6、云环境下面向任务的服务资源分配负载均衡策略

云环境下面向任务的服务资源分配负载均衡策略

1. 引言

云计算作为一种新型信息服务环境，近年来依托数据中心、互联网、移动终端等核心技术在互联网上迅速发展。它让外部用户能按需、按使用量付费的方式便捷灵活地使用服务资源，如亚马逊的弹性计算云（EC2）、谷歌应用引擎和Salesforce CRM等。用户使用云计算服务资源就像使用水、电、气等社会公共服务资源一样。

然而，云计算环境下的信息服务是一个复杂的过程，涉及服务模型设计、服务需求匹配、服务资源分配、服务质量评估以及服务系统的分析、设计和实现等。随着用户需求的不断变化和服务资源的持续增加，云计算中的服务资源分配成为重要问题。

为提高服务资源利用率，云计算将分散的服务资源整合到资源池中，使单个服务应用能以多租户方式为不同用户提供服务。但面对大量服务需求时，常出现服务资源分配不合理的情况，部分资源闲置，部分资源过载，这会降低服务能力，甚至影响系统稳定性。因此，服务资源分配需要负载均衡策略，根据用户不同需求和各类服务资源进行动态调整。

2. 相关工作

资源分配的负载均衡策略已在P2P网络、Web网络、并行计算、网格计算等领域得到应用。例如，支持动态负载均衡的P2P资源发现机制、被动节点负载统计方法、支持比例延迟保证的负载均衡集群策略、负载均衡性能量化模型、网格计算环境下连续任务的混合负载均衡策略等。为解决负载均衡问题，也有多种算法，如非参数回归和无悔最小延迟的负载均衡算法、分层迭代动态负载均衡算法、会话自适应负载均衡算法等。

现有分布式环境中服务过程的不确定性主要体现在服务分布和服务参与者的不确定性上。通常，服务资源分配在信息服务模型下进行，但云计算极大改变了传统信息服务模型