云计算资源分配中蚁群算法研究报告

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蚁群算法在云计算资源分配中的应用研究

张春艳

<中国矿业大学计算机科学与技术学院,徐州221116）

摘要：针对目前已提出的云计算资源调度模型，提出一种基于蚁群算法的资源分配策略。分配云计算资源时，首先在云计算网络中发现社团，探测可用节点的计算能力，然后根据云计算服务模式特点，通过分析诸如网络带宽占用、线路质量、响应时间、任务费用、可靠性等因素对资源分配的影响，利用蚁群算法得到一组最优的计算资源。通过在CloudSim 环境下的仿真进行分析和比较，这种算法能在满足云计算服务模式的情况下，获得比其他一些针对网络的的分配算法更短的响应时间和更强的工作质量，从而更加适合在云环境中使用。关键词：云计算；蚁群算法；服务模式；调度

中图分类号：TP

Applied researchofantcolony algorithm in computing

clouds resources allocation

ZHANG Chunyan

(Computerscience andtechnology School,Cumt,Xuzhou 221116>

Abstract: In view of the present scheduling model of clouds computing resources, a resource allocationstrategybasedonantcolonyalgorithmisproposed.Distributingcloudcalculativeresources, firstfindsocietiesincomputingcloudsnetwork,detectusablenodecomputingpower,andthenbased onthecloudcalculativeservicemode,throughtheanalysisofthecharacteristicsuchasnetwork

bandwidth,linequality,responsetime,task expenses,otherfactorsonthereliabilityofresource allocationinfluence,usingtheantcolonyalgorithmtogetasetofoptimalcomputingresources. ThroughanalysisandcomparisoninthesimulationunderCloudSimenvironment,thisalgorithmcan satisfythecloudcalculativeservicemodeofthecircumstances,getshorterresponsetimeandstronger workqualitythansomeotherinnetworkofdistributionalgorithm,andtherebymoresuitableforusein the cloud environment.

Keywords: Cloudcomputing。 ant algorithm。 servicemode。schedule

0 引言

由于信息化技术的迅速发展，网络上数据逐渐复杂庞大，传统的并行技术等已不能为满足人类日益增长的办公和科研发展的需要。一些网络模式应运而生，云计算作为一种新型的并行计算技术也出现在网络上。

云计算作为一种基于互联网的新计算模式，是分布式计算(DistributedComputing>、并行计算(ParallelComputing>和网格计算(GridComputing>的进一步发展，也是这些计算机科学概念的商业实现。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。云计算的资源是动态易扩展而且虚拟化的，通过互联网提供云计算是基于互联网的超级计算模式，通过架构一个分布的、可全球访问的资源结构，使数据中心在类似互联网的环境下运行计算，即把存储于个人电脑、移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起，协同工作。主要包括三种层次的服务：基

础设施即服务

作者简介：张春艳<1985-），女，工科硕士，主要研究方向：云计算和蚁群算法.E-mail:zhangcy8511@

近年来，虚拟化作为云计算的基石，也一直是一个炙手可热的研究领域。虚拟化的浪潮席卷服务器、存储、网络、PC机等各个领域。虚拟化最突出的优势就是节省资金、整合服

务器、最大化资源利用率。

本文提出的蚁群算法分配策略，综合考虑了云计算分布的一系列特点，以期实现在这种环境中能够满足用户作业分配合适资源的需求。

1 云计算服务模式

在云计算服务模式中，用户交互接口以Web Service 方式为各种用户提供访问接口，以获取用户需求；配置工具用以在分配的节点上准备任务运行环境；系统管理模块负责管理和分配所有可用的资源，其核心是保证负载均衡；服务目录是用户可以访问的服务清单；监视统计模块负责监视节点的运行状态，并完成用户使用节点情况的统计。用户交互接口允许用户从目录中选择并调用一个服务，将请求传递给系统管理模块后，它将为用户分配合适的资源,然后调用配置工具为用户准备运行环境。在云服务器端, 所有的计算及存储资源分布在不同的节点上，系统管理员主要是使用一些配置工具和系统管理软件，一方面可以方便快捷地为用户提供计算和存储资源，另一方面可以对这些计算存储资源进行高效管理，提高资源利用率。

对于云计算服务提供商来说, 其核心技术是如何对用户申请的计算资源进行分配和管理，其效率直接影响整个云计算环境的工作性能。由于云计算中资源具有自治性、虚拟化等独特的特点，使得原有的针对单纯分布式、网格计算资源分配和调度算法已无法在该环境中有效工作。在云计算中，资源分配的效率非常重要，对云计算平台的系统综合性能影响很大。

2 算法描述

基于上述云环境的特点及服务模式，我们提出以下资源分配算法。

2.1 资源分配流程

参考Map/Reduce计算系统[2]，云环境中的每个单元可以分为两大角色：Master 和Slave，前者主要配置NameNode和JobTracker 节点，后者配置DataNode和TaskTracker 节点。在资源分配时由该单元的主作业调度节点

2.2 模型及其考虑参数

将slave节点域作为一个无向图G