本文選題：負載均衡　切入點：分布式系統(tǒng)　出處：《計算機應(yīng)用》2016年S2期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對分布式集群異構(gòu)環(huán)境下集群節(jié)點負載不平衡引起的資源利用率低、作業(yè)響應(yīng)時間長、系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量不佳的問題,根據(jù)熵的理論給出集群負載熵的定義,并提出一種基于負載熵的層次負載均衡算法。該算法采用將靜態(tài)輪詢負載和基于負載熵的動態(tài)負載相結(jié)合的分層負載策略,并將集群劃分成若干個均衡域,很好地規(guī)避了因集群規(guī)模太大引起的節(jié)點通信延遲的問題。在Cloudsim上仿真實驗表明,該算法相對于Cloudsim自帶的先來先服務(wù)(FCFS)算法性能提高26.1%,相對于基于并行計算熵的同構(gòu)集群負載均衡(PCEBLB)算法性能提高12.04%。實驗結(jié)果表明該算法對節(jié)點負載具有良好的均衡性,有效地控制了集群負載失衡的問題,提高了集群系統(tǒng)的資源利用率。
[Abstract]:Aiming at the problems of low resource utilization, long job response time and poor system service quality caused by the load imbalance of cluster nodes in distributed cluster heterogeneous environment, the definition of cluster load entropy is given according to the theory of entropy. A hierarchical load balancing algorithm based on load entropy is proposed, which combines static polling load with dynamic load based on load entropy, and divides the cluster into several balancing domains. The problem of node communication delay caused by the large cluster size is well avoided. The simulation results on Cloudsim show that, Compared with Cloudsim, the performance of this algorithm is improved by 26.1 and 12.04, respectively. The experimental results show that the proposed algorithm has a good load balance for nodes, and the performance of PCEBLB-based isomorphic cluster load balancing algorithm based on parallel computing entropy is improved by 12.04. the experimental results show that the proposed algorithm has a good performance in balancing the load of nodes, and the performance of the proposed algorithm is better than that of the algorithm based on parallel computing entropy. The problem of cluster load imbalance is effectively controlled and the resource utilization of cluster system is improved.
【作者單位】： 中國科學(xué)院成都計算機應(yīng)用研究所;西南民族大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61379019)
【分類號】：TP301.6

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本文編號：1637043