة باسم نطاق واحد ؛ ويتم منح العملاء عناوين IP بالتناوب. يتم تخصيص عناوين IP للعملاء بفترة صلاحية قصيرة، مما يزيد من احتمالية استخدام العميل لعنوان IP مختلف في المرة القادمة التي يصل فيها إلى خدمة الإنترنت المطلوبة.

تفويض نظام أسماء النطاقات (DNS)

هناك تقنية أخرى أكثر فعالية لموازنة الأحمال باستخدام نظام أسماء النطاقات (DNS)، وهي تفويض www.example.org كنطاق فرعي، حيث يتم خدمة نطاقه بواسطة جميع الخوادم نفسها التي تخدم الموقع الإلكتروني. تُجدي هذه التقنية نفعًا خاصًا عندما تكون الخوادم موزعة جغرافيًا على الإنترنت. على سبيل المثال:

one.example.org A 192.0.2.1
two.example.org A 203.0.113.2
www.example.org NS one.example.org
www.example.org NS two.example.org

مع ذلك، يختلف ملف المنطقة الخاص بموقع www.example.org على كل خادم، بحيث يقوم كل خادم بتحليل عنوان IP الخاص به كسجل A. [ 11 ] على الخادم الأول، يُظهر ملف المنطقة الخاص بموقع www.example.org ما يلي:

@ في 192.0.2.1

يحتوي ملف المنطقة نفسه على الخادم الثاني على ما يلي:

@ في 203.0.113.2

بهذه الطريقة، عندما يتعطل خادم، لن يستجيب نظام أسماء النطاقات (DNS) الخاص به، ولن تتلقى خدمة الويب أي بيانات. إذا كان خط الاتصال بأحد الخوادم مزدحمًا، فإن عدم موثوقية نظام أسماء النطاقات يضمن وصول كمية أقل من بيانات HTTP إلى ذلك الخادم. علاوة على ذلك، فإن أسرع استجابة لنظام أسماء النطاقات إلى المُحلِّل تكون دائمًا تقريبًا من أقرب خادم في الشبكة، مما يضمن موازنة الأحمال الحساسة للموقع الجغرافي . يساعد وقت البقاء القصير (TTL) في سجل A على ضمان تحويل البيانات بسرعة عند تعطل خادم. يجب مراعاة احتمال أن تؤدي هذه التقنية إلى تبديل العملاء بين الخوادم المختلفة أثناء الجلسة.

موازنة التحميل العشوائي من جانب العميل

يتمثل أحد أساليب موازنة الأحمال في تزويد العميل بقائمة عناوين IP للخوادم، ثم اختيار العميل عنوان IP عشوائيًا من القائمة في كل اتصال. [ 12 ] [ 13 ] يعتمد هذا الأسلوب أساسًا على توليد جميع العملاء لأحمال متشابهة، وعلى قانون الأعداد الكبيرة [ 13 ] لتحقيق توزيع متوازن نسبيًا للأحمال عبر الخوادم. وقد زُعم أن موازنة الأحمال العشوائية من جانب العميل توفر توزيعًا أفضل للأحمال مقارنةً بنظام DNS الدوري؛ ويعزى ذلك إلى مشكلات التخزين المؤقت في نظام DNS الدوري، والتي تميل، في حالة خوادم التخزين المؤقت الكبيرة لنظام DNS، إلى تحريف التوزيع، بينما يظل الاختيار العشوائي من جانب العميل دون تغيير بغض النظر عن التخزين المؤقت لنظام DNS. [ 13 ]

باستخدام هذا النهج، يمكن أن تختلف طريقة إرسال قائمة عناوين IP إلى العميل، وقد تُنفذ كقائمة DNS (تُرسل إلى جميع العملاء دون أي توزيع دوري)، أو عبر تضمينها مباشرةً في القائمة. وفي حال استخدام "عميل ذكي" يكتشف تعطل خادم مُختار عشوائيًا ويعيد الاتصال به عشوائيًا، فإنه يوفر أيضًا خاصية تحمل الأعطال .

موازنات التحميل من جانب الخادم

في خدمات الإنترنت، يُعدّ مُوازن الأحمال على جانب الخادم عادةً برنامجًا يستمع إلى المنفذ الذي يتصل به العملاء الخارجيون للوصول إلى الخدمات. يُعيد مُوازن الأحمال توجيه الطلبات إلى أحد خوادم "الخلفية"، الذي عادةً ما يردّ على مُوازن الأحمال. يسمح هذا لمُوازن الأحمال بالردّ على العميل دون أن يعلم العميل بالفصل الداخلي للوظائف. كما يمنع العملاء من الاتصال بخوادم الخلفية مباشرةً، مما قد يُحقق فوائد أمنية من خلال إخفاء بنية الشبكة الداخلية ومنع الهجمات على حزمة بروتوكولات الشبكة في نواة النظام أو الخدمات غير ذات الصلة التي تعمل على منافذ أخرى.

