[发明专利]一种云计算负载均衡方法、系统

权利要求书

1.一种云计算负载均衡方法，其特征在于，包括：

步骤S01，基于蚁群算法，每个虚拟机根据每个物理机的信息素浓度和资源契合度确定每个虚拟机选择的下一个物理机，直到遍历完所有物理机得到分配路径；

其中，所述资源契合度FOR通过公式：计算获得，为虚拟机的需求资源向量，为物理机的剩余资源向量，分别为虚拟机的需求资源CPU、内存、带宽， 分别为物理机的剩余资源CPU、内存、带宽；

步骤S02，当所有虚拟机完成步骤S01后，获得所有虚拟机的分配路径；对每条分配路径进行全局负载均衡指标GLB计算；

其中，所述全局负载均衡指标GLB通过公式：GLB=E_c+E_m+E_b计算获得，

E_c为CPU的资源均衡率，，

E_m为内存的资源均衡率，，

E_b为带宽的资均衡率，，

n表示物理机的个数；

步骤S03，从步骤S02中此轮迭代所有分配路径的GLB中获得最小GLB_min，当初次迭代时，将GLB_min作为最优GLB_best；当非初次迭代时，比较本轮GLB_min与上一轮GLB_best的大小，若GLB_min不小于GLB_best时，本轮GLB_best为上一轮GLB_best，否则本轮GLB_best为本轮GLB_min；得到最优GLB_best后，迭代次数+1，当未满足迭代条件时，更新信息素浓度和资源契合度,返回步骤S01进入下一轮迭代，当满足迭代条件时，输出最优GLB_best，结束。

2.根据权利要求1所述的一种云计算负载均衡方法，其特征在于，所述步骤S01中每个虚拟机根据每个物理机的信息素浓度和资源契合度确定每个虚拟机选择的下一个物理机的过程如下：

基于蚁群算法的转移概率公式，计算每个物理机的选择概率；

将选择概率最大的物理机选为当前虚拟机选择的下一个物理机。

3.根据权利要求1所述的一种云计算负载均衡方法，其特征在于，所述步骤S01还包括在所述每个虚拟机根据每个物理机的信息素浓度和资源契合度确定每个虚拟机选择的下一个物理机步骤之前，基于期望判断条件确定物理机的分配方式，具体为：

为每个物理机随机生成一个随机期望E_r；

当判断随机期望E_r 选择期望E时，基于蚁群算法的转移概率公式，计算每个物理机的选择概率；将选择概率最大的物理机选为当前虚拟机选择的下一个物理机；当判断随机期望E_r≤选择期望E时，随机选择物理机作为当前虚拟机选择的下一个物理机，其中，E为预设值，0E1，0E_r1。

4.根据权利要求1所述的一种云计算负载均衡方法，其特征在于，所述资源契合度公式是基于需求资源向量满足均匀分布构建的。

5.根据权利要求1所述的一种云计算负载均衡方法，其特征在于，所述步骤S01资源契合度公式中虚拟机、物理机的需求资源CPU、内存、带宽，以及所述步骤S02中物理机CPU分配率、内存分配率、带宽分配率通过调度系统动态监控虚拟机、物理机获得。

6.根据权利要求1所述的一种云计算负载均衡方法，其特征在于，还包括步骤S00，基于蚁群算法进行初始化，将M个虚拟机以蚂蚁形式随机放置在M个物理机上；假定各路径上的信息素量相等，信息素浓度为一常数，初始时刻信息素增量为0，并设定迭代次数。

7.根据权利要求1所述的一种云计算负载均衡方法，其特征在于，应用于基础设施即服务IaaS平台调度系统。