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题名云数据中心中负载均衡的虚拟机调度方法
被引量:8
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作者
栾志坤
牛超
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机构
上海交通大学软件学院
华中科技大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机与现代化》
2017年第5期24-36,共13页
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文摘
本文研究在主机之间迁移虚拟机来提高系统负载均衡度(包括2个方面:CPU和disk I/O),同时尽可能地降低迁移代价。因此,目标是寻找主机和虚拟机之间尽可能优的映射方案。本文提出虚拟机的亲和力概念,并且定义了亲和力指数的计算方法,然后建立基于遗传算法的虚拟机调度模型。在这个模型中,交叉操作驱动映射方案的亲和力指数尽可能地增加,变异操作使得主机的CPU和disk I/O的差值趋于收敛。在每一代中,选择策略将亲本个体和子代个体分为一组,并选择较大适应度的个体遗传到下一代,从而使得种群不断地进化,得到最终的映射方案解空间。本文提出基于遗传算法的虚拟机均衡调度算法。该算法选取最终映射方案解空间中的最优解,做到从全局的角度考虑负载均衡问题;提前计算迁移的影响,在得到最优的迁移方案时才进行实质性迁移,从而降低了迁移代价;使用MTALB算法将多类型任务均匀地分配到虚拟机中,系统的负载均衡效果更佳。实验结果表明,就迁移代价和系统负载均衡各项具体指标而言,本文算法相比于首次适应和轮转调度算法以及NABM算法存在全面优势。在任务处理率这一关键指标上,本文算法比首次适应和轮转调度算法及NABM算法分别平均提升了25%和12%。
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关键词
云计算
虚拟机调度和迁移
亲和力
遗传算法
mtalb算法
负载均衡
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Keywords
cloud computing
virtual machine scheduling and migration
affinity
genetic algorithm
mtalb algorithm
load balancing
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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