توفر بعض موازنات الأحمال آليةً للقيام بإجراء خاص في حال تعطل جميع خوادم الواجهة الخلفية. قد يشمل ذلك إعادة التوجيه إلى موازن أحمال احتياطي أو عرض رسالة تُفيد بانقطاع الخدمة.

من المهم أيضًا ألا يصبح موازن الأحمال نفسه نقطة فشل وحيدة . عادةً ما تُنفَّذ موازنات الأحمال في أزواج عالية التوافر، والتي قد تُكرِّر بيانات استمرارية الجلسة إذا تطلَّب ذلك التطبيق المُحدَّد. [ 14 ] تُبرمج بعض التطبيقات بحيث تكون محصَّنة ضد هذه المشكلة، وذلك عن طريق إزاحة نقطة موازنة الأحمال عبر منصات مشاركة تفاضلية خارج الشبكة المُحدَّدة. تُحدَّد الخوارزميات التسلسلية المُقترنة بهذه الوظائف بواسطة معلمات مرنة خاصة بقاعدة البيانات المُحدَّدة. [ 15 ]

خوارزميات الجدولة

تستخدم موازنات الأحمال العديد من خوارزميات الجدولة ، والتي تُعرف أيضًا بأساليب موازنة الأحمال، لتحديد خادم الواجهة الخلفية الذي سيتم إرسال الطلب إليه. تشمل الخوارزميات البسيطة الاختيار العشوائي، والتوزيع الدوري ، وأقل عدد من الاتصالات. [ 16 ] قد تأخذ موازنات الأحمال الأكثر تطورًا عوامل إضافية في الاعتبار، مثل الحمل المُبلغ عنه للخادم، وأقل أوقات الاستجابة، وحالة التشغيل/الإيقاف (التي يتم تحديدها من خلال استطلاع مراقبة من نوع ما)، وعدد الاتصالات النشطة، والموقع الجغرافي، والإمكانيات، أو حجم حركة البيانات التي تم تخصيصها له مؤخرًا.

المثابرة

تُعدّ كيفية التعامل مع المعلومات التي يجب الاحتفاظ بها عبر الطلبات المتعددة في جلسة المستخدم مسألةً بالغة الأهمية عند تشغيل خدمة مُوازنة الأحمال. فإذا تم تخزين هذه المعلومات محليًا على خادم خلفي واحد، فلن تتمكن الطلبات اللاحقة المُرسلة إلى خوادم خلفية أخرى من العثور عليها. قد تكون هذه المعلومات مُخزّنة مؤقتًا ويمكن إعادة حسابها، وفي هذه الحالة، فإن موازنة أحمال الطلب إلى خادم خلفي مختلف تُؤدي فقط إلى مشكلة في الأداء. [ 16 ]

من الناحية المثالية، ينبغي ألا تكون مجموعة الخوادم خلف موازن الأحمال مُدركة للجلسات، بحيث لا تتأثر تجربة المستخدم إذا اتصل عميل بأي خادم خلفي في أي وقت. ويتحقق ذلك عادةً باستخدام قاعدة بيانات مشتركة أو قاعدة بيانات جلسات في الذاكرة مثل Memcached .

أحد الحلول الأساسية لمشكلة بيانات الجلسة هو إرسال جميع الطلبات في جلسة المستخدم بشكل متسق إلى نفس خادم الواجهة الخلفية. يُعرف هذا بـ "الاستمرارية" أو "الثبات". من أبرز عيوب هذه التقنية عدم وجود خاصية التبديل التلقائي في حالة الأعطال: فإذا تعطل خادم الواجهة الخلفية، تصبح معلومات الجلسة غير قابلة للوصول، وتُفقد أي جلسات تعتمد عليها. عادةً ما تكون المشكلة نفسها قائمة على خوادم قواعد البيانات المركزية؛ فحتى لو كانت خوادم الويب "غير مُحتفظة بالحالة" وليست "ثابتة"، فإن قاعدة البيانات المركزية كذلك (انظر أدناه).

قد يعتمد تخصيص الخادم على اسم المستخدم أو عنوان IP الخاص بالعميل أو بشكل عشوائي. ونظرًا لتغيرات عنوان IP المُدرَك للعميل نتيجةً لبروتوكول DHCP وترجمة عناوين الشبكة وخوادم البروكسي ، قد تكون هذه الطريقة غير موثوقة. يجب على مُوازن الأحمال الاحتفاظ ببيانات التخصيص العشوائي، مما يُشكّل عبئًا على مساحة التخزين. في حال استبدال مُوازن الأحمال أو تعطلّه، قد تُفقد هذه المعلومات، وقد يلزم حذف التخصيصات بعد انقضاء فترة زمنية محددة أو خلال فترات ذروة التحميل لتجنب تجاوز المساحة المتاحة لجدول التخصيص. كما تتطلب طريقة التخصيص العشوائي من العملاء الاحتفاظ ببعض البيانات، وهو ما قد يُشكّل مشكلة، على سبيل المثال عندما يُعطّل متصفح الويب تخزين ملفات تعريف الارتباط. تستخدم مُوازنات الأحمال المتطورة تقنيات تخزين بيانات متعددة لتجنب بعض أوجه القصور في أي طريقة منفردة.

