云計(jì)算中的負(fù)載技術(shù)

云計(jì)算中的負(fù)載技術(shù)

1云計(jì)算負(fù)載均衡技術(shù)的主要研究方向云計(jì)算是基于同時計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算和效率計(jì)算的技術(shù)發(fā)展而來的?，F(xiàn)在有很多實(shí)際的應(yīng)用程序，包括技術(shù)和體系結(jié)構(gòu)的可行性。云環(huán)境是一個可變的環(huán)境，在不同的級別提供不同的服務(wù)。在處理服務(wù)請求時，服務(wù)類型和服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的傳輸是動態(tài)和隨機(jī)的變化過程。如何有效組織和應(yīng)用這些節(jié)點(diǎn)的處理能力是環(huán)境中應(yīng)該考慮的問題。簡言之，無論在哪個領(lǐng)域，為了提高基于特定特征的負(fù)載平衡，都需要考慮不同的算法策略。每個領(lǐng)域都有自己的特點(diǎn)，因此提高算法的具體指標(biāo)也不同。例如，它強(qiáng)調(diào)提高吞吐量，提高服務(wù)響應(yīng)時間，避免網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)失敗造成的巨大損失。云計(jì)算行業(yè)的負(fù)載平衡技術(shù)研究很少。在本文中，我們需要總結(jié)和總結(jié)不同平臺下的負(fù)載平衡方案的研究現(xiàn)狀。最后，強(qiáng)調(diào)了云計(jì)算中負(fù)擔(dān)平衡方案的研究方向。2云計(jì)算組件設(shè)計(jì)云計(jì)算可以分為公有云和私有云,盡管公共云提供商提供規(guī)模經(jīng)濟(jì)和更成熟的云計(jì)算產(chǎn)品,在可預(yù)測的未來,私有云服務(wù)將大行其道.私有云是為一個客戶或一個企業(yè)單獨(dú)使用而構(gòu)建的,因而提供對數(shù)據(jù)、安全性和服務(wù)質(zhì)量的最有效控制.因此,在維持原有預(yù)算水平不變的前提下改進(jìn)IT業(yè)務(wù)的最好方法就是搭建一個私有云架構(gòu),其最大的好處就是可以達(dá)到降低內(nèi)部服務(wù)成本的目的.如何可行并且高效的把企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心遷移到云計(jì)算環(huán)境中在最近這幾年受到了廣泛的關(guān)注,也有了比較成熟的案例,IBM公司構(gòu)建的IBMResearchComputeCloud(RC2)就是其中之一.通過虛擬化技術(shù)的采用,可以對大型基礎(chǔ)架構(gòu)資源池(包括處理器、存儲和網(wǎng)絡(luò)等)實(shí)A現(xiàn)聚合和全面管理,使其成為一種無縫、靈活、動態(tài)的操作環(huán)境,構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的私有云架構(gòu).私有云內(nèi)部云網(wǎng)絡(luò)問題比較復(fù)雜,因?yàn)樗男阅苋Q于有多少內(nèi)部云連接與運(yùn)行中的應(yīng)用相連.所有的云計(jì)算組件都要依靠內(nèi)部云網(wǎng)絡(luò)來將用戶與應(yīng)用所需的資源相連.資源連接一旦形成,內(nèi)部云網(wǎng)絡(luò)的范圍就決定了應(yīng)用是否可以兼容多個系統(tǒng).如果遵循SOA的規(guī)則,應(yīng)用組件及應(yīng)用和用戶之間就會有數(shù)據(jù)的流通.這些連接的性能將會從整體上影響云計(jì)算的性能.私有云網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)常常被用來支持主要數(shù)據(jù)中心站點(diǎn)間的數(shù)據(jù)流通.無論目標(biāo)應(yīng)用在哪個私有云上運(yùn)行,這些數(shù)據(jù)流通必須要有足夠的容量支持以確保網(wǎng)絡(luò)延遲最小化.事實(shí)上創(chuàng)建私有云的效率很大程度上要取決于組成云的主要數(shù)據(jù)中心間網(wǎng)絡(luò)連接的質(zhì)量.