改进粒子群算法在云计算负载均衡中的应用研究

云计算系统采用虚拟化技术可以更加灵活和高效地分配运算资源,便于管理员根据用户任务需求按需分配云计算资源。但虚拟化后的云计算中心存在种类多样、数量庞大的虚拟机资源,难以将虚拟机合理地放置到物理主机集群上并达到较好的负载均衡。为此,给出了云计算中心虚拟机放置到物理主机的负载均衡模型,采用改进后的粒子群算法（PSO）来求解最优解。最后通过和常用虚拟机放置算法的仿真对比实验,验证了所提云计算负载均衡优化算法的有效性。     

基于负载预测的虚拟机动态调度算法研究与实现

在云计算系统中为了实现负载均衡和资源的高效利用,需要在虚拟机粒度上对云计算系统进行调度,通过热迁移技术将虚拟机从高负载物理节点迁移到低负载物理节点。把负载预测技术和虚拟机动态调度技术相结合,提出了LFS算法,通过虚拟机历史负载数据对虚拟机未来的负载变化情况进行预测,然后根据预测结果对虚拟机进行调度,能够有效地避免云计算系统中高负载物理节点出现,实现负载均衡,提高资源使用率。     

基于云端协同计算架构的边缘端I/O密集型虚拟机资源分配方案

大型制造业生产车间业务流程复杂,传统固定资源配置方式将产生负载不均衡的问题。针对此问题,设计并实现了一种基于云端协同架构的边缘端I/O密集型虚拟机资源的分配算法,通过定义计算节点中每个I/O密集型虚拟机三个维度的信息计算得出I/O密集型虚拟机的优先级,并按最大优先级队列实时统一分配硬件资源。实验结果表明,该算法在应对工业机械设备高响应和高通量的要求上有较为明显的提升,为实际生产起到了优化资源配置的作用。     

云计算和多维QoS环境中基于蚁群优化算法在虚拟机资源负载均衡问题中的研究

针对云计算环境中虚拟机资源负载均衡问题,并为实现云计算下虚拟机资源负载均衡高效调度以满足用户的QoS需求,提出了一种基于多维QoS实现负载均衡的虚拟机资源调度方法。首先,在云计算环境下建立多维QoS网络环境的数学模型;然后,提出一种基于蚁群算法的优化算法,用于实现云计算环境中虚拟机资源高效调度;最后,在云仿真平台CloudSim上进行仿真实验。实验结果表明,相对于其他资源调度算法,所提算法能高效解决云计算下虚拟机资源调度问题,减少虚拟机资源负载均衡离差,具有更好的性能,能完全满足云计算下和多维QoS环境下虚拟机资源负载均衡的需求。     

云计算环境下基于并行计算熵的负载均衡算法

针对云计算环境下大量并行任务运行所导致的某些节点负载过重,从而引起整个系统负载不均和效率低下的问题,提出了一种基于并行计算熵的资源负载均衡算法;首先,描述了云计算虚拟机部署原理并给出了适合云计算环境和异构集群的并行计算熵的计算方式,然后,定义了在系统并行计算熵低于阈值时迁移的源物理节点、迁移虚拟机和迁移目标物理节点的确定方式;最后,定义了基于并行计算熵的负载均衡算法;采用CloudSim云计算仿真工具对文中方法进行仿真实验,结果表明文中方法较其它方法的平均负载均衡度约低21.8%,具有较低的任务平均响应时间、合理的资源利用率和较小的负载均衡度,具有较大的优越性。     

基于多维评价模型及改进蚁群优化算法的云计算资源调度策略

针对云计算环境下资源调度模型未充分考虑资源评价的问题,为更好适应不同节点计算性能和大规模数据环境的处理需求,提出了一种基于多维评价模型的虚拟机资源调度策略;首先,在云计算环境下建立包括网络性能在内的多维资源评价模型,在此基础上提出一种改进的蚁群优化算法实现资源调度策略;然后在云计算仿真平台CloudSim上进行实现。实验结果表明,该算法可以更好适应不同网络性能的计算环境,显著提高了资源调度的性能,同时降低了虚拟机负载均衡离差,满足了云计算环境下的虚拟机资源负载均衡需求。     