يتمثل حل آخر في تخزين بيانات كل جلسة في قاعدة بيانات . قد يؤدي هذا إلى انخفاض الأداء نظرًا لزيادة الحمل على قاعدة البيانات، إذ يُفضل استخدام قاعدة البيانات لتخزين المعلومات الأقل عرضةً للتغيير من بيانات كل جلسة. ولمنع قاعدة البيانات من أن تصبح نقطة فشل واحدة ، ولتحسين قابلية التوسع ، غالبًا ما تُنسخ قاعدة البيانات عبر أجهزة متعددة، ويُستخدم موازنة الأحمال لتوزيع حمل الاستعلامات على هذه النسخ. تُعد تقنية خادم حالة ASP.NET من مايكروسوفت مثالًا على قاعدة بيانات الجلسات. تخزن جميع الخوادم في مزرعة الويب بيانات جلساتها على خادم الحالة، ويمكن لأي خادم في المزرعة استرداد هذه البيانات.

عندما يكون العميل متصفح ويب، يتمثل أحد الأساليب في تخزين بيانات الجلسة في المتصفح نفسه. إحدى طرق تحقيق ذلك هي استخدام ملف تعريف ارتباط المتصفح ، مع وضع طابع زمني مناسب عليه وتشفيره. وهناك طريقة أخرى وهي إعادة كتابة عنوان URL . يُعد تخزين بيانات الجلسة على جهاز العميل الحل الأمثل عمومًا، حيث يُتيح ذلك لموازن الأحمال اختيار أي خادم خلفي لمعالجة الطلب. مع ذلك، قد لا تكون هذه الطريقة لمعالجة بيانات الحالة مناسبة لبعض سيناريوهات منطق الأعمال المعقدة ، حيث يكون حجم بيانات حالة الجلسة كبيرًا، ولا يُمكن إعادة حسابها مع كل طلب على الخادم. تُثير إعادة كتابة عنوان URL مشكلات أمنية خطيرة، إذ يُمكن للمستخدم النهائي بسهولة تغيير عنوان URL المُرسل، وبالتالي تغيير تدفقات الجلسة.

وثمة حل آخر لتخزين البيانات الدائمة يتمثل في ربط اسم بكل كتلة من البيانات، واستخدام جدول تجزئة موزع لتعيين هذا الاسم بشكل عشوائي زائف لأحد الخوادم المتاحة، ثم تخزين كتلة البيانات هذه في الخادم المعين.

ميزات موازن الأحمال

قد تحتوي موازنات الأحمال، سواءً كانت برمجية أو مادية، على مجموعة متنوعة من الميزات الخاصة. وتتمثل الميزة الأساسية لموازن الأحمال في قدرته على توزيع الطلبات الواردة على عدد من خوادم الواجهة الخلفية في المجموعة وفقًا لخوارزمية جدولة. معظم الميزات التالية خاصة بمورد معين:

