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        云計(jì)算下的負(fù)載均衡技術(shù)探討

        2018-02-03 09:24:50牧軍山發(fā)軍李虎
        科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2017年31期
        關(guān)鍵詞:云計(jì)算

        牧軍++山發(fā)軍++李虎

        摘 要:隨著時(shí)代的不斷進(jìn)步,人們對(duì)于云計(jì)算的認(rèn)識(shí)也在逐漸加深,而均衡負(fù)載技術(shù)的出現(xiàn),也能夠?qū)υ朴?jì)算這一背景有更深層次的了解。在云計(jì)算模式中,負(fù)載均衡是重要技術(shù)之一,大量的服務(wù)器可以協(xié)同工作表現(xiàn)出強(qiáng)大的計(jì)算能力,但是需要負(fù)載均衡技術(shù)的支撐。在平衡云計(jì)算系統(tǒng)的負(fù)載分布、減少任務(wù)響應(yīng)時(shí)間、提升節(jié)點(diǎn)計(jì)算效率等多個(gè)方面,負(fù)載均衡技術(shù)都能夠發(fā)揮巨大作用。所以,基于云計(jì)算的負(fù)載均衡技術(shù)就成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者爭(zhēng)相研究的重點(diǎn)。本文就云計(jì)算下的負(fù)載均衡技術(shù)進(jìn)行探討,并且基于負(fù)載均衡的任務(wù)調(diào)度算法,通過(guò)仿真,希望可以對(duì)其有更加深入的探討。

        關(guān)鍵詞:云計(jì)算 負(fù)載均衡 任務(wù)調(diào)度算法

        中圖分類(lèi)號(hào):TP393.0 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-098X(2017)11(a)-0136-02

        云計(jì)算屬于分布式計(jì)算的一種,主要是通過(guò)網(wǎng)絡(luò),直接將龐大的計(jì)算處理程序自動(dòng)分拆為無(wú)數(shù)較小的子程序,這樣就可以由多部服務(wù)器組成龐大系統(tǒng),再通過(guò)搜尋與計(jì)算分析,就可以將最終的結(jié)果返回給用戶。就分布式計(jì)算而言,負(fù)載分布是其最大的優(yōu)勢(shì),所以,在這一類(lèi)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)中,負(fù)載均衡就是關(guān)鍵技術(shù)之一,在不同的條件與環(huán)境下,負(fù)載均衡機(jī)制以及策略都存在明顯的差異,特別是在理論與實(shí)踐的相互結(jié)合上還存在一定的難度。所以,本文就云計(jì)算下的負(fù)載均衡技術(shù)進(jìn)行探討。

        1 云計(jì)算的均衡理論模型

        基于云計(jì)算環(huán)境,其負(fù)載均衡包含的意義有兩種,具體見(jiàn)圖1所示。第一級(jí)是執(zhí)行任務(wù)的虛擬機(jī)層。第二級(jí)則是為虛擬機(jī)提供資源實(shí)體機(jī)層,兩層之間存在鏈?zhǔn)降呢?fù)載關(guān)系[1]。

        2 基于負(fù)載均衡的任務(wù)調(diào)度算法

        LBTS算法模型:基于負(fù)載均衡任務(wù)調(diào)度算法、基于虛擬機(jī)實(shí)際資源利用情況以及對(duì)任務(wù)資源需求特性了解的基礎(chǔ)上,配合云環(huán)境整體負(fù)載而提出。

        2.1 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

        針對(duì)LBTS算法及改進(jìn)的LBTS算法,利用Cloud Sim進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并且將VMAllocation Policy Simple類(lèi)和VMScheduler Space Shared類(lèi)進(jìn)行修改,就可以實(shí)現(xiàn)直接將Cloud Sim任務(wù)調(diào)度算法利用LBTS算法予以替代。在確定系統(tǒng)默認(rèn)響應(yīng)時(shí)間,直接從任務(wù)隊(duì)列之中將需要調(diào)度的任務(wù)取出來(lái)之后,就可以利用LBTS算法,并且在執(zhí)行過(guò)程中,做好所需要的時(shí)間以及系統(tǒng)默認(rèn)響應(yīng)時(shí)間的相互比較。通過(guò)具體的修改,不斷提升監(jiān)控資源的利用率[2]。

        實(shí)驗(yàn)過(guò)程說(shuō)明:

        針對(duì)SPECjbb2005計(jì)算型任務(wù),測(cè)試LBTS算法的Sysbench存儲(chǔ)型以及Webbench兩個(gè)任務(wù)。

        數(shù)據(jù)每間隔30min統(tǒng)計(jì)一次,數(shù)據(jù)主要包含了內(nèi)存利用率、CPU利用率以及I/O接口利用率。

        對(duì)于云環(huán)境的負(fù)載均衡度,每間隔30min計(jì)算一次,總共進(jìn)行5次實(shí)驗(yàn),每一次運(yùn)行10h,并且求出平均值。

        每間隔兩分鐘,需要隨機(jī)進(jìn)行一次任務(wù)的提交。

        實(shí)驗(yàn)一:針對(duì)LBTS算計(jì)和隨機(jī)調(diào)度發(fā)展應(yīng)該同Honeybee Foraging Behavior算法負(fù)載均衡度做好彼此之間的相互比較。