面向长作业环境中的云调度策略

随着云计算的普及,大量的数据处理选择云服务来完成。现有算法较少考虑异构型系统中虚拟机计算能力的不同,导致某些任务等待时间过长。提出了虚拟机负载大小实时调整的算法。对云计算中资源虚拟化特征,给出一种评估虚拟机计算能力的方法。根据虚拟机能力和运行过程中的状态变化,自适应进行任务量大小调整,满足实时要求。通过任务调度,协调任务完成时间,保持各虚拟机负载的动态均衡,缩短长作业的总执行时间,提高了系统的吞吐量和整体服务能力,提升了效益。实验结果表明,本文算法能自适应地调整任务量大小,进行调度,以维持虚拟机负载均衡。     

一种灵活高效的虚拟CPU调度算法

目前,虚拟化已经广泛应用于数据中心,但主流的虚拟CPU调度策略并没有实现对I/O性能的保障,尤其当延时敏感型负载的虚拟机和计算敏感型负载的虚拟机竞争CPU资源时,其性能显著下降.针对上述问题,本文提出了一种灵活、高效的虚拟CPU调度算法（FLMS）.FLMS通过采用虚拟机分类、虚拟CPU绑定、多类时间片等技术降低了虚拟机的响应延时,同时基于多处理器架构重新设计了负载均衡策略,优化了虚拟CPU迁移.FLMS通用于目前主流的虚拟化方案,在软件虚拟化方式下相比于最新的优化方案延时降低了30%,带宽有10%的提升;在使用硬件辅助虚拟化的系统中,通过FLMS能够获得接近原生系统的I/O性能,并且保证了整个系统的公平性.     

云虚拟机资源分配的效用最大化模型

随着云计算和虚拟化技术的发展,为云资源管理提供了一种更高层次的调度选择:一个作业不再只能分配到一台物理机上,而是可将一台或多台物理机的计算资源虚拟化成一台虚拟机来运行该作业.根据作业需要,高效分配定量的物理资源放置虚拟机,是决定云系统性能的关键因素,即云资源调度问题实质就是一个虚拟机和物理机之间的映射问题.文中借鉴网络效用最大化模型,提出了一种云资源调度模型——云效用最大化(Cloud Utility Maximization,CUM)模型,与传统调度模型相比,目标函数不再是最小化最大完工时间,而是以达到效用最大为调度目标,可以充分提高用户的满意程度.通过求解CUM优化问题得到最优的虚拟机和物理机映射关系.设计了针对该模型的分解优化算法——简化次梯度算法求解拉格朗日对偶问题,证明了该算法可以获得原始模型问题的最优解.仿真实验表明算法可行且具有良好的收敛特性,并给出了CUM模型在真实云环境下的应用场景.     

云环境下计算资源适用性评估

随着云计算和虚拟化技术的发展,一种应用不再是只能部署在一台物理机上,而是可将物理机的计算资源虚拟化成一台虚拟机来部署该应用。传统的分配物理资源放置虚拟机,只考虑应用所需资源是否充足,而未考虑应用类型对物理资源需求的特殊性。本文提出计算资源适用性概念--计算资源当前状态适合部署的应用类型。当需要部署某一应用时,首先判别应用所属类型,同时获取应用对资源占用量;然后根据当前候选资源节点的监控数据,分别进行静态评估和动态评估,计算出综合评估结果,得出部署应用的虚拟机和物理机的映射关系。实验结果表明,与传统的虚拟机放置算法相比,提出的计算资源适用性评估算法,使得应用响应时间变短,提高了应用效率与资源利用率。     