حمل غير متماثل
يمكن تحديد نسبة يدويًا لجعل بعض خوادم الواجهة الخلفية تحصل على حصة أكبر من عبء العمل مقارنةً بغيرها. يُستخدم هذا أحيانًا كطريقة بسيطة لمراعاة امتلاك بعض الخوادم سعة أكبر من غيرها، مع أنه قد لا يُحقق النتائج المرجوة دائمًا.
التفعيل ذو الأولوية
عندما ينخفض ​​عدد الخوادم المتاحة إلى أقل من عدد معين، أو عندما يصبح الحمل مرتفعًا للغاية، يمكن تشغيل الخوادم الاحتياطية.
تفريغ وتسريع TLS
تسريع بروتوكول TLS (أو سابقه SSL) هو أسلوب لنقل عمليات حساب بروتوكول التشفير إلى أجهزة متخصصة. اعتمادًا على حجم العمل، قد يُشكّل معالجة متطلبات التشفير والمصادقة لطلب TLS جزءًا كبيرًا من الضغط على وحدة المعالجة المركزية لخادم الويب؛ ومع ازدياد هذا الضغط، سيلاحظ المستخدمون بطئًا في أوقات الاستجابة، نظرًا لتوزيع عبء TLS على خوادم الويب. ولتخفيف هذا الضغط على خوادم الويب، يمكن لموازن الأحمال إنهاء اتصالات TLS، وتمرير طلبات HTTPS كطلبات HTTP إلى خوادم الويب. إذا لم يكن موازن الأحمال نفسه مُثقلًا، فلن يؤثر ذلك بشكل ملحوظ على الأداء الذي يلاحظه المستخدمون النهائيون. أما عيب هذا الأسلوب فهو تركيز جميع عمليات معالجة TLS على جهاز واحد (موازن الأحمال)، مما قد يُصبح عنق زجاجة جديدًا. تتضمن بعض أجهزة موازنة الأحمال أجهزة متخصصة لمعالجة TLS. بدلًا من ترقية موازن الأحمال، وهو جهاز مخصص باهظ الثمن، قد يكون من الأوفر التخلي عن نقل TLS وإضافة عدد قليل من خوادم الويب. كذلك، يقوم بعض موردي الخوادم، مثل أوراكل/صن، بدمج أجهزة تسريع التشفير في وحدات المعالجة المركزية الخاصة بهم، مثل T2000. وتُدمج F5 Networks بطاقة أجهزة تسريع TLS مخصصة في مدير حركة المرور المحلي (LTM) الخاص بها، والتي تُستخدم لتشفير وفك تشفير حركة مرور TLS. ومن أبرز فوائد تفريغ TLS في موازن الأحمال أنه يُمكّنه من إجراء موازنة الأحمال أو تبديل المحتوى بناءً على البيانات الواردة في طلب HTTPS.
الحماية من هجمات الحرمان من الخدمة الموزعة (DDoS)
يمكن لموازنات التحميل توفير ميزات مثل ملفات تعريف الارتباط SYN والربط المتأخر (لا ترى خوادم الواجهة الخلفية العميل حتى ينتهي من مصافحة TCP الخاصة به) للتخفيف من هجمات SYN flood وبشكل عام نقل العمل من الخوادم إلى منصة أكثر كفاءة.
ضغط HTTP
يقلل ضغط HTTP من حجم البيانات المنقولة لكائنات HTTP باستخدام ضغط gzip المتوفر في جميع متصفحات الويب الحديثة. كلما زاد حجم الاستجابة وزاد بُعد العميل، كلما حسّنت هذه الميزة أوقات الاستجابة. لكن في المقابل، تزيد هذه الميزة من متطلبات وحدة المعالجة المركزية على موازن الأحمال، ويمكن لخوادم الويب القيام بذلك بدلاً من ذلك.
تفريغ TCP
يستخدم الموردون المختلفون مصطلحاتٍ مختلفةً لهذا الغرض، ولكن الفكرة الأساسية هي أن كل طلب HTTP من كل عميل يُمثل عادةً اتصال TCP منفصل. تستخدم هذه الميزة بروتوكول HTTP/1.1 لدمج طلبات HTTP المتعددة من عملاء متعددين في منفذ TCP واحد مع خوادم الواجهة الخلفية.
التخزين المؤقت لبروتوكول TCP
يمكن لموازن الأحمال تخزين الاستجابات من الخادم وتوزيع البيانات تدريجياً على العملاء البطيئين، مما يسمح لخادم الويب بتحرير مؤشر ترابط لمهام أخرى بشكل أسرع مما لو كان عليه إرسال الطلب بأكمله إلى العميل مباشرة.
إرجاع الخادم المباشر
خيار لتوزيع الأحمال غير المتماثل، حيث يكون للطلب والرد مسارات شبكة مختلفة.
فحص طبي
يقوم الموازن باستطلاع حالة الخوادم من حيث سلامة طبقة التطبيق وإزالة الخوادم المعطلة من المجموعة.
التخزين المؤقت لبروتوكول HTTP
يقوم الموازن بتخزين المحتوى الثابت بحيث يمكن معالجة بعض الطلبات دون الاتصال بالخوادم.
تصفية المحتوى
يمكن لبعض موازنات حركة البيانات تعديل حركة المرور بشكل تعسفي أثناء مرورها.
HTTP
يمكن لبعض موازنات الضغط إخفاء صفحات خطأ HTTP، وإزالة رؤوس تعريف الخادم من استجابات HTTP، وتشفير ملفات تعريف الارتباط بحيث لا يتمكن المستخدمون النهائيون من التلاعب بها.
ترتيب الطوابير حسب الأولوية
يُعرف أيضًا باسم تحديد معدل النقل ، وهي القدرة على إعطاء أولويات مختلفة لأنواع مختلفة من حركة المرور.
التبديل الواعي بالمحتوى
يمكن لمعظم موازنات التحميل إرسال الطلبات إلى خوادم مختلفة بناءً على عنوان URL المطلوب، بافتراض أن الطلب غير مشفر (HTTP) أو إذا كان مشفرًا (عبر HTTPS) فإن طلب HTTPS يتم إنهاؤه (فك تشفيره) عند موازن التحميل.
مصادقة العميل
تحقق من هوية المستخدمين باستخدام مصادر مصادقة متنوعة قبل السماح لهم بالوصول إلى موقع الويب.
التلاعب البرمجي بحركة المرور
يسمح أحد موازنات الشبكة على الأقل باستخدام لغة برمجة نصية للسماح بأساليب موازنة مخصصة، وعمليات معالجة حركة مرور عشوائية، وغير ذلك.
جدار الحماية
يمكن لجدران الحماية منع الاتصالات المباشرة بخوادم الواجهة الخلفية، وذلك لأسباب تتعلق بأمن الشبكة.
نظام منع الاختراق
توفر أنظمة منع الاختراق أمانًا على مستوى طبقة التطبيقات بالإضافة إلى طبقة الشبكة/النقل التي يوفرها أمان جدار الحماية.

