基于深度學習的云平臺負載均衡優化研究

梁朕齊

（海南師范大學 海南 海口 571127）

0 引言

在當今信息技術高速發展的背景下，云計算作為一種靈活、高效的計算模式受到了廣泛的關注和應用。 云平臺的負載均衡作為云計算中至關重要的一環，對系統性能、資源利用和用戶體驗具有重要影響。 負載均衡是根據服務器的計算能力和系統資源，在不同的計算節點上動態分配和調度負載任務，以實現負載的合理分配和優化。 然而，云平臺的復雜性和動態性給負載均衡帶來了一系列挑戰。

傳統的負載均衡方法往往基于啟發式規則或靜態的負載分配策略，無法有效應對云平臺中負載波動、負載不均衡和動態擴展等問題。 由此產生的低資源利用率、高響應延遲和不穩定的用戶體驗成為云平臺面臨的主要瓶頸。因此，需要一種新的、基于深度學習的負載均衡優化方法，以適應云平臺不斷變化的負載情況并改善整體性能［1－3］。

深度學習作為一種強大的機器學習技術，可以通過對大量數據的學習來構建復雜的模型，從而實現對負載情況的預測和動態調整。 這為負載均衡的優化提供了新的思路和方法。 通過本研究的成果，期望為云平臺負載均衡優化提供一種創新的方法，推動深度學習技術在云計算領域的應用和發展。 通過提高系統性能和資源利用率，為云計算用戶提供更穩定、高效的計算平臺。

1 云平臺負載均衡所面臨的挑戰

云平臺負載均衡是一項重要的技術，它能夠分配云平臺上的網絡流量，將請求合理地分發給多臺服務器，以確保系統的穩定性和性能優化。 不同時間段和用戶行為，云平臺的負載可能會出現不同的波動，需要確保在高峰期和低谷期都能夠有效地平衡負載。 負載波動、負載不均衡、擴展性是云平臺負載常見的挑戰。 云平臺確保在高峰期和低谷期都能夠有效地平衡負載，也需要確保每個服務器資源充分利用。

（1）負載波動：云平臺的負載通常是動態波動的，可能會因為用戶量的增加、特定時間段的高峰訪問等原因而出現負載的激增。 負載均衡器需要能夠即時感知到負載的波動，并快速調整負載分配策略，將流量合理地分發到各個服務器上，確保系統的可擴展性和穩定性。

（2）負載不均衡：在云平臺中，不同服務器的負載可能會不均衡，可能是硬件性能不同、應用負載分布不均等原因導致。 負載均衡器需要能夠根據實際情況，動態地調整負載分配策略，使得負載能夠均衡地分配到每個服務器上，以確保服務器的資源得到充分利用，并提高整個系統的性能和穩定性。

（3）擴展性：云平臺通常需要能夠快速擴展和收縮計算資源，以適應負載的變化。 負載均衡器需要能夠無縫地集成新的服務器，并動態地調整負載分配策略，以確保新加入的服務器能夠參與到負載均衡中，并保持整個系統的高效性能。 同時，當負載減少時，負載均衡器還需要能夠及時地釋放不需要的服務器，以節省資源并提高成本效益。

2 傳統負載均衡方法

傳統負載均衡方法主要基于啟發式規則和靜態策略來實現負載的均衡分配。 常見的方法包括輪詢、最小連接數和加權輪詢等［4－6］。 這些方法易于實現和部署，但無法針對云環境的動態負載進行及時調整。 此外，在負載波動和負載不均衡的情況下，傳統方法可能導致資源利用率低、響應延遲高以及用戶體驗不佳。

（1）輪詢法：將請求依次分配給不同的服務器，按照一定的順序輪流處理請求。 這種方法簡單高效，但無法根據服務器的實際負載情況進行動態調整。

（2）最小連接數法：根據服務器的當前連接數來決定將請求分配給哪個服務器。 連接數較少的服務器將更容易獲得新的請求，從而實現負載均衡。 可以有效地避免某個服務器過載，但對于處理時間長的請求可能存在不公平問題。

（3）加權輪詢法：在輪詢法的基礎上引入權重概念，給不同的服務器分配不同的權重值。 權重值越高的服務器將獲得更多的請求分配。 通過合理地設置權重值，可以按照服務器的性能和處理能力進行負載均衡。

3 基于深度學習的負載均衡研究

近年來，基于深度學習的負載均衡方法受到了廣泛關注。 深度學習技術可以通過對大量歷史負載數據的學習，構建復雜的模型來預測和調整負載分布。 研究者采用不同的深度學習模型，如卷積神經網絡、循環神經網絡和深度強化學習等，在負載均衡中取得了一定的成果［7－8］。

其中，卷積神經網絡（convolutional neural network，CNN）被廣泛用于特征提取和負載預測。 研究人員首先通過對歷史負載數據進行輸入，CNN 可以學習到負載的時空特征，并預測未來負載趨勢。 其次，門控循環單元（gate recurrent unit， GRU）能夠捕捉負載之間的時序關系，從而更好地進行負載預測和調整。 還可利用卷積神經網絡模型對網絡流量進行特征提取和預測，實現云服務中的負載均衡。 再次，一些研究探索了深度學習在網絡流量分類方面的應用，通過卷積神經網絡對網絡流量進行精確分類。最后，結合深度強化學習和軟件定義網絡技術，提出基于深度強化學習的負載均衡算法，實現智能的負載均衡決策。 由于網絡環境的動態性，基于深度學習的負載均衡模型可能會出現漂移現象。 模型在訓練數據上表現良好，但是在實際部署環境中的性能可能會下降。 因此，負載預測需要一種可長期依賴的模型。

