云計算資源負載均衡模型集群智能優(yōu)化算法的研究

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)進行處理，就不能滿足當前社會發(fā)展的需求，在這種情況下，云計算就應運而出，將這一問題進行了解決，但是在使用云計算的過程中，還會出現(xiàn)負載不均衡的問題，為了更好的對云計算進行應用，本文首先就建立了相應的負載均衡智能優(yōu)化模型，然后根據(jù)模型分析了云計算資源負載均衡模型集群智能優(yōu)化算法，以使云計算的應用價值更高。

【關鍵詞】 云計算 負載均衡 智能優(yōu)化算法

引言：在當前階段中，隨著對科學技術的不斷研究，虛擬化技術得到了大力的發(fā)展，增加了云計算中的資源數(shù)量，提高了云計算的計算能力，進而增加其在使用過程中的作用。但是，在其進行運行過程中，由于任務量較大，如何進行資源分配成為了一項新的難題，如果處理不好這一項問題，就會使云計算的作用無法完全的體現(xiàn)出來，因此，在當前情況下，加強對云計算資源負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、負載均衡智能優(yōu)化模型

在云計算中，虛擬機在其中占據(jù)重要的作用，將云計算中的數(shù)據(jù)進行了有效的保存，在云計算進行工作的過程中就是虛擬機與任務的分配，根據(jù)其工作情況的不同，可以將其分為4個層次：第一個層次為任務接收層，進行資料的收集工作，并對其進行一定的處理，提交給虛擬機創(chuàng)建層；第二層次就是虛擬機創(chuàng)建層，根據(jù)接收到的資料信息，建立處不同的虛擬機，并將任務提交到相應的虛擬機上；第三層為負載均衡策略層，該層將虛擬機中的任務量進行分析，并將其轉化為相應的數(shù)字信號，根據(jù)相應的均衡策略，將虛擬機提交到計算機上；最后一層就是計算機層，其可以根據(jù)虛擬機傳遞的數(shù)字信號，提供其所需要的資源，并將任務發(fā)放給各個虛擬機，將任務進行分配。對其進行優(yōu)化時，是在任務調度的基礎上對其進行改善的，不僅能求出任務的負載量，還可以推測出資源能力大小，根據(jù)其建立出相應的數(shù)學模型來進行分析[1]。

二、云計算資源負載均衡模型集群智能優(yōu)化算法

2.1算法簡介

在該優(yōu)化負載均衡模型中使用的是遺傳算法，其是借鑒生物學中的進化論研究出來的一種數(shù)學算法。首先對實際的信息進行收集，并將其進行編碼，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，然后分別對每個群體進行相應的計算，計算出個群體中染色體的適應度評價，根據(jù)計算出來的結果，選擇出良好的染色體進行遺傳，進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算法設計

1、初始化。在使用該算法的初始階段中，首先需要進行假設，假設群體中候選解的數(shù)量為A，需要使用的計算機數(shù)量為B，虛擬機數(shù)量為C，然后將A個候選解進行不同的編碼，就是將B個虛擬機提交到C個計算機上，可以形成A種不同的方案。

2、適應度函數(shù)設計。在對函數(shù)進行設計時可以發(fā)現(xiàn)，目標函數(shù)的數(shù)值為正數(shù)，這時要計算出其最小值，首先要計算出計算機中資源占用率的方差，其倒數(shù)就是適應度函數(shù)，

3、選擇運算設計。根據(jù)計算出不同候選解的不同適應度，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記出來，適應度越大，在輪盤中所占的比例就越大，被選擇的幾率就越高。

4、交叉運算設計。將上述選擇出來的候選解進行簡單的處理后，每兩個候選解進行配對，使其一部分優(yōu)質的基因進行對換，形成優(yōu)勢更強的候選解，適應度也就會隨之提高，將設計方案進一步進行優(yōu)化，更加貼近了最優(yōu)解的距離。

5、變異運算設計。交叉運算是對整體范圍內進行計算的，而為了使運算的結果更加的貼近最優(yōu)解，還要進行局部的計算，這時就要進行變異運算設計，就是將其中的某些基因值進行變動，變動后的數(shù)值一般要求小于0.1[3].

三、總結

綜上所述，為了使云計算在使用的過程中發(fā)揮出更大的作用，加強對其負載均衡模型集群智能優(yōu)化算法研究具有重要的意義，提升了云計算中資源的利用效率，均衡了整個計算機中的使用負載，使得云計算的計算能力得到了有效的提高。但是，隨著社會的發(fā)展，科學技術的不斷進步，云計算內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)加強力度對其研究，使其在社會發(fā)展的各個階段中都能夠起到重要的作用。

參 考 文 獻

[1]寧彬，谷瓊，吳釗等.云計算環(huán)境下的混沌螢火蟲的資源負載均衡算法[J].計算機應用研究，2014，06（11）：3397-3400.

[2]張牧.云計算和多維QoS環(huán)境中基于蟻群優(yōu)化算法在虛擬機資源負載均衡問題中的研究[J].計算機科學，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算負載均衡中的應用研究[J].西安石油大學學報（自然科學版），2012，09（02）：93-97+122-123.