基于虚拟机迁移的负载均衡实现云计算节能.docxVIP

基于服务器集群负载均衡的云计算节能 摘要：为降低大规模云数据中心的能量消耗，需要在一定程度上实现资源负载均衡。目前常用的负载均衡算法按照任务的分配方式可以分为两类：静态负载均衡算法和动态负载均衡算法。任务分配之后导致的负载不均衡问题，可以通过虚拟机迁移技术来解决，其中一种基于虚拟机迁移的面向能耗降低的负载均衡方法LBES(Load Balancing and Energy Saving)效果较好。该方法综合考虑多种资源负载情况以及群聚冲突等问题，对虚拟机迁移过程的3个关键步骤进行分析优化，并给出相应的策略。 关健词：云数据中心；负载均衡算法；虚拟机迁移；能耗降低； 1、概述 近年来，在商业和科学应用对计算能力需求的驱动下，云计算[1]诞生了。然而，云计算在不断发展的同时，云计算模式下数据中心的能耗问题也越来越引人关注。在云计算环境下，由于用户代理选择物理节点的不确定性和物理节点处理能力的差异性导致云计算环境中物理节点的负载失衡，经过证明：在总频率不变的前提下，当数据中心的主机处理器频率分布更均匀时，功耗更低[2]。因此，如何有效均衡云计算环境中各个物理节点中的各种资源负载、减少云数据中心的能耗成为一个需要迫切解决的问题。 目前常用的负载均衡算法按照任务的分配方式可以分为两类：静态负载均衡算法和动态负载均衡算法。静态负载均衡算法如轮转法、散列法。动态负载均衡算法根据服务器当前负载的状况，动态地将用户请求分配给每台服务，主要有：最少连接法、最低缺失法、最快响应法。 上述算法均无法完全保证任务分配之后服务器集群负载均衡，而这时可以通过虚拟机迁移来实现整个服务集群负载的动态平衡。然而，在云数据中心环境下由于被迁移对象的粒度太大，迁移时所需的带宽、时间等条件也更苛刻，因此迁移开销是一个需要考虑的问题。文献[4]阐述了云环境下虚拟机迁移技术的应用背景，并对虚拟机实时迁移技术进行了介绍：为了解决云计算环境中的能耗问题与负载均衡问题，文献[5]根据物理节点的CPU利用率，提出了一种双阈值迁移策略，在保证SLA的基础上实现节能，但该研究忽略了虚拟机运行所需资源的多样性与虚拟机迁移过程的复杂性。一种基于虚拟机迁移的面向能耗降低的负载均衡方法LBES(Load Balancing and Energy Saving)较好地解决了这个问题。 2、分配任务时采取的负载均衡算法 　 均衡算法设计直接决定了集群在负载均衡上的表现。一般的均衡算法主要任务是决定如何选择下一个集群节点,然后将新的服务请求转发给他。好的负载均衡算法可以取得更好的效果，但也并不是万能的,它一般只在某些特殊的应用环境下才能发挥最大效用，可在部署的时候根据集群自身特点进行综合考虑,把不同的算法和技术结合起来使用。 　　2.1 负载均衡算法1 ：轮转法 　　轮转算法是所有调度算法中最简单也最容易实现的一种方法。在一个任务队列里,队列的每个成员(节点)都具有相同的地位,轮转法简单的在这组成员中顺序轮转选择。在负载均衡环境中,均衡器将新的请求轮流发给节点队列中的下一节点,如此连续周而复始,每个集群的节点都在相等的地位下被轮流选择，这个算法在DNSHYPERLINK /keyword/??????/ \t _blank 域名轮询中被广泛使用。 　　轮转法的活动是可预知的,每个节点被选择的机会是1/N,因此很容易计算出节点的负载分布。轮转法典型的适用于集群中所有节点的处理能力和性能均相同的情况,在实际应用中,一般将他与其他简单方法联合使用时比较有效。 　　2.2 负载均衡算法2： 散列法 　　散列法也叫哈希法(HASH),通过单射不可逆的HASH函数,按照某种规则将网络请求发往集群节点。哈希法在其他几类均衡算法不是很有效时会显示出特别的威力，例如在 UDP会话的情况下,由于轮转法和其他几类基于连接信息的算法,无法识别出会话的起止标记,会引起应用混乱。 　　而采取基于数据包源地址的哈希映射可以在一定程度上解决这个问题:将具有相同源地址的数据包发给同一HYPERLINK / \t _blank 服务器节点,这使得基于高层会话的事务可以以适当的方式运行。相对称的是,基于目的地址的哈希调度算法可以用在Web Cache集群中,指向同一个目标站点的访问请求都被负载均衡器发送到同一个Cache服务节点上,以避免页面缺失而带来的更新Cache问题。 　　2.3 负载均衡算法3 ：最少连接法 　　在最少连接法中,均衡器纪录目前所有活跃连接,把下一个新的请求发给当前含有最少连接数的节点。这种算法针对TCP连接进行,但由于不同应用对系统资源的消耗可能差异很大,而连接数无法反映出真实的应用负载,因此在使用重型HYPERLINK /keyword/web????????¨/ \t _blank