الاتصالات السلكية واللاسلكية

يُعدّ موازنة الأحمال مفيدًا في التطبيقات التي تعتمد على روابط اتصال احتياطية. على سبيل المثال، قد تمتلك شركة ما عدة اتصالات بالإنترنت لضمان استمرارية الوصول إلى الشبكة في حال تعطل أحد هذه الاتصالات. ويعني نظام تجاوز الأعطال تخصيص رابط واحد للاستخدام العادي، بينما يُستخدم الرابط الثاني فقط في حال تعطل الرابط الأساسي.

باستخدام موازنة الأحمال، يمكن استخدام كلا الرابطين باستمرار. يقوم جهاز أو برنامج بمراقبة توافر جميع الروابط ويختار المسار لإرسال الحزم. يؤدي استخدام روابط متعددة في وقت واحد إلى زيادة عرض النطاق الترددي المتاح.

أقصر مسار للجسر

تُسهّل تقنية TRILL (الربط الشفاف للعديد من الروابط) إنشاء شبكة إيثرنت ذات بنية طوبولوجية عشوائية، وتُمكّن من تقسيم الحمل لكل زوج من التدفقات باستخدام خوارزمية ديكسترا ، دون الحاجة إلى أي إعدادات أو تدخل من المستخدم. وكانت نقطة انطلاق TRILL حدثًا في مركز بيث إسرائيل ديكونيس الطبي، بدأ في 13 نوفمبر 2002. [ 17 ] [ 18 ] وقد طُرح مفهوم Rbridges [ 19 ] لأول مرة على معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات في عام 2004، [ 20 ] والذي رفض في عام 2005 [ 21 ] ما أصبح يُعرف باسم TRILL، وفي الفترة من 2006 إلى 2012 [ 22 ] ابتكروا نسخةً غير متوافقة تُعرف باسم Shortest Path Bridging .

أقرّ معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات (IEEE) معيار IEEE 802.1aq في مايو 2012، [ 23 ] والمعروف أيضًا باسم تقنية تجسير أقصر مسار (SPB). تسمح هذه التقنية بتفعيل جميع الروابط عبر مسارات متعددة متساوية التكلفة، وتوفر أوقات تقارب أسرع لتقليل وقت التوقف، وتُبسط استخدام موازنة الأحمال في بنى الشبكات المتشابكة (المتصلة جزئيًا و/أو المتصلة كليًا) من خلال السماح بتقاسم الحمل عبر جميع مسارات الشبكة. [ 24 ] [ 25 ] صُممت تقنية SPB لتقليل أخطاء التكوين والحفاظ على خاصية التوصيل والتشغيل التي رسّخت مكانة الإيثرنت كبروتوكول فعلي في الطبقة الثانية. [ 26 ]

التوجيه 1

تعتمد العديد من شركات الاتصالات على مسارات متعددة عبر شبكاتها أو إلى شبكات خارجية. وتستخدم هذه الشركات تقنيات متطورة لموازنة الأحمال لتحويل حركة البيانات من مسار إلى آخر لتجنب ازدحام الشبكة على أي رابط محدد، وأحيانًا لتقليل تكلفة النقل عبر الشبكات الخارجية أو لتحسين موثوقية الشبكة .

تُستخدم موازنة الأحمال أيضًا في أنشطة مراقبة الشبكة . إذ يُمكن استخدام موازنات الأحمال لتقسيم تدفقات البيانات الضخمة إلى عدة تدفقات فرعية، واستخدام عدة محللات للشبكة، حيث يقرأ كل منها جزءًا من البيانات الأصلية. يُمكن استخدام هذه الطريقة لمراقبة الشبكات السريعة مثل 10GbE أو STM64، حيث قد لا يكون من الممكن إجراء معالجة معقدة للبيانات بسرعة نقل البيانات . [ 27 ]

شبكات مراكز البيانات

يُستخدم موازنة الأحمال على نطاق واسع في شبكات مراكز البيانات لتوزيع حركة البيانات عبر مسارات متعددة بين أي خادمين. [ 28 ] فهي تتيح استخدامًا أكثر كفاءة لعرض النطاق الترددي للشبكة وتقلل تكاليف التزويد. وبشكل عام، يمكن تصنيف موازنة الأحمال في شبكات مراكز البيانات إلى نوعين: ثابتة وديناميكية.

