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    基于工作序列與負(fù)載平衡的云計(jì)算效率改進(jìn)研究

    2016-11-09 07:12:00陳曦
    電大理工 2016年3期
    關(guān)鍵詞:指令運(yùn)算分配

    陳曦

    撫順職業(yè)技術(shù)學(xué)院建筑工程系(撫順 113122)

    基于工作序列與負(fù)載平衡的云計(jì)算效率改進(jìn)研究

    陳曦

    撫順職業(yè)技術(shù)學(xué)院建筑工程系(撫順113122)

    隨著大規(guī)模計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,云計(jì)算通過虛擬化技術(shù)產(chǎn)生虛擬機(jī)來提升物理機(jī)器的資源利用率,進(jìn)而增加處理工作的效率。為了將工作分配至最適當(dāng)?shù)奶摂M機(jī)上執(zhí)行使得全體工作能以最小的總完工時(shí)間完成,提出了一種基于工作序列與負(fù)載平衡處理策略,并進(jìn)行了研究,詳細(xì)論述了實(shí)現(xiàn)的過程以及關(guān)鍵技術(shù)。通過實(shí)驗(yàn)表明,該方法取得了良好的實(shí)驗(yàn)效果,能夠提升云計(jì)算平臺(tái)的處理效率。

    云計(jì)算;工作序列與負(fù)載平衡;虛擬化技術(shù);數(shù)據(jù)分類與處理

    隨著云計(jì)算技術(shù)的成熟,IBM、谷歌、微軟、亞馬遜等IT巨頭紛紛推出了屬于自己的云計(jì)算平臺(tái)。自2008年以來,云計(jì)算得到了快速的發(fā)展。在云計(jì)算中工作的工作量也不完全相同,因此將工作分配到虛擬機(jī)上進(jìn)行運(yùn)算時(shí),需要考慮工作運(yùn)算順序的問題,避免因工作量大小的差異影響工作運(yùn)算順序造成拖延[1]。因此,如何設(shè)計(jì)出一個(gè)工作序列算法并有效解決上述問題,并以此提升云計(jì)算的運(yùn)算效率是一個(gè)熱點(diǎn)問題。

    1 相關(guān)技術(shù)介紹

    1.1負(fù)載平衡

    負(fù)載平衡在運(yùn)行時(shí)會(huì)將工作量平均的分配于多個(gè)資源中,負(fù)載平衡會(huì)將負(fù)載量比較重資源的工作重新分配至負(fù)載量較輕的資源,以降低負(fù)載量較大的資源負(fù)荷,以此降低資源間的負(fù)載差距,避免某些資源的負(fù)載過高,而有些資源是處于閑置的狀況,從而增加資源使用率,負(fù)載平衡的目標(biāo)為:大幅度地提高系統(tǒng)效能;防止系統(tǒng)出現(xiàn)故障;保持系統(tǒng)的穩(wěn)定性[2]。

    負(fù)載平衡在運(yùn)行時(shí)共包含四個(gè)策略[3]:

    (1)信息策略:在信息策略中會(huì)先收集所有虛擬機(jī)的信息并將該信息提供給選擇策略和位置策略;

    (2)選擇策略:此策略會(huì)利用所收集來的信息來選擇要被傳送的工作;

    (3)位置策略:這里會(huì)選擇一臺(tái)虛擬機(jī)當(dāng)作目標(biāo)端,使被選中的工作能遷移至目標(biāo)端之虛擬機(jī);

    (4)傳輸策略:在此策略中被選擇的工作會(huì)被傳送到被選擇的目標(biāo)端虛擬機(jī)。

    1.2工作序列算法

    在云計(jì)算中,工作管理是一個(gè)最基本的概念,因?yàn)樗鼤?huì)涉及到云計(jì)算的整體效率,工作序列為一個(gè)映射的機(jī)制,主要的目的是將用戶所提出的工作映射至適合的虛擬機(jī)上運(yùn)行,通過工作序列即可對(duì)工作進(jìn)行初步的管理。工作序列算法通常被分為兩類,分別為:實(shí)時(shí)模式與批次模式。實(shí)時(shí)模式是指的當(dāng)目前到達(dá)的工作立刻被映射至虛擬機(jī)上。批次模式則與實(shí)時(shí)模式不同,批次模式不會(huì)將到達(dá)的工作立刻映射,而是將工作收集成為一個(gè)工作集合,待達(dá)到一定的數(shù)量或時(shí)間,再通過特定的分配機(jī)制將工作映射至虛擬機(jī)上。