隨著云計(jì)算技術(shù)的日益成熟,部署私有云的開源云計(jì)算產(chǎn)品也相繼有了發(fā)布,比較典型的有Eucalyptus,它主要是實(shí)現(xiàn)云計(jì)算環(huán)境的彈性需求的軟件,該軟件層的工具可以用來通過配置服務(wù)器集群來實(shí)現(xiàn)私有云,并且其接口也是與公有云相兼容,開源滿足私有云與公有云混合搭建擴(kuò)張的云計(jì)算環(huán)境.該云計(jì)算系統(tǒng)使用維護(hù)十分方便,使用SOAP安全的內(nèi)部通信,且把可伸縮性作為主要的設(shè)計(jì)目標(biāo),具有簡單易用,擴(kuò)張方便的特點(diǎn),其物理部署結(jié)構(gòu)如圖1所示.3動態(tài)負(fù)載均衡技術(shù)私有云系統(tǒng)中有大量的異構(gòu)資源組成,目的是實(shí)現(xiàn)資源的全面共享和協(xié)同工作,因此資源調(diào)度問題會變得越來越重要.文獻(xiàn)中在網(wǎng)格系統(tǒng)環(huán)境中對各類的靜態(tài)調(diào)度算法和動態(tài)調(diào)度算法進(jìn)行資源調(diào)度的仿真,并對各類算發(fā)的運(yùn)行進(jìn)行負(fù)載均衡和性能的比較.跟網(wǎng)格計(jì)算有所不同,云計(jì)算環(huán)境中資源種類多、規(guī)模大,對資源的實(shí)時監(jiān)控和管理變得十分困難.一個云計(jì)算環(huán)境可能有成千上萬的計(jì)算任務(wù).這些都給負(fù)載均衡調(diào)度算法的復(fù)雜性和有效性提出了新的挑戰(zhàn).所謂負(fù)載,是指被分配到各個服務(wù)器結(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行的子任務(wù).負(fù)載在并行系統(tǒng)的各服務(wù)器結(jié)點(diǎn)上分布的均衡程度稱為負(fù)載均衡度.負(fù)載均衡是實(shí)現(xiàn)多臺服務(wù)器協(xié)同工作和并行處理的手段,可以極大地提高服務(wù)器的性能,充分利用網(wǎng)絡(luò)資源.負(fù)載均衡策略的好壞也取決于是否達(dá)到負(fù)載均衡的技術(shù)指標(biāo),從均衡策略上劃分負(fù)載均衡可分為靜態(tài)負(fù)載均衡和動態(tài)負(fù)載均衡.靜態(tài)負(fù)載均衡在進(jìn)行負(fù)載均衡時不需要知道集群中當(dāng)前各結(jié)點(diǎn)的負(fù)載狀態(tài),只是根據(jù)集群中各結(jié)點(diǎn)處理能力上的差異,按事先確定好的分發(fā)策略將任務(wù)相應(yīng)地分配到各個服務(wù)器上.由于信息服務(wù)中越來越多地使用動態(tài)嵌入對象(scripts程序等)和數(shù)據(jù)庫查詢?nèi)蝿?wù),使得不同請求任務(wù)的工作負(fù)荷有很大差異,靜態(tài)和動態(tài)的負(fù)載可以相差10倍或100倍.單靠靜態(tài)算法已經(jīng)不能達(dá)到負(fù)載均衡的效果.動態(tài)負(fù)載均衡通過應(yīng)用軟件實(shí)時的分析數(shù)據(jù)包,獲取集群中各服務(wù)器的當(dāng)前負(fù)載狀態(tài)及數(shù)據(jù)流量狀況,把任務(wù)動態(tài)地合理地分配到各個服務(wù)器.此類算法還引進(jìn)了一種反饋機(jī)制,通過監(jiān)測每一個節(jié)點(diǎn)的實(shí)時負(fù)載和響應(yīng)能力,而不斷調(diào)整任務(wù)分布的比例,來盡量避免服務(wù)器利用率嚴(yán)重傾斜.隨著訪問用戶和新型服務(wù)的不斷增加,現(xiàn)有的負(fù)載均衡調(diào)度算法逐漸顯露出了各種弊端.最理想的調(diào)度算法是把負(fù)載請求調(diào)度到綜合負(fù)載最輕的服務(wù)器上,還有負(fù)載均衡策略應(yīng)有對網(wǎng)絡(luò)故障、服務(wù)器系統(tǒng)故障、應(yīng)用服務(wù)故障的監(jiān)測方式和能力,以便一臺負(fù)載均衡器崩潰可以把數(shù)據(jù)流引向網(wǎng)絡(luò)連接正常的負(fù)載均衡器,但在實(shí)際應(yīng)用中很難實(shí)現(xiàn).主要問題是:(1)算法復(fù)雜度增大.如果同時有若干負(fù)載請求,調(diào)度算法到底分配多少請求到綜合負(fù)載最輕的服務(wù)器上很難確定,算法實(shí)現(xiàn)起來相當(dāng)困難.