[发明专利]一种用于云计算环境下的负载均衡方法

说明书

技术领域

本发明涉及云计算环境下的任务调度领域，尤其涉及一种用于云计算环境下的负载均衡方法。

背景技术

 云计算作为一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工具，或与供应商进行很少的交互。在此前提下，如何对用户所占资源生成的任务进行调度，是任务调度程序完成快速响应，合理利用资源的关键。

 云计算下的处理单元是虚拟机，以并行方式运行，为充分应用现有资源，调度程序应对其进行有效调度，并且确保负载在所有的虚拟机上都能被很好的均衡。负载均衡的主要目标是缩短应用对资源的处理时间，这些资源在负载均衡过程中会以不可预期的方式进行变化。

 云计算根据来自用户和系统的不同需求，根据一个线上虚拟机的动态资源库对指定的计算任务进行处理。用户在使用各种应用时发出的服务请求会被数据中心路由到云中的任何终端服务器。到达各个服务器的服务请求的路由是基于云信息准则选取的，而云信息准则根据各个服务器的负载及相近的服务器指定。在非抢占系统中，两个常用的调度准则是先入先出和加权轮询准则。在每个虚拟机的不同负载级别上，这两个准则都可能终止，因此，并行计算时每个虚拟机的负载不同，导致响应时间和资源消耗增加。

 现有的几种调度算法，负载均衡树算法将所有的负载当成一个固定的量来处理，对于动态的负载均衡无法很好调节；分布式负载均衡的最优数据迁移算法通过传送权重欧式形式的拉格朗日乘子实现该功能，对于异构环境没有很好的性能；线性规划算法通过优化计算和数据分布，增加MPL_Scatterv基元支撑主从均衡，但是仅适用于静态负载均衡情况；基于预测的弹性负载均衡算法，需要根据以前的状态和完成时间来选取资源；基于网格计算的任务调度均衡算法首先为局部平衡分配权限，接着对较高层次进行平衡，但是没有很好的处理请求之间的关系，不利于负载平衡的资源局部密集；综上可知，许多传统的负载均衡算法通常能够较好的保证资源利用率，然而，提交任务是却需要较多的响应时间，任务传输过程中需要较多的通信成本。

发明内容

为了解决该问题，本发明根据蜜蜂觅食行文模型提出的一种面向云计算环境的负载均衡技术，不仅可以平衡负载，还能为迁移任务分配优先级。基于蜜蜂行为的负载均衡技术通过将平衡重点放在减少VM等待序列中人物的等待时间来提高处理过程的整理吞吐量和优先级，因此减少了VM的响应时间。

研究内容

a）研究目的

本专利主要是为了减少任务提交的平均响应时间和任务传输过程中的通信成本，提出的一种基于蜜蜂觅食行为的负载均衡算法。该算法主要可用于处理云计算环境下非抢占式独立任务的调度和负载均衡问题，对负载进行平衡的同时考虑虚拟机等待序列内任务的优先级。

b）蜜蜂觅食行为

人工蜂群算法是一种基于蜂群智能觅食的优化算法，该方法是对蜂群智能觅食行为的细致观察，具有很强的全局搜索能力，主要用于进行行竖直函数的最优化。

连接空心圆圈的箭头表示负信号，连接实心黑色开始圆圈的箭头表示正信号，无论是正信号还是负信号都要在蜂巢中进行传递。

本发明的技术方案是：

从超载的虚拟机上移走的任务需要寻找合适的虚拟机，只有合适的虚拟机能够分配新任务。在寻找的过程中有两种可能性：要么找到了虚拟机的集合（正信号），要么没有找到合适的虚拟机（负信号）。在实际情况下，可能存在多个虚拟机可以接受该任务，因此该任务需要在根据任务优先级QoS标准在多个虚拟机中选择最好的虚拟机，即在虚拟机的任务中只有很少一部分任务的优先级与该任务的优先级相同。这个过程称为多个任务为了虚拟机而进行的竞争，当该竞争结束后，获胜的任务被分配给其找到的合适的虚拟机的详细信息进行更新。

在分配的过程中，若某一个任务没能找到合适的虚拟机，则该任务获取一个延时，在延时的过程中该任务得到经历并开始侦听有其他任务发出的更新信息。任务确认信息后，首先寻找虚拟机集合，对合适的虚拟机识别。在延迟过程中，为了分配到合适的虚拟机，要与其他任务进行激烈的竞争。竞争结束后，无论输赢都要马上更新信息。由于新任务的到来，循环会在所有前期任务被分配后马上开始，调度系统根据负载和优先级获取良好的平衡效果。

根据虚拟机的负载进行分组，减少任务分配的响应时间；

任务增加优先级标记，从而在虚拟机组里面找到最优虚拟机来减少响应和通信时间。

本发明的有益效果是。