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时间:2017-12-19
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1、云计算环境中基于朴素贝叶斯算法负载均衡技术 摘要:针对云计算环境中任务调度算法复杂度高、任务分配不够合理等问题,提出一种基于朴素贝叶斯分类的负载均衡技术。该技术利用云计算环境的心跳机制全面地收集各节点负载信息,并采用朴素贝叶斯算法对各节点负载状态进行分类;然后,根据节点状态分类结果,实现任务和资源分配的合理调度。实验结果表明,基于朴素贝叶斯算法的负载均衡技术能提高任务的分配效率,避免任务在各节点间频繁迁移,快速有效地实现云计算环境中各节点间的负载均衡。关键词:云计算环境;负载均衡;朴素贝叶斯;负载信息;任务调度中图分类号:TP311.1文献标志码:ALo
2、adbalancingtechnologybasedonnaiveBayesalgorithmincloudcomputingenvironmentAbstract:Forthetheheavycomplexityofschedulingalgorithmandthemisallocationofassignmentoccurringinthecloudcomputingenvironment,aload14balancingtechnologybasedonnaiveBayesalgorithmwasproposed.Thistechnologymade
3、useoftheheartbeatmechanismtogathereverynodesloadinformationcomprehensively,soastoclassifytheloadstateofallnodesbasedonnaiveBayesalgorithm.Then,accordingtotheclassification,itachievedreasonabledispatchofthetaskandresourceforeachnode.Theresultsoftheexperimentsshowthat,thisloadbalanc
4、ingtechnologyimprovestheefficiencyoftheallocationoftasksandavoidsthefrequentmigrationbetweennodes,sothatitcanachievethepurposeofbalancingtheloadrapidlyandeffectively.Keywords:cloudcomputingenvironment;loadbalance;naiveBayes;loadinformation;taskscheduling0引言14云计算是继分布式处理、并行处理、网格计算之后
5、的一种新的计算模式,其核心是将大型数据中心的计算资源虚拟化,向用户提供以计算资源为形式的服务[1-2]。随着互联网数据量的与日俱增,云计算环境(简称云环境)必须具备提供大量并发访问服务的能力,如何将云环境中的总体负载“合理”分配到各个节点上,避免各节点的处理能力和I/O能力成为云计算中心提供服务的瓶颈,是云计算研究领域的热点问题之一。目前,主要采用负载均衡技术,通过调整各个节点上的负载分配情况,进行节点间的负载平衡,从而最大限度地利用现有系统资源,实现用户服务和扩展性能的最大化[3-4]。现有的负载均衡技术研究中,根据其实现负载均衡方式的不同,主要可以分为
6、静态负载均衡技术和动态负载均衡技术。静态负载均衡技术根据现有任务执行情况,并结合系统软硬件信息,通过调度算法选择合适的节点来分配、执行任务[5-6]。动态负载均衡技术则根据系统当前状态决定如何给云环境中的节点分配任务。若节点任务超载,则将超载任务动态转移至其他节点执行,如基于蚁群算法的负载均衡技术[7]、基于贪心算法的负载均衡技术[8]等。另外,文献[9]提出了一种基于虚拟机实时迁移的自适应负载均衡算法,通过处理当前负载数据和历史数据,预测虚拟机迁移后对系统影响程度,从而选择合理有效的迁移策略。文献[10]则将分布式系统中基于移动代理的负载均衡策略应用于云
7、环境,利用Agent轮询机制收集节点信息,进行负载平衡操作。14由于每个任务占用资源难以预测,且各节点处理能力不同,动态负载均衡技术与静态负载均衡技术相比,更能根据系统性能的变化,动态地调整各节点的负载分配情况,负载均衡效果更好[11]。但现有动态负载均衡技术存在以下两个问题:1)只考虑单一负载指标(如CPU、内存等),未对云环境中各节点的负载情况进行全面有效评估,使得任务的分配调度不够合理,容易造成任务在各集群节点间的频繁“抖动”;2)实现任务调度时,调度算法比较复杂,需要在全局节点中寻找最优解,不仅影响任务分配效率,而且会给云环境系统造成更多的计算开销
8、。针对上述问题,本文结合云环境分布式并行的特点,提出了一种基于朴素
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