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针对云平台的虚拟资源的负载均衡问题,为了实现虚拟资源的合理分配和保持用户桌面的稳定性,提出一种基于动态改变算法权值的自适应粒子群算法,并利用Eucalyptus平台进行实验。实验证明,该方法比贪婪算法和基本粒子群算法具有更好的调节效果,能够有效地控制负载均衡和保持系统的稳定性。
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实验云虚拟资源动态自适应负载均衡研究实验云虚拟资源动态自适应负载均衡研究
针对云平台的虚拟资源的负载均衡问题,为了实现虚拟资源的合理分配和保持用户桌面的稳定性,提出一种基
于动态改变算法权值的自适应粒子群算法,并利用Eucalyptus平台进行实验。实验证明,该方法比贪婪算法和基
本粒子群算法具有更好的调节效果,能够有效地控制负载均衡和保持系统的稳定性。
摘摘 要要: 针对云平台的虚拟资源的
关键词关键词:
0 引言引言
目前已有许多高校将云计算、虚拟化技术应用到实验实训中心的
1 系统模型定义系统模型定义
将实验中心的云服务器资源定义为 的四元组,分别代表了服务器的处理器资源、内存资源、网
络资源和磁盘存储资源。采用同样的方法将虚拟资源定义为 的四元组。虚拟资源的负载均衡控制
实际上就是将M个虚拟机分配到N台服务器上的NP问题。每个虚拟桌面只能部署到一台物理服务器上,每台服务器上需要同时
运行多个虚拟桌面,针对这种情况,利用一个矩阵来描述这种NM组合的部署情况:
SV=D11 D12 D13 … D1mD21 D22 D23 … D2mD31 D32 D33 … D3m… … … … …Dn1 Dn2 Dn3 … Dnm(1)
SV矩阵中每个Dnm元素的取值范围为{0,1}。当Dnm=1时,表示第M个虚拟桌面部署到第N台服务器上;如果Dnm=0
时,则表示该服务器上没有部署虚拟桌面。
1.1 服务器负载能力服务器负载能力
利用式(2)计算云中一台服务器的负载能力C,并对整个实验云的服务器负载能力求平均值Cavg,将Cavg作为每个节点
的基本负载能力基础。式(2)中, 表示每个虚拟桌面需要的处理器资源数, 表示所部署服务器所能提供的处理器资源
总量,并且 。
1.2 集群负载计算集群负载计算
观察某个时间段的虚拟机用量,假设t时刻为实验云的某个运行时间,利用参考文献[4]提供的方法计算该时刻前的T时间内
的服务器负载情况。利用T时间作为实验云的负载观察区间,计算每个虚拟桌面的平均资源利用率 作为第j台虚拟
机的负载,以此计算第k台服务器t时间内的负载情况。利用式(3)定义第k台服务器的负载LkS。
其中,Ck表示第k台服务器的负载能力,n表示在T时间区内第k台服务器上部署的所有的虚拟桌面数量,t表示第j台虚拟桌
面在T时间区内总运行时间。部署虚拟桌面需要考虑服务器的负载均衡情况,利用式(3)预测计算每台服务器上的虚拟桌面
的负载量。通过方差公式(式(4))估算云服务器集群的负载能力,选择负载能力较强的服务器作为部署需要的优先考虑节
点。
其中,N是实验云的服务器节点数量, 是实验云中第j台服务器的固有负载量, 是实验云中第j台服务器在t时间预测计
算的平均负载量。 的值越大,表示服务器集群的负载能力越大,将其作为负载极限的判断参考条件。
1.3 目标函数目标函数
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weixin_38711778
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