يوزع توازن الأحمال الثابت حركة البيانات عن طريق حساب قيمة تجزئة لعناوين المصدر والوجهة وأرقام المنافذ لتدفقات البيانات، ويستخدمها لتحديد كيفية تخصيص التدفقات لأحد المسارات المتاحة. أما توازن الأحمال الديناميكي، فيخصص تدفقات البيانات للمسارات من خلال مراقبة استخدام النطاق الترددي على مختلف المسارات. ويمكن أن يكون التخصيص الديناميكي استباقيًا أو تفاعليًا. في الحالة الأولى، يكون التخصيص ثابتًا بمجرد إجرائه، بينما في الحالة الثانية، تستمر منطق الشبكة في مراقبة المسارات المتاحة ونقل التدفقات بينها مع تغير استخدام الشبكة (مع وصول تدفقات جديدة أو اكتمال التدفقات الحالية). وقد تم توفير نظرة عامة شاملة حول توازن الأحمال في شبكات مراكز البيانات. [ 28 ]

حالات الفشل

يُستخدم موازنة الأحمال غالبًا لتنفيذ تجاوز الأعطال ، أي استمرار الخدمة بعد تعطل أحد مكوناتها أو أكثر. تُراقَب المكونات باستمرار (على سبيل المثال، يمكن مراقبة خوادم الويب عن طريق جلب صفحات معروفة)، وعندما يتوقف أحدها عن الاستجابة، يتم إبلاغ موازن الأحمال ويتوقف عن إرسال حركة المرور إليه. وعندما يعود أحد المكونات إلى العمل، يبدأ موازن الأحمال في إعادة توجيه حركة المرور إليه. لكي ينجح هذا، يجب أن يكون هناك مكون واحد على الأقل يفوق سعة الخدمة ( تكرار N+1 ). قد يكون هذا أقل تكلفة وأكثر مرونة من أساليب تجاوز الأعطال التي تُقرن كل مكون نشط بمكون احتياطي واحد يتولى العمل في حالة حدوث عطل ( تكرار معياري مزدوج ). يمكن لبعض أنظمة RAID أيضًا استخدام النسخ الاحتياطي الساخن لتحقيق تأثير مماثل. [ 29 ]

يمكن لهذه التقنية أن تزيد من قدرة النظام على تحمل الأعطال من خلال تمكين الاستبدال السريع لأكثر أجزاء النظام تعقيدًا وعرضة للأعطال. ومع ذلك، فقد تجعل هذه التقنية موازن الأحمال نفسه نقطة ضعف واحدة .

استيعاب البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي

تُستخدم تقنيات موازنة الأحمال بشكل متزايد لإدارة مسارات استيعاب البيانات الضخمة التي تغذي أنظمة تدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي ، والتي يُشار إليها أحيانًا باسم "مصانع الذكاء الاصطناعي". تتطلب هذه البيئات المدعومة بالذكاء الاصطناعي معالجة مستمرة لكميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة ، مما يفرض متطلبات كبيرة على موارد الشبكات والتخزين والحوسبة. [ 30 ] وللحفاظ على الإنتاجية العالية وزمن الاستجابة المنخفض اللازمين، تستخدم المؤسسات عادةً أدوات موازنة الأحمال القادرة على تحسينات TCP المتقدمة، وتجميع الاتصالات، والجدولة التكيفية. تساعد هذه الميزات في توزيع طلبات البيانات الواردة بالتساوي عبر الخوادم أو العُقد، ومنع الازدحام، وضمان الاستخدام الأمثل لموارد الحوسبة. [ 31 ]

عند نشرها في بيئات الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق أو عالية الأداء، تعمل موازنات الأحمال على تخفيف قيود النطاق الترددي وتلبية متطلبات إدارة البيانات المتغيرة، لا سيما عندما يتعذر إرسال بيانات التدريب الحساسة إلى خدمات سحابية خارجية. من خلال توجيه البيانات محليًا (داخل المؤسسة) أو عبر السحابات الخاصة، تسمح موازنات الأحمال لسير عمل الذكاء الاصطناعي بتجنب حدود النطاق الترددي للسحابة العامة، وتقليل تكاليف النقل، والحفاظ على الامتثال للمعايير التنظيمية. مع تزايد حجم نماذج الذكاء الاصطناعي (الذي غالبًا ما يُقاس بمليارات أو حتى تريليونات من المعلمات)، ازدادت أهمية موازنة الأحمال لاستيعاب البيانات للحفاظ على موثوقية وقابلية التوسع وكفاءة التكلفة في بيئات الذكاء الاصطناعي.

