云计算环境下资源调度机制的研究.doc
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1、云计算环境下资源调度机制的研究摘要:在云环境中,由于需求的不确定性和节点的资源处理能力的差异,节点之间必定会出现资源分配不均衡问题,这将导致节点负载差异大,直接导致了资源的利用率降低,从而影响云环境下的资源利用。本文首先分析了常用的负载均衡算法,提出了基于概率预测的负载平衡算法,其本质是对处理能力优先的权重分配算法的改进,针对采用固定权重引起的效率问题,通过动态调整和反馈预测,结合任务请求类型进行任务分配.通过CloudSim仿真平台的仿真,并与其他分配算法相比,实验结果表明,该算法可以高效率完成虚拟机放置,使得云数据中心的物理机具有较低的负载不均衡度, 提高了系统资源的利用率.关键字:云计算
2、 资源调度 负载均衡 云计算仿真器Abstract In the cloud environment, because of demand uncertainty and difference in procession ability of node resources, it will inevitably appear unbalance problem in certain node, this will cause large difference in node load and directly causes decrease in resources utilization,
3、so it greatly affects resources utilization under cloud environment。 This paper firstly makes analysis on the usual load balance algorithm, it proposes load balance algorithm of probability prediction based on dynamic feedback, its nature is the improvement for weight allocation algorithm with super
4、ior procession ability, for the efficiency problems caused by fixed value, and it can allocate tasks by combing with task pattern of user request。 Through the simulation of CloudSim simulation platform, and compared with other allocation algorithms, the experimental results show that the scheduling
5、algorithm can quickly complete the placement of virtual machine, and the physical machine cloud data center has a low load imbalance degree, improve resource utilization rate。Keywords: Cloud computing; Load balancing; Probability prediction0 引言云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的使用和交付模式,通过互联网来提供动态可扩展且虚拟
6、化的资源。云环境下部署了大量的虚拟机向用户提供服务。云数据中心在分配资源时取得各虚拟机节点的负载平衡相对比较困难,这是由客户需求的不一致性特征和云计算基础架构的异构特征导致的,而这进一步造成了服务性能的不均衡现象,因而云计算环境下的资源调度和资源优化问题成为近年来研究的热门领域。文献1提出在云计算环境下将虚拟机引入到负载问题中,建立虚拟机中心节点负载平衡策略。文献2基于对常见的集群负载均衡算法的分析比较,提出了一种具有更好负载平衡度和更少任务加载时间的负载均衡算法,但是该算法的缺点也是突出的,即复杂度过高。文献3提出了一种基于虚拟机实时迁移的分布式负载均衡算法;文献4建立了一个三层体系结构来实
7、现虚拟化存储.文献5提出了一种基于OLB 算法和LBMM算法的复合算法,但该算法的前提是必须在静态的情况下,并不适合动态的云计算环境。文献6运用集群智能算法来解决云计算环境下的负载均衡问题。文献7使用一种模糊聚类分析的方法处理云计算中的负载均衡问题,取得了一定的效果。文献8采用启发式分布估计算法来对虚拟资源进行调度,其首先将任务调度至虚拟资源,然后再将虚拟资源调度到物理设备.文献9采用最大最小负载均衡机制思想,提出了基于复杂网络的负载均衡算法,但是该方法只能取得资源负载的相对均衡。文献10采用加权最小连接调度算法,该算法利用不同的权值表示物理机的性能,当前数量与权值之比最小的物理机优先获得虚拟
8、机分配权.静态调度算法的优点在于简单易行,但是并不适用于云计算环境下的资源调度,体现在负载均衡的效果并不理想。原因包含以下两方面:一、云数据中心大规模资源异构性强;二、用户的需求的不一致。本文根据云计算环境下负载本身的特点,考虑到任务完成时间,提出了一种基于概率预测的负载均衡算法,在一定程度上改善了云计算环境中的资源调度效率,通过仿真实验验证了文中算法的优越性。1.基于概率预测的云计算资源负载均衡算法描述1.1排队网络模型在传统算法中,一般将请求近似为泊松分布,造成了一定的误差。为了确保算法的通用性和准确性,本文采用了现代乘积形式排队模型,简称 MPQM 模型。MPQM模型中可以有多种类型的服
9、务中心、顾客以及外界输入,因而具有广泛的应用领域,本小节中主要是应用该模型将概率转化为乘积形式的解。假设S是在MPQM队列的服务器模型中的一个集群服务器,由M台服务器组成,并且有C种类型的资源请求,假设K节点上的J类请求的数目用nkj表示。而Uk(t)表示在资源k上的j类请求的概率和请求率的乘积。资源 K 的利用率 Uk(t):公式3-4现实中资源利用率必定小于 1:公式35在满足上述条件的基础上,能够避免服务器资源的过载现象。下面表达式表达的是j类请求对应的平均响应时间.公式36所有类型的平均响应时间:公式37如上所述,资源利用率和平均响应时间可以通过kj(t)和 Dkj表示出来,而上述两者
10、是评价负载均衡最重要的两个因素。1。2拉伸系数负载均衡的目标是提供最短的平均请求响应时间,即依照服务器的性能来分配与其相称的任务。但是,当大量请求之间的服务时间存在较大差异时,使用请求响应时间来评价系统并将其作为主要指标存在一定的不科学型。因此,本文在系统评价中引入了拉伸系数的概念。拉伸系数表示的是请求等待时间和服务时间的比值,而在服务器上j类请求的平均等待时间和服务时间分别用Rmij(t)和 Rij(t)表示,j 类请求在 i 服务器上的概率定义为Pij(t)。而每个服务器权重则描述为总拉伸系数,定义为:公式3-8设 ij(t)为单位时间内 j 类请求在 i 服务器上访问的总数,则:公式3-
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