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基于蜜蜂采蜜机理的云计算负载均衡策略
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.07[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61170120)
中文摘要:

任务调度是云计算研究中的NP难优化问题,负载均衡问题是任务调度的热点研究内容之一。针对云计算环境中任务分配不够合理、用户服务质量低的问题,提出一种模拟蜜蜂采蜜机理的负载均衡策略。该策略模拟蜂群觅食行为,建立负载均衡模型,被迁移的任务作为侦察蜂更新虚拟机的负载信息,并采用贝叶斯分类算法对虚拟机负载状态进行分类,将任务从重负载虚拟机迁移至轻负载虚拟机,同时满足目标虚拟机中高优先级任务的数量最少,避免了大量任务被调度到同一性能较优的虚拟机上,能够有效减少任务等待时间。实验结果表明,基于蜜蜂采蜜机理的负载均衡策略与传统算法相比,减少了任务响应时间、完工时间和迁移次数,同时更好地满足了用户服务质量需求。

英文摘要:

Task scheduling is an NP-hard optimization problem for cloud computing research,and load balancing problem is one of the hot researches of task scheduling. For the problem that task allocation is not reasonable enough and user's quality of service is low in cloud computing environment,this paper proposed a load balancing strategy by simulating bees hunting honey mechanism. The strategy simulated the foraging behavior of honey bees,then established load balancing model. The migrated task as the scouter updated the information of VMs. The paper classified the VMs by Naive Bayes algorithm. It migrated the tasks in heavy loaded VMs to the light loaded VM whose number of tasks with higher priority in the queue was minimal. It avoided numerous tasks being scheduled to the same VM with good performance. This can effectively reduce the waiting time of the tasks. The experimental results illustrate that load balancing strategy based on bees hunting honey mechanism can reduce the response time,makespan of the tasks and migration times. At the same time it can meet the users' need of quality of service better.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049