        由圖2我們可以看出,隨著服務(wù)時(shí)間的不斷增加,在運(yùn)行任務(wù)調(diào)度算法后,在云環(huán)境之下的負(fù)載均衡就會(huì)呈現(xiàn)出逐漸變小的趨勢(shì),這就表示,云環(huán)境物理同虛擬的資源利用率能夠逐漸達(dá)到均衡的要求?;谀骋粫r(shí)間點(diǎn)來(lái)看,在云環(huán)境負(fù)載均衡方面,改進(jìn)之后的LBTS任務(wù)調(diào)度算法要比其余兩種算法更佳。

        實(shí)驗(yàn)二:針對(duì)改進(jìn)LBTS算法與隨機(jī)調(diào)度算法同Honeybee Foraging Behavior算法的用戶響應(yīng)時(shí)間應(yīng)該做好彼此之間的相互比較。

        由圖3我們可以看出,隨著服務(wù)時(shí)間的不斷增加,調(diào)度任務(wù)也在增加,這樣就會(huì)增長(zhǎng)任務(wù)隊(duì)列,也表示出,隨著云環(huán)境提供服務(wù)時(shí)間的增加,任務(wù)需要的響應(yīng)時(shí)間也在不斷提升。從某一時(shí)間點(diǎn)來(lái)分析,在任務(wù)響應(yīng)時(shí)間上,LBTS要明顯優(yōu)于Honeybee,但是還無(wú)法趕上隨機(jī)任務(wù)調(diào)度算法。

        在對(duì)實(shí)驗(yàn)一與實(shí)驗(yàn)二進(jìn)行彼此的分析比較之后確定,在滿足任務(wù)響應(yīng)時(shí)間要求的同時(shí),LBTS算法也能夠滿足云系統(tǒng)的負(fù)載均衡的要求,所以,可以有效地規(guī)避云環(huán)境Hot Pot的出現(xiàn),也有利于資源利用率的提升。

        2.2 LBTS算法分析總結(jié)

        通過(guò)具體的仿真實(shí)驗(yàn),我們可以得到LBTS算法的性能優(yōu)勢(shì)。

        第一,傳統(tǒng)模式下的任務(wù)調(diào)度算法主要是考慮資源利用率、用戶滿意度以及服務(wù)質(zhì)量這幾個(gè)方面,但是很少分析與環(huán)境提供云服務(wù)過(guò)程之中出現(xiàn)的資源池負(fù)載均衡。所以,如果任務(wù)調(diào)度的過(guò)程處于云環(huán)境之下,那么就很容易出現(xiàn)負(fù)載不均衡,會(huì)有個(gè)別節(jié)點(diǎn)負(fù)載重的情況出現(xiàn),而另外一些節(jié)點(diǎn)卻無(wú)法做好資源的充分利用,并且,任務(wù)隊(duì)列等待較多,這樣也會(huì)延長(zhǎng)響應(yīng)需要的時(shí)間。而LBTS算法就能夠在考慮負(fù)載均衡的前提下,滿足資源池負(fù)載均衡,確保用戶需求服務(wù)質(zhì)量[3]。

        第二,在LBTS的算法之中直接融入用戶響應(yīng)時(shí)間因素,在具體執(zhí)行LBTS算法的任務(wù)調(diào)度的時(shí)候,需要做好用戶指定響應(yīng)時(shí)間默認(rèn)時(shí)間與算法執(zhí)行需要時(shí)間之間的相互比較。首先,確保用戶的任務(wù)能夠符合響應(yīng)時(shí)間。其次,基于云環(huán)境,做好負(fù)載均衡情況的合理分析。相比之下,LBTS的負(fù)載均衡度更高,所以,相比之下,其響應(yīng)的時(shí)間也有諸多的優(yōu)勢(shì)。

        3 結(jié)語(yǔ)

        總而言之,負(fù)載均衡在云數(shù)據(jù)中心發(fā)揮了至關(guān)重要的作用,不僅能夠?qū)崿F(xiàn)資源利用率的提升,同時(shí)也能降低云數(shù)據(jù)中心的能耗,減少成本的耗費(fèi),同時(shí)還能夠滿足用戶滿意度的實(shí)際需求,確保云系統(tǒng)整體的性能得到全面提升。因此,本文基于分析云計(jì)算均衡理論模型的基礎(chǔ)上,對(duì)基于負(fù)載均衡的任務(wù)調(diào)度算法進(jìn)行分析。當(dāng)然,研究還存在諸多不足之處,還需要在今后的研究中更進(jìn)一步。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 閆興亞,韓萍.云計(jì)算環(huán)境中負(fù)載均衡技術(shù)的研究與應(yīng)用[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī),2015(10):181-184.

        [2] 鄭貴德,陳明.以云計(jì)算為后臺(tái)的負(fù)載均衡技術(shù)[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2012(9):77-80.

        [3] 劉琨.云計(jì)算負(fù)載均衡策略的研究[D].吉林大學(xué),2016.endprint

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