33、云负载均衡与数据挖掘技术解析

云负载均衡与数据挖掘技术解析

1. 模糊行惩罚机制在云负载均衡中的应用

在模糊云计算环境中，负载均衡是一个关键问题，模糊行惩罚机制被提出用于解决这一问题。该机制主要用于处理模糊环境下不确定的响应时间和内存容量问题，能有效解决模糊平衡和不平衡的负载均衡问题，减少迭代次数，从而改善响应时间和空间复杂度，降低成本，提高性能和用户满意度。

1.1 模糊行惩罚机制步骤

• 步骤 1：创建模糊值矩阵
  • Matrix[i][j] = 云任务数量/工作负载响应率。
• 步骤 2：计算每个模糊响应时间 Xij 的排名值
  • 若响应时间为模糊三角数 (b1, b2, b3)，排名值计算为 Mag (∼Xij) = (b1 + 10b2 + b3)/12。
  • 若响应时间为模糊梯形数 (b1, b2, b3, b4)，排名值计算为 Mag (∼Xij) = (b1 + 5b2 + 5b3 + b4)/12。
• 步骤 3：在矩阵中检查每行
  • 圈出排名值小于该行其他响应时间的响应时间。
• 步骤 4：确定最优工作负载
  • 情况 a ：检查矩阵中所有圈出的模糊响应时间，找出在列和行中唯一圈出的模糊响应时间，分配该响应时间并移除