基于迁移技术的云资源动态调度策略研究

现有云资源管理平台存在着瞬时资源利用率峰值易引发迁移、动态负载效果不佳等问题。依据云资源动态调度模型,提出了有效的基于迁移技术的虚拟机动态调度算法。算法将物理节点负载与虚拟机迁移损耗评估、多次触发控制、目标节点定位三者有机结合,实现云计算数据中心高效的动态负载均衡。实验结果表明,该算法优于CloudSim的DVFS调度策略,在保证应用服务水平的同时能减少虚拟机迁移次数和物理机启用数量。     

Xen虚拟机资源调度优化算法

针对Xen虚拟化平台中虚拟机资源分配不合理的问题,提出了两种资源调度优化算法,即细粒度优化算法和粗粒度优化算法.细粒度优化算法主要解决单个物理节点上虚拟机资源分配不合理问题,能够根据物理节点上运行的各虚拟机的资源利用情况来调整资源分配量,适当增加利用率较高的虚拟机的资源,减少资源利用率低的虚拟机的资源,从而优化资源分配,提高资源利用效率,避免不必要的虚拟机迁移.粗粒度优化算法是针对集群中多个物理节点之间虚拟机负载不均衡问题而提出的.该算法结合粒子群优化技术,选择将集群系统中热点物理机上的部分虚拟机迁移到最适合的冷点物理机上,从而避免高载物理机宕机.实验结果表明,这两种资源调度优化算法能够有效解决虚拟机资源分配不合理的问题,具有较好的适用性和应用前景.     

云计算中虚拟机放置的自适应管理与多目标优化

云计算的一个关键需求是其基础设施中大规模虚拟机的放置问题.虚拟机和物理结点之间的映射决定了如何将云计算中虚拟化资源分配给多个Web应用,对云计算系统的性能、能耗和QoS保证有重要影响.文中提出了云计算中虚拟机放置的自适应管理框架,提出了带应用服务级目标约束的虚拟机放置多目标优化遗传算法,用于制定框架中的虚拟机放置策略....     

负载相关的虚拟机放置策略

虚拟化技术抽象了物理计算资源层,将系统资源以资源池的方式进行集中管理,不仅提高了硬件资源利用率,而且可以提供按需服务,因此在企业服务器整合、数据中心、云计算平台中得到了广泛应用.为了满足峰值性能,传统多虚拟机系统常采用过量分配策略,因此造成系统资源的浪费.本文通过分析不同虚拟机的负载特征,提出并实现了一个基于负载特征的虚拟机放置策略.本文利用各种虚拟机负载的互补度,进行多次迭代配对,得到由多台虚拟机组成的配对组,对配对组进行统一分配资源.实验表明,本文提出的方法可将资源利用率较传统方法提高37.5％,较非迭代配对方法提高12.5％.在使用更少的物理机的同时,保持虚拟机性能基本不变.     

面向多目标的云计算资源调度算法

在传统的虚拟机资源调度中,仅仅考虑当前负载,对虚拟机历史数据没有充分考虑,在处理云计算资源调度的时候出现负载失衡的状况,为了解决上述问题,本文提出了基于启发式遗传算法的资源调度算法,满足多目标规划的情况下实现云计算资源的调度.算法在为用户提供服务的同时充分考虑虚拟机的各种开销和因素,使提供云计算资源的服务器达到负载均衡.对目前的负载情况和历史数据进行分析,经过搜索和计算,计算得到同时满足负载变化数据约束和最小动态迁移开销的最好的云计算资源调度方案.最后,通过仿真实验,对算法进行验证,通过引入负载变化率和平均负载距离二个性能参数来比较和衡量虚拟机负载.实验数据证明,所提出的算法具有很好的全局收敛性和资源利用率,有效解决在资源调度中出现负载失衡和较大动态迁移开销的问题,因此,算法是可行和有效的.     

