基于多目標(biāo)演化算法的云計(jì)算虛擬機(jī)分配策略研究
【圖文】:
獲取資源。而如何對云計(jì)算資源進(jìn)行合理分配與高效調(diào)度,保證云數(shù)據(jù)中心的均衡負(fù)載性能及低能耗已成為當(dāng)前云計(jì)算研究的難點(diǎn)。因此,研究負(fù)載均衡、低能耗的云計(jì)算資源分配與動(dòng)態(tài)調(diào)度算法具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。2云計(jì)算虛擬機(jī)調(diào)度模型虛擬化資源是通過虛擬化技術(shù)對物理資源進(jìn)行抽象后的資源。由于城市數(shù)據(jù)中心硬件設(shè)備間存在差異且兼容性差,進(jìn)行統(tǒng)一的物理資源管理難以實(shí)現(xiàn)。而通過對資源的抽象和虛擬化,屏蔽物理資源間的差異,搭建云計(jì)算環(huán)境,為實(shí)現(xiàn)資源的統(tǒng)一管理提供了科學(xué)可行的方案。資源虛擬化結(jié)構(gòu)如圖1所示。圖1資源虛擬化結(jié)構(gòu)示意圖·48·
將序列中的其他虛擬機(jī)按照上述算法放入物理節(jié)點(diǎn)中。其偽代碼如下。以9個(gè)虛擬機(jī)分配到5個(gè)物理節(jié)點(diǎn)為例對編碼進(jìn)行闡述,基于組的鏈?zhǔn)骄幋a如圖3所示。圖3基于組的虛擬機(jī)分配鏈?zhǔn)骄幋a2.評(píng)估函數(shù)均衡負(fù)載保證應(yīng)用系統(tǒng)高性能、物理節(jié)點(diǎn)低使用率兩個(gè)目標(biāo),通過兩個(gè)適應(yīng)度函數(shù)(見式(2))來評(píng)估個(gè)體。第一個(gè)是使用物理節(jié)點(diǎn)的使用個(gè)數(shù)來評(píng)估染色體的耗能程度,物理節(jié)點(diǎn)占用越少,耗能越;第二個(gè)是按照已使用物理節(jié)點(diǎn)的負(fù)載方差來評(píng)估染色體負(fù)載性能,方差值越小,負(fù)載性能越好。Fitness={min∑jCj,min∑dDξid}(2)3.3演化算子1.交叉算子針對虛擬機(jī)分配到物理節(jié)點(diǎn)的問題,基于組的鏈?zhǔn)骄幋a包含兩個(gè)部分:虛擬機(jī)編碼和物理節(jié)點(diǎn)編碼。用組及內(nèi)部鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)表示染色體的基因,組中虛擬機(jī)個(gè)數(shù)不是固定的,所以交叉涉及長度可變的染色體。本文提出兩種交叉因子:最低索引-最大長度交叉、改進(jìn)單點(diǎn)交叉。(1)最低索引-最大長度交叉的步驟①兩個(gè)父個(gè)體交叉產(chǎn)生一個(gè)子個(gè)體;②比較兩個(gè)父個(gè)體的最小索引的組中虛擬機(jī)分配鏈?zhǔn)介L度,,選取較長的組遺傳給子個(gè)體;③刪除兩個(gè)父個(gè)體中已遺傳到子個(gè)體中的各虛擬機(jī)編號(hào);④循環(huán)步驟②,直到所有虛擬機(jī)編號(hào)都被遺傳給子個(gè)體。假如父個(gè)體1{(1,3,6),(2,4),(5)}和父個(gè)體2{(1,2),(3,4,5,6)}被選取進(jìn)行交叉。首先父個(gè)體1的最小索引組(1,3,6)的鏈?zhǔn)介L度相比父個(gè)體2的最小索引組(1,2)的鏈?zhǔn)介L度要長(如果長度相等,則比較組對應(yīng)的物理節(jié)點(diǎn)的可分配資源量,選取值小的組)
【作者單位】: 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;九江職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】:國家科技支撐計(jì)劃(2012BAH35B03)資助
【分類號(hào)】:TP302
【參考文獻(xiàn)】
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