[发明专利]用于数据负载均衡的设备和方法

说明书

技术领域

本发明一般地涉及分布式网络系统中的数据业务负载均衡。更具体地，其涉及用于执行这种负载均衡的方法和设备。

背景技术

负载均衡算法（也称作负载共享）在分布式网络系统中的应用是现有技术中已知的。这种分布式网络例如可以是IP多媒体子系统（IMS）在其上向固定和/或移动终端提供IP多媒体服务的通信网络。终端注册到IMS，之后该终端能够请求多媒体服务。多媒体服务由应用服务器提供。IMS将终端注册到应用服务器，其提供所请求的服务给终端。多个应用服务器可以同时地为同一个终端提供服务。

这种IMS通常包含具有不同功能的若干节点。第一组节点与路由经由网络的通信有关。这种节点的例子是各种不同的呼叫会话控制功能（CSCF），其能够用作朝向网络的代理、执行认证和授权核查并且确保特定用户的消息能够到达网络内的适当节点或反之亦然。第二种节点涉及已经提到的应用服务器（AS），其提供特定的服务给IMS网络的用户。这种服务的范围能够从现场和定位到更特定的服务，例如蜂窝网络服务上的一键通（Push to Talk）。第三种节点是与用户管理和存储用户相关的信息有关的节点，所述信息例如是计费信息、授权信息，与特定用户相关联的服务、针对特定用户而被使能或禁用的网络选项，等等。第三种节点的典型例子是归属用户服务器（HSS），其用作IMS网络中的用户配置文件和其他用户相关的信息的大型数据库。在归属用户服务器（HSS）中查找由注册的终端所提供的标识。HSS确认终端标识的有效性。

IMS网络中的例如AS或CSCF的节点能够与HSS通信并且从HSS取回与特定用户有关的信息或者能够向HSS提供信息，该信息被存储在HSS中或被用来更新与该特定用户有关的所存储的信息。HSS的TISPAN/3GPP规范提供了在HSS中存储用户的应用特定的信息的可能性，此外还有用于认证、授权、计费等的用户相关的信息。

负载均衡算法被应用于在用于从客户端源节点向服务器目的节点传送数据的多条路径上分发业务来优化对资源的使用。负载均衡判定通常是在客户端或代理节点的外出接口上做出的，并且因此负载均衡必须在外出接口上被配置。

典型的负载共享算法（轮叫调度、序列、循环、随机等）在所有接收方具有相同容量的情况下进行配置时效果很好，即在负载必须在若干目的节点上均匀散布。收集容量（即服务器容量）是指资源可用于接收和处理来自客户端节点的新进入的请求的程度。资源对应于计算能力、存储器大小、存储等等。

如图1所示的典型论叫调度在客户端-服务器配置的不同收集器（服务器）上均匀地分发负载。它没有将单独的服务器节点的收集容量考虑在内。如图1所示，这导致在节点具有不同的收集容量的情况下在单独节点级别上的不同负载。图中的线代表配置上的相等的负载共享。在图1的例子中指示了关于四个节点的不同的相对负载百分比。

然而，在图2所示的情形中，其中配置包含具有不同收集容量的几个服务器节点，当相等的负载共享超过特定级别时，典型的论叫调度选择致使具有较少的收集和处理容量的节点中的暂时过载条件。服务器然后返回布尔响应（例如“没有空间”）以指示响应无法被处理。发送方（客户端节点）因而必须选择新的收集器（即服务器节点）并且重新发送请求。这显然会导致网络上总业务量的增加并且因而导致对资源的低效使用。

因此，现有的算法在特定的情形和环境中具有很大的限制。当配置增长时，它将理想地被扩展以在该扩展时具有最佳成本/利益比的节点。在许多或甚至多数情形中，这对应于改进的、更有执行力的、大容量的平台和/或具有不同性能的不同销售商的产品和具有不同容量特性的产品。因此，这种多节点配置可能不能保持同构性。这种具有异构节点的扩展配置无法利用如上所述的现有技术解决方案来适当地处理。

同样，当配置的一些节点的容量由不同的功能（或应用）共享时，会出现性能降低。现有的选择算法没有将这种临时条件考虑在内。成批的过程通常是以低业务时间来被调度的，以避免对收集而言保持最小服务器容量可用。

在典型的混合（或不同容量的）配置上的负载共享中，其中负载必须在考虑服务器节点容量的前提下被分发，每个发送方都需要利用选择规则（例如负载共享规则的总数（population））来被预先配置。这种总数通常是静态的。当特定节点由于其他过程而经历了附加的负载时，例如批处理作业，则临时过载条件会发生，这无法利用静态负载分发来解决。