面向云计算的多虚拟机管理模型的设计

提出基于P2P结构的多虚拟机管理模型,并实现其原型系统。采用P2P结构组织宿主机节点,利用组播实现资源发现;提出虚拟机动态迁移算法,自主触发节点间虚拟机动态迁移;利用选举的根节点映射云计算用户请求至宿主机,实现节点上虚拟机的按需创建、删除及停止等操作。实验表明:该模型具有收敛时间短、带宽占用率低及高可用性的特点,能够实现云计算资源的动态负载均衡。     

面向云服务平台的弹性负载均衡算法

云计算主要通过虚拟化技术并以虚拟机的形式为用户的各种应用提供资源管理和隔离,但虚拟机的超负荷运行会降低这些应用的性能,因此需要通过虚拟机迁移来进行负载均衡以防止服务器过载。然而,以往的负载均衡方案都是基于确定性的资源需求估计和工作负载特征来进行迁移决策,而没有考虑资源需求的突发性。本文通过对虚拟机资源需求跟踪观测,充分考虑其工作负载的动态性和突发性,提出一种弹性负载均衡的算法。该算法有效地解决了资源需求估计不准确和随机性特征资源需求预测的问题,为具有弹性需求特征的负载均衡问题提供了新的解决方案。最后将本文算法与相关算法对比,表明本文算法取得了较好的效果。     

基于虚拟机动态迁移的负载均衡策略

针对数据中心由于异构节点资源利用率不均衡导致的负载均衡问题,本文提出了一种基于动态阈值的迁移时机判决算法与基于负载类型感知的选择算法相结合的虚拟机动态迁移选择策略.该策略先通过监控全局负载度与高低负载节点占比动态调整状态阈值,并结合负载评估值判断迁移时机;再分析虚拟机负载类型,依据虚拟机与节点资源的依赖度、虚拟机当前内存带宽比和虚拟机贡献度选择待迁移虚拟机,并根据虚拟机与目的节点的资源匹配度与迁移代价选择目的节点,实现对高负载与低负载节点的虚拟机动态调整,从而优化节点资源配置问题.实验结果表明,该策略可以有效减少虚拟机迁移次数并保证数据中心服务质量,最终改善数据中心的负载均衡能力.     

基于动态布局的块级网络存储系统VISA

高性能、可扩展的网络存储系统在当今数据密集型应用中日益重要.分布式RAID作为一种存储体系结构,被广泛应用在集群和分布式计算环境中,但其机械的数据放置策略会导致在数据一致性维护中读写性能的下降.基于分布式RAID和存储虚拟化的理念,提出了一种新型块级网络存储系统VISA(virtual interface storage architecture).VISA系统不仅可以实现本地和远程的快速存储访问,而且可以根据当前各存储节点的负载状况和数据布局策略,将用户I/O请求的逻辑块地址动态映射到物理块地址,从而达到负载均衡与高性能的统一.测试结果显示,使用这种动态映射策略的VISA系统与传统的采用分布式RAID结构的IP-SAN相比,顺序写性能提高了78.66%～141.77%,顺序读性能提高了34.89%～51.73%.     

云计算架构下的深层次动态资源调配

云计算是当前学术界和工业界都十分关注的热点,被广泛应用于针对海量数据和用户的大规模计算。云计算的特点要求计算机系统能够提供可伸缩的计算能力,而虚拟化技术正是其中的关键层次,在资源管理、服务器整合、提高资源利用率等方面发挥了巨大的作用。通过虚拟化技术,可以实现一个多层次的资源调度机制,以保证高资源利用率和系统性能:首先面向虚拟机的应用特征建立资源预测模型,然后依据预测结果建立资源分配策略,最终通过虚拟机间的资源动态优化技术,实现在同一物理主机或不同物理主机上虚拟机间动态的资源优化使用。这里,不仅要以物理机的宏观资源利用率作为管理依据,更需要关注虚拟机上应用程序在运行过程中的资源需求变化特征,从而为云计算提供一整套的虚拟化资源优化技术及使用方案,从静态部署、动态预测、单机资源动态调配、多机资源动态均衡调度、在线迁移等多个层次为云计算提供全面、有机的支撑。