面向SLA的云计算负载均衡策略

雷显玉，刘 勇，黄广君

(河南科技大学 信息工程学院，河南 洛阳 471023)

面向SLA的云计算负载均衡策略

雷显玉，刘 勇，黄广君

(河南科技大学 信息工程学院，河南 洛阳 471023)

云计算负载均衡是保障SLA协议的关键问题之一;针对云计算负载均衡问题，提出一种面向SLA的负载均衡策略;该策略引入人工神经网络思想，建立负载均衡模型，采用单层感知器算法(SLPA)将虚拟机负载状态进行分类，然后利用结合了动态加权轮询算法的BP神经网络算法(BPNNA-DWRRA)有针对性地对虚拟机负载权重进行预测更新，最后将任务调度到最小权重所对应的可行虚拟机上;应用CloudSim进行仿真实验，结果表明了该策略的可行性，同时，相比加权最小链接算法和粒子群算法，该策略的平均响应时间分别节省了43.6%和22.5%，SLA违反率分别降低了20.7%和14.4%;因此，所提策略在响应用户任务时，请求响应时间短，SLA违反率低，保障了SLA。

服务等级协议；云计算；负载均衡；人工神经网络；动态加权轮询

0 引言

云计算是一种商业服务模式，云服务提供商为用户提供服务，用户按需使用并按量付费，同时，双方签订SLA[1](service level agreement，服务等级协议)来确保自身利益和服务质量。但是云计算环境下服务器之间存在的异构性导致在资源分配的过程中会产生负载不均衡[2]，使集群整体性能下降，用户服务质量无法得到保障，云服务提供商也需要因SLA违约而缴纳罚金。因此，如何均衡系统负载，减少SLA违反率，保障服务质量成为亟待解决的问题。

为解决负载均衡问题，国内外研究者已经提出了多种不同的算法和策略，文献[3]设计了一种改进的基于动态反馈机制的负载均衡算法，该算法实现了有效的动态负载平衡，简化了负载均衡器的任务分配算法。……