【摘要】：針對(duì)運(yùn)營商創(chuàng)新業(yè)務(wù)訂單系統(tǒng)與政府合同安全保護(hù)備案系統(tǒng)之間需要進(jìn)行頻繁的大量數(shù)據(jù)交換共享,時(shí)常出現(xiàn)大量數(shù)據(jù)并發(fā)報(bào)送造成服務(wù)器不能及時(shí)響應(yīng),帶來數(shù)據(jù)不能實(shí)現(xiàn)高效的傳輸處理導(dǎo)致政府的監(jiān)管沒有辦法更加正常、有效、安全地實(shí)施。但是優(yōu)化的負(fù)載均衡體系可以解決海量數(shù)據(jù)同時(shí)發(fā)送造成服務(wù)器響應(yīng)不及時(shí)的問題,并且能夠?qū)?shù)據(jù)共享效率提高的同時(shí)降低數(shù)據(jù)交換共享時(shí)帶來的危險(xiǎn),能夠有效地保障數(shù)據(jù)共享的安全性。同時(shí)有利于政府穩(wěn)定有序地開展監(jiān)管業(yè)務(wù),有助于運(yùn)營商與政府企業(yè)對(duì)接創(chuàng)新業(yè)務(wù),有利于市場(chǎng)的平穩(wěn)發(fā)展,同時(shí)也有利于智慧城市的開展。初期負(fù)載均衡的產(chǎn)生是能夠有效地解決服務(wù)器集群中出現(xiàn)任務(wù)調(diào)度不均衡造成擁塞的問題,現(xiàn)在隨著互聯(lián)網(wǎng)的深入和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,尤其是云計(jì)算開始走向我們的生活也有越來越多的人認(rèn)可和使用,而負(fù)載均衡也漸漸成為云計(jì)算不可分割的重要部分同時(shí)也是研究領(lǐng)域的一個(gè)重點(diǎn)方向。由此本文提出一種將遺傳算法與珊瑚礁算法相融合的負(fù)載均衡方法,提高了網(wǎng)絡(luò)資源利用率,使負(fù)載均衡更加合理。本文提出的算法思想主要是將遺傳算法中交叉、選擇和變異應(yīng)用到珊瑚礁算法當(dāng)中,進(jìn)而提出一種基于遺傳珊瑚礁優(yōu)化算法,由于遺傳算法的基本思想是將生物學(xué)中遺傳概念應(yīng)用于進(jìn)化計(jì)算中,將進(jìn)化計(jì)算中的每一代個(gè)體分成若干類,從中選出若干適應(yīng)度較大的個(gè)體作為一類優(yōu)秀代表組成一個(gè)群,將遺傳算法中的遺傳選擇操作更大地優(yōu)化。再在種群中,以及不同的種群之間,進(jìn)行交叉,變異等操作產(chǎn)生一代新個(gè)體,因此遺傳算法中的全局搜索能力有了提高并且遺傳算法中種群的多樣性也有所增加,進(jìn)而提高了網(wǎng)絡(luò)資源利用率,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載不均衡的狀況有明顯的改善。無論在傳統(tǒng)的遺傳算法還是在本文提出的遺傳算法和珊瑚礁算法融合的優(yōu)化算法,適應(yīng)度函數(shù)是評(píng)判任務(wù)分配是否達(dá)到最優(yōu)的標(biāo)準(zhǔn),且在負(fù)載均衡的研究中舉足輕重。針對(duì)此種現(xiàn)象,本文將所有的服務(wù)器都視作計(jì)算服務(wù)器進(jìn)行處理。海量任務(wù)進(jìn)行并發(fā)請(qǐng)求需要進(jìn)行最優(yōu)分配組合時(shí),通過服務(wù)器最大利用率及時(shí)間最小化進(jìn)而實(shí)現(xiàn)的負(fù)載均衡,優(yōu)化資源配置及效率為負(fù)載均衡機(jī)制。其次針對(duì)云計(jì)算和負(fù)載均衡的相關(guān)概念進(jìn)行描述分析,遺傳算法與珊瑚礁算法結(jié)合流程進(jìn)行介紹。最后利用云計(jì)算仿真平臺(tái)CloudSim進(jìn)行擴(kuò)展,完成了不同算法之間的對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)從迭代次數(shù)、時(shí)間及功耗成本、負(fù)載均衡性方面入手。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后算法以上方面都要優(yōu)于遺傳算法、珊瑚礁算法及其他融合群智能算法等。
【圖文】：

