基于最小遷移代價的云計算資源負載均衡調(diào)度算法研究.pdf

1、云計算是一種新興的商業(yè)計算模式，云平臺整合大量服務器作為異構資源池，這樣用戶僅僅通過終端設備接入云平臺就可以獲得所需的豐富的軟件和存儲資源。云計算系統(tǒng)需要管理這些數(shù)量巨大的資源，資源調(diào)度系統(tǒng)必須能及時有效的分配和部署虛擬資源以適應用戶動態(tài)變化的需求。然而，資源分配不均會極大影響系統(tǒng)資源利用率、伸縮性及用戶體驗。因此，在云計算環(huán)境下如何合理分配和調(diào)度虛擬資源來保障QoS就顯得尤為重要。
　　與傳統(tǒng)的任務調(diào)度系統(tǒng)不同的是，云計算的基本

2、調(diào)度單位是虛擬機資源，要考慮數(shù)據(jù)網(wǎng)絡傳輸延遲等一系列因素的影響。但是目前云計算中虛擬機資源調(diào)度策略僅僅關注于整個系統(tǒng)的當前負載狀態(tài)，大多數(shù)算法忽略了系統(tǒng)變化和一些導致負載失衡的歷史負載數(shù)據(jù)，使得資源調(diào)度結果不夠理想，容易造成負載失衡，無法滿足一些實際應用需要。由于資源調(diào)度問題涉及多目標組合規(guī)劃，而且已被證明為NP完全問題，而基于啟發(fā)式的遺傳算法在解決最優(yōu)化問題上有著較好的收斂效果。
　　本文提出一種基于遺傳算法的虛擬機資源調(diào)度方法

3、，旨在達到服務器負載均衡的同時盡量降低虛擬機遷移開銷。該方法根據(jù)歷史負載數(shù)據(jù)和系統(tǒng)當前負載狀態(tài)，通過遺傳算法，搜索出一個既滿足負載變化約束同時又減少或避免動態(tài)遷移的最優(yōu)分配方案。在算法效率分析中，我們引入負載變化率和平均負載距離，前者用來描述虛擬機負載變化情況，后者衡量全局負載均衡效果。最后，通過實驗證實，我們的調(diào)度算法是有效的并具有很好的全局收斂性，在很大程度上解決了負載失衡和虛擬機調(diào)度時帶來的高昂的遷移代價。另外，平均負載距離沒有隨