牧军++山发军++李虎
摘 要：随着时代的不断进步，人们对于云计算的认识也在逐渐加深，而均衡负载技术的出现，也能够对云计算这一背景有更深层次的了解。在云计算模式中，负载均衡是重要技术之一，大量的服务器可以协同工作表现出强大的计算能力，但是需要负载均衡技术的支撑。在平衡云计算系统的负载分布、减少任务响应时间、提升节点计算效率等多个方面，负载均衡技术都能够发挥巨大作用。所以，基于云计算的负载均衡技术就成为国内外学者争相研究的重点。本文就云计算下的负载均衡技术进行探讨，并且基于负载均衡的任务调度算法，通过仿真，希望可以对其有更加深入的探讨。
关键词：云计算 负载均衡 任务调度算法
中图分类号：TP393.0 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）11（a）-0136-02
云计算属于分布式计算的一种，主要是通过网络，直接将庞大的计算处理程序自动分拆为无数较小的子程序，这样就可以由多部服务器组成庞大系统，再通过搜寻与计算分析，就可以将最终的结果返回给用户。就分布式计算而言，负载分布是其最大的优势，所以，在这一类系统的实现中，负载均衡就是关键技术之一，在不同的条件与环境下，负载均衡机制以及策略都存在明显的差异，特别是在理论与实践的相互结合上还存在一定的难度。所以，本文就云计算下的负载均衡技术进行探讨。
1 云计算的均衡理论模型
基于云计算环境，其负载均衡包含的意义有两种，具体见图1所示。第一级是执行任务的虚拟机层。第二级则是为虚拟机提供资源实体机层，两层之间存在链式的负载关系[1]。
2 基于負载均衡的任务调度算法
LBTS算法模型：基于负载均衡任务调度算法、基于虚拟机实际资源利用情况以及对任务资源需求特性了解的基础上，配合云环境整体负载而提出。
2.1 仿真实验及结果分析
针对LBTS算法及改进的LBTS算法，利用Cloud Sim进行仿真实验，并且将VMAllocation Policy Simple类和VMScheduler Space Shared类进行修改，就可以实现直接将Cloud Sim任务调度算法利用LBTS算法予以替代。在确定系统默认响应时间，直接从任务队列之中将需要调度的任务取出来之后，就可以利用LBTS算法，并且在执行过程中，做好所需要的时间以及系统默认响应时间的相互比较。通过具体的修改，不断提升监控资源的利用率[2]。
实验过程说明：
针对SPECjbb2005计算型任务，测试LBTS算法的Sysbench存储型以及Webbench两个任务。
数据每间隔30min统计一次，数据主要包含了内存利用率、CPU利用率以及I/O接口利用率。
对于云环境的负载均衡度，每间隔30min计算一次，总共进行5次实验，每一次运行10h，并且求出平均值。
每间隔两分钟，需要随机进行一次任务的提交。
实验一：针对LBTS算计和随机调度发展应该同Honeybee Foraging Behavior算法负载均衡度做好彼此之间的相互比较。
由图2我们可以看出，随着服务时间的不断增加，在运行任务调度算法后，在云环境之下的负载均衡就会呈现出逐渐变小的趋势，这就表示，云环境物理同虚拟的资源利用率能够逐渐达到均衡的要求。基于某一时间点来看，在云环境负载均衡方面，改进之后的LBTS任务调度算法要比其余两种算法更佳。
实验二：针对改进LBTS算法与随机调度算法同Honeybee Foraging Behavior算法的用户响应时间应该做好彼此之间的相互比较。
由图3我们可以看出，随着服务时间的不断增加，调度任务也在增加，这样就会增长任务队列，也表示出，随着云环境提供服务时间的增加，任务需要的响应时间也在不断提升。从某一时间点来分析，在任务响应时间上，LBTS要明显优于Honeybee，但是还无法赶上随机任务调度算法。
在对实验一与实验二进行彼此的分析比较之后确定，在满足任务响应时间要求的同时，LBTS算法也能够满足云系统的负载均衡的要求，所以，可以有效地规避云环境Hot Pot的出现，也有利于资源利用率的提升。
2.2 LBTS算法分析总结
通过具体的仿真实验，我们可以得到LBTS算法的性能优势。
第一，传统模式下的任务调度算法主要是考虑资源利用率、用户满意度以及服务质量这几个方面，但是很少分析与环境提供云服务过程之中出现的资源池负载均衡。所以，如果任务调度的过程处于云环境之下，那么就很容易出现负载不均衡，会有个别节点负载重的情况出现，而另外一些节点却无法做好资源的充分利用，并且，任务队列等待较多，这样也会延长响应需要的时间。而LBTS算法就能够在考虑负载均衡的前提下，满足资源池负载均衡，确保用户需求服务质量[3]。
第二，在LBTS的算法之中直接融入用户响应时间因素，在具体执行LBTS算法的任务调度的时候，需要做好用户指定响应时间默认时间与算法执行需要时间之间的相互比较。首先，确保用户的任务能够符合响应时间。其次，基于云环境，做好负载均衡情况的合理分析。相比之下，LBTS的负载均衡度更高，所以，相比之下，其响应的时间也有诸多的优势。
3 结语
总而言之，负载均衡在云数据中心发挥了至关重要的作用，不仅能够实现资源利用率的提升，同时也能降低云数据中心的能耗，减少成本的耗费，同时还能够满足用户满意度的实际需求，确保云系统整体的性能得到全面提升。因此，本文基于分析云计算均衡理论模型的基础上，对基于负载均衡的任务调度算法进行分析。当然，研究还存在诸多不足之处，还需要在今后的研究中更进一步。
参考文献
[1]闫兴亚，韩萍.云计算环境中负载均衡技术的研究与应用[J].微电子学与计算机，2015（10）：181-184.
[2]郑贵德，陈明.以云计算为后台的负载均衡技术[J].现代电子技术，2012（9）：77-80.
[3]刘琨.云计算负载均衡策略的研究[D].吉林大学，2016.endprint