4 實驗過程

4.1 數據集介紹

本文所采用數據集為阿里云2018 年發布的集群公開數據集cluster-trace-v2018。 其包含大約4 000 臺機器在8天內的資源使用情況。 本文隨機采用其中一臺機器資源使用情況，2 800 條有效數據記錄。 訓練集和測試集比例為7 ∶3。

在特征選擇方面，隨機森林通過評估每個特征的重要性來確定其對目標變量的貢獻程度。 它通過計算在決策樹多次劃分中特征帶來的平均不純度的減少來衡量特征的重要性。 較高的重要性分數意味著相應的特征在分類中的貢獻較大，考慮保留。 本文通過隨機森林特征選擇，篩選出重要的數據。

4.2 基于GRU 的云平臺負載均衡預測模型設計

GRU 是一種循環神經網絡（recurrent neural network，RNN）的變體，它被廣泛應用于自然語言處理等任務中，如圖1 所示。 相較于傳統的RNN 結構，GRU 在信息傳遞和記憶方面具有更強的能力，并且能夠更好地解決長期依賴問題［9］。

圖1 GRU 網絡結構圖

GRU 的核心思想是引入了兩個門控單元，即重置門（reset gate）和更新門（update gate），用于控制信息的流動和記憶的更新。 首先，重置門通過考慮上一個時間步的輸入和當前時間步的輸入，來決定哪些信息應該被遺忘。 然后，更新門通過綜合考慮上一個時間步的輸入和當前時間步的輸入，來控制從過去的記憶中保留多少信息，以及從當前輸入中添加多少新信息［10］。

相比于傳統的RNN 結構，GRU 具有更強的表達能力和更好的計算效率。 由于引入了門控機制，GRU 能夠選擇性地忽略一些不相關的信息，并且能夠更好地處理梯度消失和梯度爆炸的問題。 此外，GRU 的記憶更新方式相對于長短期記憶（long short-term memory，LSTM）更加簡潔，參數更少，使得訓練過程更加高效。

4.3 實驗評價與分析

如圖2 所示，64 個樣本，在模型預測任務中能夠產生與原始序列趨勢基本一致的預測結果。 這意味著，當使用GRU 模型對時間序列數據進行預測時，模型的輸出會盡可能地保持與原始序列的趨勢相似。 通過GRU模型的訓練和學習過程，模型會自動學習到序列數據的內在規律和模式。 GRU 模型通過對序列中的歷史數據進行分析和學習，能夠捕捉到其中的趨勢和周期性變化，并用以預測未來的發展趨勢，即預測值與實際觀測值在形狀和趨勢上相似，表明該模型具有一定的預測能力和準確性。

圖2 GRU 模型預測結果

圖3 模型預測誤差結果

經過訓練后，本文利用的GRU 模型得到的預測數據與真實數據之間的誤差大多集中在－5.0 到5.0 之間，表明該模型的預測精度較高。 這意味著在大多數情況下，該模型能夠準確地預測目標變量，并且預測結果與實際觀測值非常接近。 誤差集中在較小的范圍內，說明模型在預測過程中具有較低的偏差和較小的離散度。 這表示模型在學習過程中已經成功地捕捉到了數據的規律和趨勢，并能夠通過合理的預測使得預測值與實際觀測值之間的差異最小化。

4.4 評價指標

為了評估模型的準確率，本文采用了多個模型評價指標來評估負載均衡模型的性能，包括平均絕對誤差（mean absolute error，MAE）、平均絕對百分比誤差（mean absolute percentage error，MAPE）、均方誤差（mean square error，MSE）、均方根誤差（root-mean-square error，RMSE）以及決定系數（R2）。 這些指標可從不同角度度量模型的預測準確度、誤差大小和擬合程度，其中n表示負載預測值個數，yi表示真實負載值表示預測負載值表示負載平均值。 由公式（1）～公式（5）來表達：

4.5 模型對比

將本文模型與差分自回歸移動平均模型（autoregressive integrated moving average，ARIMA）、深度學習LSTM 模型和Refined-LSTM 模型進行對比。 從表1 可以看出本文提出的GRU 模型預測精度較高、訓練速度快、預測時間短。

表1 模型對比

5 結語

基于深度學習的云平臺負載均衡優化研究說明，可以對云平臺負載進行動態且智能的分配和管理，合理優化負載均衡以降低運行成本，實現系統的可伸縮性，確保在高負載情況下平臺仍能保持高效運行，同時確保資源在不同用戶之間公平分配，減少任務響應時間，提高用戶體驗和滿意度。 深度學習算法可以基于歷史和實時數據進行學習和分析，進而通過不斷地學習和調整，實現對未來負載需求的預測，能夠實時地優化資源分配，適應不同的工作負載和系統需求。 未來，研究人員可以從強化對流量模式和行為的學習方面進行研究，深入挖掘流量數據的隱含模式和行為規律，提高負載均衡算法對不同應用場景的適應性和學習能力。