    2 負(fù)載平衡與最小總完工時(shí)間算法模型設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    2.1算法實(shí)現(xiàn)策略

    一般的負(fù)載平衡分配機(jī)制很有可能使某些運(yùn)算能力較差的虛擬機(jī)沒有被分配到工作,導(dǎo)致某些虛擬機(jī)處于忙碌,而某些虛擬機(jī)處于閑置的狀態(tài),因此造成虛擬機(jī)之間的負(fù)載處于極度不平衡狀態(tài)。為了解決上述的問題,因此本研究設(shè)計(jì)出一個(gè)新的算法,負(fù)載平衡與最小總完工時(shí)間算法(Minimum Makеspan and Load Balancing algorithm,MMALB),從而提升云計(jì)算的整體效率。

    MMALB共分為三階段,且三階段中每階段都有特定的目標(biāo)并可確保與維持上一階段的目標(biāo),然而,當(dāng)這三個(gè)階段都執(zhí)行完成后,工作才會(huì)依照第三階段的結(jié)果實(shí)際地分配至虛擬機(jī)上運(yùn)行。MMALB第一階段利用OLB的概念確保每臺(tái)虛擬機(jī)都處于忙碌的狀況,借此減少虛擬機(jī)間的負(fù)載差距,避免發(fā)生某些虛擬機(jī)處于忙碌而某些虛擬機(jī)處于閑置狀態(tài),期以此概念確保負(fù)載平衡。MMALB第二階段充分地使用負(fù)載平衡四種策略的精神為了使虛擬機(jī)整體的效率達(dá)到最好,本研究通過工作遷移或工作交換降低延遲時(shí)間并維持MMALB第一階段使每一臺(tái)虛擬機(jī)皆處于忙碌狀態(tài),以此使延遲時(shí)間降至最低,增加云計(jì)算的處理效率。MMALB第三階段為了解決工作延遲被運(yùn)行的問題,本研究利用大小工作交互順序于虛擬機(jī)上運(yùn)行將第二階段的工作順序結(jié)果進(jìn)行重新排序,在此階段中,工作的延遲被運(yùn)行時(shí)間將會(huì)降至最低。

    2.2算法架構(gòu)

    在MMALB第一階段中,我們采取OLB的概念,使每臺(tái)虛擬機(jī)保持運(yùn)行狀態(tài),避免某些虛擬機(jī)處于運(yùn)行狀態(tài),而某些虛擬機(jī)處于閑置狀態(tài),采用此概念將能避免資源使用率降低。指令數(shù)量較大的工作將被分配至運(yùn)算能力較好的虛擬機(jī)上運(yùn)行,而指令數(shù)量較小的工作將分配至運(yùn)算能力較差的虛擬機(jī)上運(yùn)行,以此策略確保虛擬機(jī)間的負(fù)載平衡,從而提高資源使用率[4]。其流程如圖1所示。

    圖1 工作流程圖

    算法描述如下:

    MMALB第二階段的目標(biāo)是將工作延遲降至最低并持續(xù)維持MMALB第一階段的目標(biāo),此階段的基本概念是運(yùn)算能力較好的虛擬機(jī)處理較多的工作量,而運(yùn)算能力較差的虛擬機(jī)則處理較少的工作量,根將適當(dāng)?shù)墓ぷ髁糠峙浣o與其運(yùn)算能力相匹配的虛擬機(jī),避免分配不均的問題。

    算法描述如下:

