计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2015年
6期
308-311,333
,共5页
云环境%遗传算法%虚拟资源调度%负载均衡
雲環境%遺傳算法%虛擬資源調度%負載均衡
운배경%유전산법%허의자원조도%부재균형
Cloud environment%Genetic algorithm%Virtual resource scheduling%Load balance
针对云计算环境下的最优跨度和负载均衡问题,提出一种虚拟资源调度智能优化策略。该策略结合云虚拟资源的特点,对遗传算法的染色体选择和交叉方式进行优化,使用最优跨度和负载函数作为双适应度函数。其中,负载指标为资源的 CPU、带宽及内存利用率,最优跨度指标则是任务的等待时间、传输时间及执行时间的总和,从而提高资源调度效率;此外,该策略能够从云服务集群推荐出较优资源进行处理,确保资源的负载均衡。最后,通过 CloudSim 进行实验,证明该策略能够提高大规模任务下的资源调度效率,并优化了资源的负载均衡,从而验证了算法的有效性。
針對雲計算環境下的最優跨度和負載均衡問題,提齣一種虛擬資源調度智能優化策略。該策略結閤雲虛擬資源的特點,對遺傳算法的染色體選擇和交扠方式進行優化,使用最優跨度和負載函數作為雙適應度函數。其中,負載指標為資源的 CPU、帶寬及內存利用率,最優跨度指標則是任務的等待時間、傳輸時間及執行時間的總和,從而提高資源調度效率;此外,該策略能夠從雲服務集群推薦齣較優資源進行處理,確保資源的負載均衡。最後,通過 CloudSim 進行實驗,證明該策略能夠提高大規模任務下的資源調度效率,併優化瞭資源的負載均衡,從而驗證瞭算法的有效性。
침대운계산배경하적최우과도화부재균형문제,제출일충허의자원조도지능우화책략。해책략결합운허의자원적특점,대유전산법적염색체선택화교차방식진행우화,사용최우과도화부재함수작위쌍괄응도함수。기중,부재지표위자원적 CPU、대관급내존이용솔,최우과도지표칙시임무적등대시간、전수시간급집행시간적총화,종이제고자원조도효솔;차외,해책략능구종운복무집군추천출교우자원진행처리,학보자원적부재균형。최후,통과 CloudSim 진행실험,증명해책략능구제고대규모임무하적자원조도효솔,병우화료자원적부재균형,종이험증료산법적유효성。
Aiming at the optimal span and load balancing problems in cloud environment,this paper presents an intelligent optimisation strategy for virtual resource scheduling.Combining the characteristics of cloud virtual resources,the strategy optimises the chromosome selec-tion and crossover means of genetic algorithm,and uses the optimal span and load function as the dual-fitness function.Among them,the load indicators refer to the CPU of resources,bandwidth,and memory utilisation,while the optimal span indexes are the sum of waiting time, transmission time and execution time in regard to tasks,therefore the resource scheduling efficiency is enhanced.In addition,the strategy can recommend rather excellent resources from cloud services clusters for processing to ensure the load balancing of resource.Finally the experi-ment is made through CloudSim,it is proved that the algorithm can increase the massive task scheduling efficiency and optimise the resource load balancing,and these verify the effectiveness of the algorithm.