云計算資源負載均衡模型集群智能優化算法的研究

李波

【摘要】 隨著社會的發展，各種信息數據的不斷增加，使用傳統的方式對這些數據進行處理，就不能滿足當前社會發展的需求，在這種情況下，云計算就應運而出，將這一問題進行了解決，但是在使用云計算的過程中，還會出現負載不均衡的問題，為了更好的對云計算進行應用，本文首先就建立了相應的負載均衡智能優化模型，然后根據模型分析了云計算資源負載均衡模型集群智能優化算法，以使云計算的應用價值更高。

【關鍵詞】 云計算 負載均衡 智能優化算法

引言：在當前階段中，隨著對科學技術的不斷研究，虛擬化技術得到了大力的發展，增加了云計算中的資源數量，提高了云計算的計算能力，進而增加其在使用過程中的作用。但是，在其進行運行過程中，由于任務量較大，如何進行資源分配成為了一項新的難題，如果處理不好這一項問題，就會使云計算的作用無法完全的體現出來，因此，在當前情況下，加強對云計算資源負載均衡模型集群智能優化算法的研究具有重要的意義。

一、負載均衡智能優化模型

在云計算中，虛擬機在其中占據重要的作用，將云計算中的數據進行了有效的保存，在云計算進行工作的過程中就是虛擬機與任務的分配，根據其工作情況的不同，可以將其分為4個層次：第一個層次為任務接收層，進行資料的收集工作，并對其進行一定的處理，提交給虛擬機創建層；第二層次就是虛擬機創建層，根據接收到的資料信息，建立處不同的虛擬機，并將任務提交到相應的虛擬機上；第三層為負載均衡策略層，該層將虛擬機中的任務量進行分析，并將其轉化為相應的數字信號，根據相應的均衡策略，將虛擬機提交到計算機上；最后一層就是計算機層，其可以根據虛擬機傳遞的數字信號，提供其所需要的資源，并將任務發放給各個虛擬機，將任務進行分配。對其進行優化時，是在任務調度的基礎上對其進行改善的，不僅能求出任務的負載量，還可以推測出資源能力大小，根據其建立出相應的數學模型來進行分析[1]。

二、云計算資源負載均衡模型集群智能優化算法

2.1算法簡介

在該優化負載均衡模型中使用的是遺傳算法，其是借鑒生物學中的進化論研究出來的一種數學算法。首先對實際的信息進行收集，并將其進行編碼，形成不同的染色體，相同的染色體集中到一起，就會形成初始群體，然后分別對每個群體進行相應的計算，計算出個群體中染色體的適應度評價，根據計算出來的結果，選擇出良好的染色體進行遺傳，進而使染色體向著更優的方向發展，經過多次的遺傳后，就會得到最優解[2]。

2.2算法設計

1、初始化。在使用該算法的初始階段中，首先需要進行假設，假設群體中候選解的數量為A，需要使用的計算機數量為B，虛擬機數量為C，然后將A個候選解進行不同的編碼，就是將B個虛擬機提交到C個計算機上，可以形成A種不同的方案。

2、適應度函數設計。在對函數進行設計時可以發現，目標函數的數值為正數，這時要計算出其最小值，首先要計算出計算機中資源占用率的方差，其倒數就是適應度函數，

3、選擇運算設計。根據計算出不同候選解的不同適應度，來推測出不同候選解被選擇的幾率，將其按照一定的比例在輪盤上標記出來，適應度越大，在輪盤中所占的比例就越大，被選擇的幾率就越高。

4、交叉運算設計。將上述選擇出來的候選解進行簡單的處理后，每兩個候選解進行配對，使其一部分優質的基因進行對換，形成優勢更強的候選解，適應度也就會隨之提高，將設計方案進一步進行優化，更加貼近了最優解的距離。

5、變異運算設計。交叉運算是對整體范圍內進行計算的，而為了使運算的結果更加的貼近最優解，還要進行局部的計算，這時就要進行變異運算設計，就是將其中的某些基因值進行變動，變動后的數值一般要求小于0.1[3].

三、總結

綜上所述，為了使云計算在使用的過程中發揮出更大的作用，加強對其負載均衡模型集群智能優化算法研究具有重要的意義，提升了云計算中資源的利用效率，均衡了整個計算機中的使用負載，使得云計算的計算能力得到了有效的提高。但是，隨著社會的發展，科學技術的不斷進步，云計算內的資源也會不斷地更改，因此，我們就不能對此滿足，還要繼續加強力度對其研究，使其在社會發展的各個階段中都能夠起到重要的作用。

參 考 文 獻

[1]寧彬，谷瓊，吳釗等.云計算環境下的混沌螢火蟲的資源負載均衡算法[J].計算機應用研究，2014，06（11）：3397-3400.

[2]張牧.云計算和多維QoS環境中基于蟻群優化算法在虛擬機資源負載均衡問題中的研究[J].計算機科學，2013，10（S2）：60-62.

[3]程國建，劉麗景，石彩云等.一種混合遺傳算法在云計算負載均衡中的應用研究[J].西安石油大學學報（自然科學版），2012，09（02）：93-97+122-123.