云数据中心中负载均衡的虚拟机调度方法

摘要：

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%.

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

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：24-36