随着互联网的不断发展、用户数量的急剧增长，互联网中出现了网络拥塞、服务器负载过重、响应时间过长等严重问题，其中负载均衡算法是影响服务器集群整体性能的一个关键因素。运用统计学中的因子分析理论，提出了一种基于因子分析的负载均衡算法。该算法利用因子分析法计算出综合负载，并用这个指标帮助负载均衡器选择合适的服务器，均匀地将用户的请求进行分发，从而达到整体上较好的负载均衡。

随着互联网的不断发展、用户数量的急剧增长，互联网中出现了网络拥塞、服务器负载过重、响应时间过长等严重问题，其中负载均衡算法是影响服务器集群整体性能的一个关键因素。运用统计学中的因子分析理论，提出了一种基于因子分析的负载均衡算法。该算法利用因子分析法计算出综合负载，并用这个指标帮助负载均衡器选择合适的服务器，均匀地将用户的请求进行分发，从而达到整体上较好的负载均衡。

针对考虑负载均衡的LEO卫星网络路由算法存在控制网络开销偏大、路由更新不及时以及流量调节机制分配不均等问题，提出了一种基于负载均衡的动态LEO卫星网络路由算法DRLB。根据卫星节点路径记录信息以及后向Agent读取策略设计新的路由机制，获得动态卫星拓扑结构；分析前向Agent的分组格式并删除冗余字段，达到减小网络开销目的；根据数据发送时间间隔构造前向Agent选址策略，提高路由更新效率，通过考虑卫星所处纬度流量分配不均问题，改进流量调节因子，获得更好的负载均衡效果。仿真结果表明，与SDRZ-MA

随着高性能网络技术的飞速发展，动态负载均衡作为集群系统中的重要技术，逐渐成为一种高性价比的并行/分布式计算的技术焦点。通过对动态负载均衡原理的诠释、任务调度算法的研究、云资源池硬件搭建方案的阐述、不同场景下设计机制的实现以及灵活权重因子的配置说明和负荷监控说明，成功解决了统一采集平台在基于x86私有云资源池中动态负载均衡技术的实现。最后对统一采集平台中动态负载均衡技术应用的效果进行了分析和展示。