李波
【摘要】 隨著社會的發(fā)展,各種信息數(shù)據(jù)的不斷增加,使用傳統(tǒng)的方式對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,就不能滿足當(dāng)前社會發(fā)展的需求,在這種情況下,云計(jì)算就應(yīng)運(yùn)而出,將這一問題進(jìn)行了解決,但是在使用云計(jì)算的過程中,還會出現(xiàn)負(fù)載不均衡的問題,為了更好的對云計(jì)算進(jìn)行應(yīng)用,本文首先就建立了相應(yīng)的負(fù)載均衡智能優(yōu)化模型,然后根據(jù)模型分析了云計(jì)算資源負(fù)載均衡模型集群智能優(yōu)化算法,以使云計(jì)算的應(yīng)用價(jià)值更高。
【關(guān)鍵詞】 云計(jì)算 負(fù)載均衡 智能優(yōu)化算法
引言:在當(dāng)前階段中,隨著對科學(xué)技術(shù)的不斷研究,虛擬化技術(shù)得到了大力的發(fā)展,增加了云計(jì)算中的資源數(shù)量,提高了云計(jì)算的計(jì)算能力,進(jìn)而增加其在使用過程中的作用。但是,在其進(jìn)行運(yùn)行過程中,由于任務(wù)量較大,如何進(jìn)行資源分配成為了一項(xiàng)新的難題,如果處理不好這一項(xiàng)問題,就會使云計(jì)算的作用無法完全的體現(xiàn)出來,因此,在當(dāng)前情況下,加強(qiáng)對云計(jì)算資源負(fù)載均衡模型集群智能優(yōu)化算法的研究具有重要的意義。
一、負(fù)載均衡智能優(yōu)化模型
在云計(jì)算中,虛擬機(jī)在其中占據(jù)重要的作用,將云計(jì)算中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效的保存,在云計(jì)算進(jìn)行工作的過程中就是虛擬機(jī)與任務(wù)的分配,根據(jù)其工作情況的不同,可以將其分為4個(gè)層次:第一個(gè)層次為任務(wù)接收層,進(jìn)行資料的收集工作,并對其進(jìn)行一定的處理,提交給虛擬機(jī)創(chuàng)建層;第二層次就是虛擬機(jī)創(chuàng)建層,根據(jù)接收到的資料信息,建立處不同的虛擬機(jī),并將任務(wù)提交到相應(yīng)的虛擬機(jī)上;第三層為負(fù)載均衡策略層,該層將虛擬機(jī)中的任務(wù)量進(jìn)行分析,并將其轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的數(shù)字信號,根據(jù)相應(yīng)的均衡策略,將虛擬機(jī)提交到計(jì)算機(jī)上;最后一層就是計(jì)算機(jī)層,其可以根據(jù)虛擬機(jī)傳遞的數(shù)字信號,提供其所需要的資源,并將任務(wù)發(fā)放給各個(gè)虛擬機(jī),將任務(wù)進(jìn)行分配。對其進(jìn)行優(yōu)化時(shí),是在任務(wù)調(diào)度的基礎(chǔ)上對其進(jìn)行改善的,不僅能求出任務(wù)的負(fù)載量,還可以推測出資源能力大小,根據(jù)其建立出相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型來進(jìn)行分析[1]。
二、云計(jì)算資源負(fù)載均衡模型集群智能優(yōu)化算法
2.1算法簡介
在該優(yōu)化負(fù)載均衡模型中使用的是遺傳算法,其是借鑒生物學(xué)中的進(jìn)化論研究出來的一種數(shù)學(xué)算法。首先對實(shí)際的信息進(jìn)行收集,并將其進(jìn)行編碼,形成不同的染色體,相同的染色體集中到一起,就會形成初始群體,然后分別對每個(gè)群體進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)算,計(jì)算出個(gè)群體中染色體的適應(yīng)度評價(jià),根據(jù)計(jì)算出來的結(jié)果,選擇出良好的染色體進(jìn)行遺傳,進(jìn)而使染色體向著更優(yōu)的方向發(fā)展,經(jīng)過多次的遺傳后,就會得到最優(yōu)解[2]。
2.2算法設(shè)計(jì)
1、初始化。在使用該算法的初始階段中,首先需要進(jìn)行假設(shè),假設(shè)群體中候選解的數(shù)量為A,需要使用的計(jì)算機(jī)數(shù)量為B,虛擬機(jī)數(shù)量為C,然后將A個(gè)候選解進(jìn)行不同的編碼,就是將B個(gè)虛擬機(jī)提交到C個(gè)計(jì)算機(jī)上,可以形成A種不同的方案。
2、適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)。在對函數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)可以發(fā)現(xiàn),目標(biāo)函數(shù)的數(shù)值為正數(shù),這時(shí)要計(jì)算出其最小值,首先要計(jì)算出計(jì)算機(jī)中資源占用率的方差,其倒數(shù)就是適應(yīng)度函數(shù),
3、選擇運(yùn)算設(shè)計(jì)。根據(jù)計(jì)算出不同候選解的不同適應(yīng)度,來推測出不同候選解被選擇的幾率,將其按照一定的比例在輪盤上標(biāo)記出來,適應(yīng)度越大,在輪盤中所占的比例就越大,被選擇的幾率就越高。
4、交叉運(yùn)算設(shè)計(jì)。將上述選擇出來的候選解進(jìn)行簡單的處理后,每兩個(gè)候選解進(jìn)行配對,使其一部分優(yōu)質(zhì)的基因進(jìn)行對換,形成優(yōu)勢更強(qiáng)的候選解,適應(yīng)度也就會隨之提高,將設(shè)計(jì)方案進(jìn)一步進(jìn)行優(yōu)化,更加貼近了最優(yōu)解的距離。
5、變異運(yùn)算設(shè)計(jì)。交叉運(yùn)算是對整體范圍內(nèi)進(jìn)行計(jì)算的,而為了使運(yùn)算的結(jié)果更加的貼近最優(yōu)解,還要進(jìn)行局部的計(jì)算,這時(shí)就要進(jìn)行變異運(yùn)算設(shè)計(jì),就是將其中的某些基因值進(jìn)行變動,變動后的數(shù)值一般要求小于0.1[3].
三、總結(jié)
綜上所述,為了使云計(jì)算在使用的過程中發(fā)揮出更大的作用,加強(qiáng)對其負(fù)載均衡模型集群智能優(yōu)化算法研究具有重要的意義,提升了云計(jì)算中資源的利用效率,均衡了整個(gè)計(jì)算機(jī)中的使用負(fù)載,使得云計(jì)算的計(jì)算能力得到了有效的提高。但是,隨著社會的發(fā)展,科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,云計(jì)算內(nèi)的資源也會不斷地更改,因此,我們就不能對此滿足,還要繼續(xù)加強(qiáng)力度對其研究,使其在社會發(fā)展的各個(gè)階段中都能夠起到重要的作用。
參 考 文 獻(xiàn)
[1]寧彬,谷瓊,吳釗等.云計(jì)算環(huán)境下的混沌螢火蟲的資源負(fù)載均衡算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2014,06(11):3397-3400.
[2]張牧.云計(jì)算和多維QoS環(huán)境中基于蟻群優(yōu)化算法在虛擬機(jī)資源負(fù)載均衡問題中的研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2013,10(S2):60-62.
[3]程國建,劉麗景,石彩云等.一種混合遺傳算法在云計(jì)算負(fù)載均衡中的應(yīng)用研究[J].西安石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2012,09(02):93-97+122-123.