(2)如果把負(fù)載請求調(diào)度到綜合負(fù)載最輕的服務(wù)器上,而此時某一臺服務(wù)器的綜合負(fù)載已經(jīng)很大,如對服務(wù)器再進(jìn)行數(shù)據(jù)采集(本次數(shù)據(jù)采集是獲取服務(wù)器負(fù)載數(shù)據(jù))的操作只會加重服務(wù)器的負(fù)荷,造成服務(wù)器的阻塞.負(fù)載均衡技術(shù)發(fā)展至今,產(chǎn)生了很多對某一具體領(lǐng)域的負(fù)載均衡調(diào)度算法的研究與改進(jìn).文獻(xiàn)中通過校園分析視頻點(diǎn)播系統(tǒng)面臨的諸多問題,根據(jù)校園網(wǎng)格的特點(diǎn)和影響負(fù)載均衡的因素,對基于校園網(wǎng)格的負(fù)載均衡技術(shù)進(jìn)行了分析,提出一種動態(tài)反饋機(jī)制原理的負(fù)載均衡算法算法,實(shí)現(xiàn)校園網(wǎng)絡(luò)中視頻資源的共享、均衡校園視頻資源的負(fù)載.文獻(xiàn)中基于數(shù)據(jù)復(fù)制/轉(zhuǎn)移策略,提出一種在P2P網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的動態(tài)平衡算法.根據(jù)節(jié)點(diǎn)的能力,當(dāng)前節(jié)點(diǎn)負(fù)載狀態(tài)、負(fù)載轉(zhuǎn)移代價預(yù)估算,在整個系統(tǒng)范圍內(nèi)找到一組傳輸代價較小并且負(fù)載較輕的節(jié)點(diǎn)集合,從中隨機(jī)選取較為適宜的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行負(fù)載轉(zhuǎn)移或者數(shù)據(jù)復(fù)制.,該算法能夠有效地均衡負(fù)載的分布以及降低負(fù)載的遷移率.文獻(xiàn)中基于單位時間開銷代價矢量,提出同時考慮地形數(shù)據(jù)請求在服務(wù)器隊(duì)列中的等待時間與服務(wù)器對請求的處理時間的最小總代價分布式算法.算法計(jì)算轉(zhuǎn)發(fā)請求給每臺服務(wù)器的概率空問.并根據(jù)地形數(shù)據(jù)請求到達(dá)時臨時生成的隨機(jī)數(shù)在概率空間中的落點(diǎn)確定轉(zhuǎn)發(fā)請求的目標(biāo)服務(wù)器.通過配置單位時間開銷代價矢量,可以靈活地維護(hù)與升級集群服務(wù)器,具有良好的可擴(kuò)展性.最小總代價算法能在大規(guī)模、高強(qiáng)度的地形漫游中均衡地分發(fā)請求.使集群服務(wù)器充分發(fā)揮其優(yōu)勢從而獲得最小的漫游響應(yīng)時間.在低強(qiáng)度地形漫游時,各種負(fù)載均衡算法表現(xiàn)大致相同;在高強(qiáng)度地形漫游時.設(shè)計(jì)負(fù)載均衡算法最好考慮服務(wù)器端隊(duì)列的排隊(duì)情況.在分布式環(huán)境中要按照具體的環(huán)境(處理的服務(wù)類型的種類不同,主機(jī)的數(shù)量不同等)采用不同的算法.從以上負(fù)載均衡應(yīng)用中可以得知,選擇合適的負(fù)載均衡策略,才能使服務(wù)器之間能很好的共同完成任務(wù).如何選擇合適的負(fù)載均衡策略對云計(jì)算中的大量異構(gòu)資源進(jìn)行有效的分配是云算系統(tǒng)管理模塊負(fù)責(zé)管理和分配所有可用的資源的核心問題.當(dāng)系統(tǒng)面臨不同的應(yīng)用請求時,通過負(fù)載均衡技術(shù)快速并且有效的響應(yīng)用戶請求,首先對云計(jì)算中的大量異構(gòu)資源進(jìn)行重組,使相似的處理能力的節(jié)點(diǎn)聚合到一起,從而把一個大型的復(fù)雜系統(tǒng)分割成若干個子系統(tǒng),子系統(tǒng)之間以較少的邊連接,而子系統(tǒng)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)則以較多的邊連接,如圖2所示.異構(gòu)資源重組后,再對這些資源進(jìn)行有效的負(fù)載均衡策略.由于云計(jì)算是一個按需提供資源給用戶的平臺,根據(jù)用戶不同的需求,分配不同的資源,因此也可以根據(jù)這個變動提供不同的負(fù)載均衡調(diào)度策略.面對不同的資源需求時調(diào)用這兩個算法更符合私有云中面臨的資源負(fù)載均衡問題,在處理任務(wù)類型相對少而集