结合随机抽样和虚拟化技术的负载均衡方法

摘要

本发明提供了一种结合随机抽样和虚拟化技术的负载均衡方法，包括随机抽样步骤和虚拟化步骤。本发明通过结合随机抽样和虚拟化技术，做出全局负载(网络带宽)的均衡选择，也能够保证局部负载(CPU、内存)的均衡选择，从而可以显著提高整个分布式系统(云计算)的所有资源(网络带宽、CPU、内存)的利用率。使得用户的满意度最大化，减少响应时间，增加资源的利用率，减少任务被驳回的数量，提高整个分布式系统的性能。全局管控和局部管控的分离使得整个系统节省能源、更易于扩展和维护，从而使得这样的负载均衡方法更有实际应用价值。

主权项

一种结合随机抽样和虚拟化技术的负载均衡方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：随机抽样步骤，所述随机抽样步骤用于根据不同地理位置的服务器和不同网络分布，将批量的任务从全局主控结点分配到局部控制服务器；步骤二：虚拟化步骤，所述虚拟化步骤用于将局部控制服务器上面的批量任务分配到资源池对应的虚拟机上面来处理；在步骤一中采用通信延迟策略和计算能力策略，以控制全局的负载均衡；所述通信延迟策略，用于根据当前整个系统的负载均衡较低时，在随机抽样步骤进行最后一个结点的选择的时候，优先选择通信延迟较低的结点；所述计算能力策略，用于根据当前整个系统的负载均衡较高时，在随机抽样步骤进行结点选择的时候，尽量选择计算能力较强的结点；所述虚拟化步骤采用基于资源池分配的负载均衡算法和基于预测的弹性负载均衡算法，以负责局部的负载均衡；所述基于资源池分配的负载均衡算法，根据当前局部分布式系统的资源池的负载情况来分配任务，以保证系统的所有资源池的虚拟机都能够保证高质量的负载均衡状态；所述基于预测的弹性分配负载均衡算法，是当任务分配到具体的资源池之后，针对资源池内部的处理机制，以让系统的资源池发挥到较高质量的利用，或者让空闲的虚拟机较少被利用，增加整个系统的性能，降低开销。