انظر أيضاً

مراجع

  1. 1 2 ساندرز، بيتر؛ ميلهورن، كورت؛ ديتزفيلبينجر، مارتن؛ ديمينتييف، رومان (11 سبتمبر 2019). الخوارزميات المتسلسلة والمتوازية وهياكل البيانات  : مجموعة الأدوات الأساسية . سبرينغر. ISBN 978-3-030-25208-3.
  2. ↑ ليو، تشي؛ كاي، ويدونغ؛ جين، داندان؛ شين، جيان؛ فو، تشانغجي؛ ليو، شياودونغ؛ لينغ، نايجل (30 أغسطس 2016). " دقة تقدير وقت تنفيذ مهام وقت التشغيل في بيئة موزعة غير متجانسة" . مجلة الحساسات . 16 (9): 1386. Bibcode : 2016Senso..16.1386L . doi : 10.3390/s16091386 . PMC 5038664. PMID 27589753. S2CID 391429 .   
  3. ↑ العكيل، علي (نوفمبر 2009). "دليل موازنة الأحمال الديناميكية في أنظمة الحاسوب الموزعة" . المجلة الدولية لعلوم الحاسوب وأمن الشبكات . 10 .
  4. ↑ أصغر، سجاد؛ أوبانيل، إريك؛ بريمنر، ديفيد (أكتوبر 2013). "حل متوازي لمسألة إرضاء النظام (SAT) قائم على جدولة مهام ديناميكية قابلة للتشكيل". المؤتمر الدولي الثاني والأربعون للمعالجة المتوازية 2013. الصفحات 110-119 . doi : 10.1109/ICPP.2013.20 . ISBN  978-0-7695-5117-3. S2CID 15124201 . 
  5. ↑ بونيتا سارميلا، جي.؛ غنانامبيغاي، ن.؛ دينادايالان، ب. (2015). "دراسة استقصائية حول خوارزميات موازنة الأحمال المقاومة للأعطال في الحوسبة السحابية". المؤتمر الدولي الثاني لأنظمة الإلكترونيات والاتصالات (ICECS) لعام 2015. الصفحات 1715-1720 . doi : 10.1109/ECS.2015.7124879 . ISBN  978-1-4799-7225-8. S2CID 30175022 . 
  6. ↑ "Module ngx_http_upstream_module" . nginx.org . تم الاطلاع عليه بتاريخ 2026-04-07 .
  7. ↑ "NGINX وخوارزمية موازنة الأحمال "قوة الخيارين"" . nginx.com . 12 نوفمبر 2018. مؤرشف من الأصل في 12 ديسمبر 2019.
  8. ↑ "تجربة قيادة موازنة الأحمال "قوة الاختيارين العشوائيين"" . haproxy.com . 15 فبراير 2019. مؤرشف من الأصل في 15 فبراير 2019.
  9. ↑ إيجر، ديريك ل؛ لازوفسكا، إدوارد د؛ زاهورجان، جون (1 مارس 1986). "مقارنة بين مشاركة الحمل التكيفية التي يبدأها المُستقبِل وتلك التي يبدأها المُرسِل". تقييم الأداء . 6 (1): 53-68 . doi : 10.1016/0166-5316(86)90008-8 . ISSN 0166-5316 . 
  10. ^ ساندرز، بيتر (1998). “الحسابات على شكل شجرة كنموذج للتطبيقات المتوازية”. ورشة عمل حول موازنة الأحمال القائمة على التطبيقات (Alv '98)، ميونيخ، 25. - 26. مارس 1998 - فيرانست. Vom Sonderforschungsbereich 342 "Werkzeuge und Methoden für die Nutzung Paralleler Rechnerarchitekturen". الطبعة: أ. بود : 123. دوى : 10.5445/ir/1000074497 .
  11. ↑ "الفصل 8 - سجل عنوان IPv4 (أ)" . www.zytrax.com .
  12. ↑ "النمط: موازنة الأحمال من جانب العميل" . 15 أكتوبر 2015. مؤرشف من الأصل في 29 نوفمبر 2020.
  13. 1 2 3 "بنية جانب الخادم. خوادم الواجهة الأمامية وموازنة الأحمال العشوائية من جانب العميل" . IT Hare على Soft.ware . 28 ديسمبر 2015.
  14. ↑ "التوافر العالي" . linuxvirtualserver.org . تم الاطلاع عليه بتاريخ 20-11-2013 .
  15. ↑ رانجان، ر (2010). "توفير الحوسبة السحابية من نظير إلى نظير: اكتشاف الخدمة وموازنة الأحمال". الحوسبة السحابية .
  16. 1 2 "موازنة الأحمال 101: الصواميل والمسامير" . F5 . 2017-12-05. مؤرشف من الأصل في 2017-12-05 . تم الاسترجاع في 2018-03-23 .