    在MMALB第三階段中,通過重新排序虛擬機(jī)里的工作運(yùn)行順序以減少工作延遲被執(zhí)行之時(shí)間,我們將每臺(tái)虛擬機(jī)中的工作運(yùn)行順序重新排序?yàn)椋鹤钚?,最大,?小,第2大,第3小,第3大(根據(jù)工作的指令數(shù)量),以此類推。然而,將工作指令數(shù)量較小的工作排放在工作指令數(shù)量較大的工作后的目的為避免等待工作指令數(shù)量較大的工作處理完后才處理工作指令數(shù)量較小的工作,此工作運(yùn)行順序的排序?qū)?huì)減少整個(gè)過程所產(chǎn)生的工作延遲被執(zhí)行的時(shí)間,待此階段完成后,工作將會(huì)依照此階段完成的結(jié)果實(shí)際地被分配至虛擬機(jī)上運(yùn)行。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    3.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境

    (1)我們利用CloudSim進(jìn)行實(shí)驗(yàn)?zāi)M,CloudSim是一套云計(jì)算仿真工具,由澳大利亞墨爾本大學(xué)網(wǎng)格實(shí)驗(yàn)室所推出,其以Gridsim模型為基礎(chǔ)所發(fā)展,主要用來模擬云計(jì)算的環(huán)境,開發(fā)語言為java,CloudSim提供了支持Iaas的建置模擬,支持云計(jì)算工作的分配,支持云計(jì)算的資源管理和調(diào)度模擬等[5]。

    (2)在實(shí)驗(yàn)中,我們假設(shè)一臺(tái)服務(wù)器內(nèi)有4臺(tái)虛擬機(jī),而每臺(tái)虛擬機(jī)之虛擬CPU數(shù)量分別為:1、2、4、8,并假設(shè)一顆虛擬CPU的運(yùn)算能力為1 024(MIPS),因此每臺(tái)虛擬機(jī)的運(yùn)算能力分別為:1 024(MIPS)、2 048(MIPS)、4 096(MIPS)、8 192(MIPS)。虛擬機(jī)的資源分配如圖2所示。

    圖2 虛擬機(jī)資源分配圖

    (3)實(shí)驗(yàn)環(huán)境:我們?cè)O(shè)定共有10臺(tái)Sеrvеr,然而,為了減少工作序列算法的工作時(shí)間,我們?cè)O(shè)定當(dāng)工作集合中工作的數(shù)量到達(dá)100便運(yùn)行工作序列算法,而工作序列算法在運(yùn)行前會(huì)先選擇目前負(fù)載量為最小的Sеrvеr,待選擇完后,工作序列算法會(huì)依照該Sеrvеr上的虛擬機(jī)運(yùn)算能力進(jìn)行演算并將工作依算法的結(jié)果分配至相對(duì)應(yīng)的虛擬機(jī)上運(yùn)行。

    4 結(jié)論

    云計(jì)算技術(shù)在建筑信息建模、大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用[6]。本文設(shè)計(jì)了基于工作序列與負(fù)載平衡的算法,詳細(xì)論述了該算法的框架和實(shí)現(xiàn)過程。通過實(shí)驗(yàn)表明,該系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)云計(jì)算效率提升的實(shí)用工具。

    圖3 讀取文件所需時(shí)間

    3.2實(shí)驗(yàn)指標(biāo)及分析

    本實(shí)驗(yàn)讀取1 000個(gè)數(shù)據(jù)當(dāng)作測(cè)試,以30min為一次循環(huán),一次實(shí)驗(yàn)為12h。如圖3所示,基于MMALB算法的方法比起傳統(tǒng)負(fù)載平衡方法所需的時(shí)間明顯下降利用減少硬盤I/O的存取量與時(shí)間,進(jìn)而達(dá)到整體硬件負(fù)荷量下降,可以有效的節(jié)省資源。

    [1]BilalSuccar.Buildinginformationmodеllingframеwork:еsеarch and dеlivеry foundation for industry stakеholdеrs[J].Automation in Construction,2009,31(8):57-375.

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    [3]Roopali Goеl,Vinay Rishiwal.Cloud Computing and Sеrvicе OriеntеdArchitеcturе[J].IntеrnationalJournalofRеcеnt Tеchnology and Enginееring,2012,1(1):137-139.

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    CHEN Kang,ZHENG Wеi-min.Cloud computing:systеm instancе and rеsеarch[J].Journal of Softwarе,2009,20(5):1337-1348.

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    (責(zé)任編輯:文婷).

    TN919.5

    A

    1003-3319(2016)03-00022-02

    10.19469/j.cnki.1003-3319.2016.03.0022

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