云環(huán)境下負載均衡算法研究.pdf

1、云計算是一種商業(yè)的計算模式，它具有強大的規(guī)模效應(yīng)和獨特的技術(shù)特征，這些特性使得云服務(wù)具有很強的性價比。它將任務(wù)分布在由大量計算資源等構(gòu)成的數(shù)據(jù)中心之中，使得云計算的用戶能夠根據(jù)其需要來獲取相應(yīng)的存儲資源、計算資源以及其他服務(wù)。由于云計算是多種技術(shù)混合演進的結(jié)果，具有很牢固的技術(shù)基礎(chǔ)，而且在許多大公司的積極推動下，發(fā)展極為迅速。Google，Amazon，IBM，微軟和 Yahoo等著名企業(yè)都是云計算的推動者和先行者。因此對云計算進行研究

2、即適應(yīng)IT技術(shù)的發(fā)展趨勢，又具有較強的實用意義。
　　云計算數(shù)據(jù)中心的負載調(diào)度是影響云計算性能的核心，是云供應(yīng)商對外提供服務(wù)，用戶感受服務(wù)性能的關(guān)鍵所在。不僅如此，它還直接關(guān)系到云平臺的整體性能和系統(tǒng)的資源利用情況。然而它發(fā)展時間較短，研究不夠深入，還存在著很多需要完善的地方。因此，對負載調(diào)度問題進行分析研究，具有重要的意義。
　　Min-min算法是網(wǎng)格負載調(diào)度研究中出現(xiàn)的經(jīng)典的貪心類調(diào)度算法，它以任務(wù)的最優(yōu)完成時間為優(yōu)化

3、目標，以其簡單快速效果好等特點成為了各種負載調(diào)度技術(shù)研究的基礎(chǔ)，許多調(diào)度算法的出現(xiàn)是在其基礎(chǔ)之上的。
　　本文的內(nèi)容主要有以下幾個方面：
　?、籴槍Ξ斍皬V泛研究的負載調(diào)度技術(shù)進行了分析和歸納，總結(jié)了負載調(diào)度技術(shù)的各種優(yōu)化目標與應(yīng)用場景。
　?、诳偨Y(jié)了現(xiàn)有的一些經(jīng)典的負載調(diào)度算法，并針對 Min-min算法進行了詳細的分析，詳細給出了Min-min算法的優(yōu)缺點。
　?、刍?Min-min算法的不足之處進行了針對性

4、的改進，提出了一種云環(huán)境下可行的負載均衡調(diào)度算法，并加入帶寬約束，最后通過實驗仿真進行了算法性能的比較和驗證。
　　本文嘗試將經(jīng)典的Min-min算法引入到云計算的一級調(diào)度模式下。為了克服Min-min算法的不足，以及優(yōu)化目標的單一性的缺點，考慮到Min-min算法在每次選取任務(wù)時的盲目性，本文提出了一種基于相對負載的負載調(diào)度算法LL-min-min，實驗驗證該算法較 Min-min算法在性能上有了較大的提高。同時為了避免在某些特

5、殊情況下，例如任務(wù)數(shù)量和虛擬機數(shù)量差距不大時，產(chǎn)生的負載不均現(xiàn)象，對提出的算法進行了負載修正。同時考慮到云計算環(huán)境下任務(wù)的不同需求，選取帶寬作為約束條件，形成了本文的新算法—帶寬約束的負載均衡的調(diào)度算法(BCLL-min)。該算法每次選取任務(wù)時，一是確保不滿足用戶需求的虛擬機資源不分配給用戶使用，二是用戶任務(wù)的完成時間跨度盡可能的小，三是保證一定程度的負載均衡。通過對該算法進行了大量的仿真實驗后驗證了本文提出的算法在性能上以及優(yōu)化目標上