  17. ↑ "جميع الأنظمة معطلة" (ملف PDF) . cio.com . شركة IDG للاتصالات. مؤرشف من النسخة الأصلية (ملف PDF) بتاريخ 23 سبتمبر 2020. تم الاطلاع عليه بتاريخ 9 يناير 2022 .
  18. ↑ "جميع الأنظمة معطلة" . cio.com . شركة IDG للاتصالات. مؤرشف من الأصل في 9 يناير 2022. تم الاطلاع عليه في 9 يناير 2022 .
  19. ↑ "Rbridges: التوجيه الشفاف" (ملف PDF) . courses.cs.washington.edu . راديا بيرلمان، مختبرات صن مايكروسيستمز. مؤرشف من الأصل (ملف PDF) بتاريخ 9 يناير 2022. تم الاطلاع عليه بتاريخ 9 يناير 2022 .
  20. ↑ "Rbridges: التوجيه الشفاف" . researchgate.net . راديا بيرلمان، صن مايكروسيستمز؛ دونالد إيستليك الثالث، موتورولا.
  21. ↑ "دليل TRILL" (ملف PDF) . postel.org . دونالد إي. إيستليك الثالث، هواوي. مؤرشف من الأصل (ملف PDF) بتاريخ 29-03-2023 . تم الاطلاع عليه بتاريخ 14-01-2022 .
  22. ↑ "IEEE 802.1: 802.1aq - ربط أقصر مسار" . ieee802.org . معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات.
  23. ↑ شوانغ يو (8 مايو 2012). "معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات يُقرّ معيار IEEE 802.1aq™ الجديد لربط أقصر مسار" . معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات. مؤرشف من الأصل في 14 مايو 2013. تم الاطلاع عليه في 2 يونيو 2012 .
  24. ↑ بيتر أشوود-سميث (24 فبراير 2011). "نظرة عامة على تقنية الربط عبر أقصر مسار في معيار IEEE 802.1aq" (ملف PDF) . هواوي. مؤرشف من النسخة الأصلية (ملف PDF) بتاريخ 15 مايو 2013. تم الاطلاع عليه بتاريخ 11 مايو 2012 .
  25. ↑ جيم دافي (11 مايو 2012). "أكبر نظام رعاية صحية في إلينوي يُزيل سيسكو لبناء سحابة خاصة بقيمة 40 مليون دولار" . بي سي أدفايزر . تم الاطلاع عليه في 11 مايو 2012. سيحل بروتوكول أقصر مسار (Shortest Path Bridging) محل بروتوكول الشجرة الممتدة (Spanning Tree) في بنية إيثرنت.
  26. ↑ «معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات (IEEE) يُقرّ معيار IEEE 802.1aq الجديد لربط أقصر مسار» . Tech Power Up. 7 مايو 2012. تاريخ الاطلاع: 11 مايو 2012 .
  27. ↑ نورمحمدبور، محمد؛ راغافيندرا، كوليجي س. (2018). "ملخص ملصق: تقليل أوقات إتمام التدفق باستخدام التوجيه التكيفي عبر شبكات واسعة النطاق بين مراكز البيانات". مؤتمر IEEE INFOCOM 2018 - ورش عمل مؤتمر IEEE حول اتصالات الحاسوب (INFOCOM WKSHPS) . IEEE. ص 1-2 . arXiv : 1802.09080 . doi : 10.1109/INFCOMW.2018.8406853 . ISBN  978-1-5386-5979-3.
  28. 1 2 نورمحمدبور، محمد؛ راغافيندرا، كوليجي س. (2018). "التحكم في حركة البيانات في مراكز البيانات: فهم التقنيات والمفاضلات" . مجلة IEEE للمسح والدروس التعليمية في مجال الاتصالات . 20 (2): 1492-1525 . arXiv : 1712.03530 . doi : 10.1109 /COMST.2017.2782753 . ISSN 1553-877X . 
  29. ↑ "التحويل التلقائي وموازنة الأحمال" . شركة آي بي إم . تم الاطلاع عليه بتاريخ 6 يناير 2019 .
  30. ↑ "تحسين إدارة حركة البيانات لاستيعاب بيانات مصنع الذكاء الاصطناعي" . شركة F5 . تم الاطلاع عليه بتاريخ 30 يناير 2025 .
  31. ↑ "تحسين وتوسيع وتأمين تفاعلات الذكاء الاصطناعي" . شركة F5 . تم الاطلاع عليه بتاريخ 30 يناير 2025 .
  • توجيه الخادم لموازنة الأحمال مع استعادة تلقائية كاملة للأعطال في Wayback Machine (تمت أرشفته في 2023-03-29)