虛擬機(jī)3圖 2.3 負(fù)載均衡架構(gòu)Fig2.3 Load Balancing Architecture2.2.2 云計(jì)算中數(shù)據(jù)中心資源調(diào)度標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定不同的云服務(wù)公司陸續(xù)開始提出標(biāo)準(zhǔn)化的應(yīng)用程序在不同云之有代表性的日本富士通公司和云計(jì)算相對(duì)成熟的紐約威睿公司兩云計(jì)算中數(shù)據(jù)中心資源標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了設(shè)定。日本富士通公司將數(shù)據(jù)中虛擬服務(wù)器、虛擬系統(tǒng)和虛擬數(shù)據(jù)中心等是依據(jù)用戶使用的流程進(jìn)區(qū)域的數(shù)據(jù)中心為虛擬數(shù)據(jù)中心定義為 VDC;為設(shè)配提供商方便提源及相關(guān)屬性和操作為虛擬系統(tǒng)描述定義為 VSYS DescriptDescriptor 的集合則為 VSYS;保障服務(wù)可靠性的供給則為虛擬硬盤對(duì)云計(jì)算資源的分類和定義如圖 2.4 所示，，紐約威睿公司對(duì)云計(jì)算

圖 2.5 威睿公司分類和定義Fig2.5 Classification and Definition of VMware Company2.3 負(fù)載均衡主要算法每臺(tái)服務(wù)器上都會(huì)分配一個(gè)相比于其他服務(wù)器能夠處理連接能力的權(quán)重為加權(quán)輪載均衡算法(WRR)、將任務(wù)請(qǐng)求分配給任務(wù)最少的服務(wù)器加權(quán)最小連接負(fù)載均衡算LC)，這些算法均為負(fù)載均衡的主要算法的一部分。關(guān)于加權(quán)輪詢負(fù)載均衡調(diào)度算法[19]，段中興[31]等人提出一種針對(duì)信道不清晰誤碼率況提出一種加權(quán)輪詢負(fù)載均衡調(diào)度公平的算法。通過誤碼率的定向衡量和測(cè)評(píng)針對(duì)信前所處的負(fù)載情況進(jìn)行合理的推導(dǎo)判斷，進(jìn)一步使信道中每個(gè)鏈路負(fù)載調(diào)度值自動(dòng)進(jìn)整適應(yīng)。同時(shí)為了增強(qiáng)自主尋有的能力還引用了模糊規(guī)則自校正算法。徐淑琦[32]等人doop 平臺(tái)上為了進(jìn)一步將任務(wù)調(diào)度的效率針在加權(quán)輪詢調(diào)度算法的基礎(chǔ)環(huán)境下pReduce 本身的優(yōu)點(diǎn)特性進(jìn)行提高提出了改進(jìn)，保證了任務(wù)分配的公平性，縮短任務(wù)的執(zhí)行反饋時(shí)間，執(zhí)行任務(wù)的比例有所提高。加權(quán)最小連接負(fù)載均衡算法(WLC)是服會(huì)把任務(wù)請(qǐng)求調(diào)度分配給任務(wù)數(shù)量與其他服務(wù)器相比相對(duì)較少的服務(wù)器上。徐敏[33]等
【學(xué)位授予單位】：吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP18;TP393.02

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2664461