不确定网络负载下虚拟机匹配调度仿真

中韩fta第37卷第5期计算机仿真2020年5月文章编号:1006-9348 (2020 )05-0363-04化身博士小说

不确定网络负载下虚拟机匹配调度仿真

李响，孙华志

(天津师范大学计算机与信息工程学院，天津300387)

摘要：针对传统的虚拟机匹配调度存在的内存占用率过高、调度过程所造成的系统负载均衡性较差等问题，提出一种不确定网络负载下的虚拟机匹配调度方法。首先构建虚拟机资源匹配调度模型。根据模型对目标网络不确定性负载属性进行分析，其次对于用户任务集合中的各个任务，计算其在虚拟机资源池中每个虚拟机资源上的信任效益函数值，选取效益函数值较小的任务映射到虚拟机上；最后采用遗传算法进行虚拟机匹配调度，依据虚拟机资源配置情况通过多次迭代过程确定最优染体，得到虚拟机的最佳匹配调度策略。实验结果证明，所提方法可以有效降低内存占用率，提髙负载均衡度。

关键词：负载属性；信任效益函数值；个体染体；遗传算法

中图分类号:TP391.41 文献标识码：B

Virtual Machine Matching Scheduling Simulation under

Uncertain Network Load

LI Xiang,SUN Hua-zhi

(College of Computer and Information Engineering,Tianjin Normal University,Tianjin300387, China)

A B S T R A C T：This article puts forward a method to match and schedule the virtual machine under uncertain network

load.Firstly,the resource matching scheduling model of virtual machine was constructed.According t o the model, the uncertainty load attribute of objective network was analyzed.For each task i n the user task set,the trust benefit function of each virtual machine resource in the virtual machine resource pool was calculated.Then,the task with the smaller benefit function value was selected t o be mapped to the virtual machine.Finally,the genetic algorithm was used to perform the virtual machine matching scheduling.According to the virtual machine resource configuration,the optimal chromosome was determined through multiple iterations.Thus,the best matching and scheduling strategy of the virtual machine was obtained.Simulation results show that the proposed method can effectively reduce the memory utilization and improve the load balance.

K E Y W O R D S：Load attribute；Trust benefit function value；Individual chromosome；Genetic algorithm

每上一个台阶都顶一下l引言

信息技术不断发展，互联网的普及使人们的生活方式发生了巨大的改变[1]，数据规模越来越大，人们对网络数据的计算能力的要求也在日益提高。单个虚拟机已难以满足人们日益增长的计算需求.虚拟机调度模式作为一种新的调度模式[2]，可使网络中的资源匹配更加合理并且有效，具有很大的发展前景与实用价值[3]，而当前的虚拟机调度方案大多数都是串行部署用户提交的任务，用户体验感降差，同时也会导致系统负载不均衡等问题1<]，引起了很多专家与学者的

爆炸和火灾危险环境电力装置设计规范基金项目：天津市艺术规划项目（A16045)；天津师范大学实验室改革基金（Y Z1130151806 )；天津师范大学教学改革项目

(GYB01217051)

收稿日期:2018-11-14修回日期:2019-01-09重视，由于不确定网络负载下虚拟机匹配调度方法本身可以提高资源利用率，能够满足灵活多变的用户应用需求[5]，对于研究资源管理也具有重要的意义，因此成为了业内人士研究的焦点课题，受到了广泛的关注，并取得了很多好的成

亚硫酸钙

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中国海警文献[7]提出了一种基于二次指数平滑预测的虚拟机调度方法，通过二次指数平滑法预测虚拟机资源负载情况，运用M M T与M M相结合的虚拟机匹配方法，选择目标虚拟主机进行匹配，对匹配结果进行调度。采用该方法进行虚拟机匹配调度负载均衡性较差。文献[8]提出了一种高效的多虚拟机迁移调度算法，对虚拟机资源进行聚类，运用相关匹配技术对聚类结果进行匹配，从而降低了虚拟机匹配调度的响应延时，构建多处理器，结合建立负载均衡的方法对虚拟机进行匹配调度优化。该方法存在的弊端是内存占用率较高。

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