回顾不同的方法在计算网格负载平衡

文摘

在异构环境中像网格,允许使用地理上广泛分布和multi-owner资源来解决应用程序高度。所以对于保持维护之间的工作负载平衡出现基础设施网格,使用负载平衡算法是非常重要的。工作是需要同样不同计算节点之间的平衡。在异构网络充分利用资源,增加计算和整体提高系统的吞吐量是负载平衡算法的目的。本文的目的是审查各种不同的负载平衡算法的异构网络网格和识别各种指标和确定它们之间的差距。许多负载平衡算法已经实现,不利于各种异构性等问题,可伸缩性等。不同的负载均衡算法对网格环境的油烟等各种规格跨度,时间,资源利用率、平均通信开销,可靠性,稳定性,容错性。

关键字

网格计算、负载均衡、分布式计算、资源管理。

介绍

网格计算正成为一个大规模分布式基础设施,允许大规模的资源共享和同步问题解决在动态异构网络。数字资源是相互联系、相互独立工作的配合。工作负载代表执行的工作量,所有的资源都有不同的处理速度。网格环境中可以通过调度网格作业提供一个资源平衡结果正确的[1]。一种改进的调度和有效负载平衡算法整个网格可能导致提高整个系统性能减少了执行时间。负载平衡是需要在各种资源公平分配任务,以提高计算和最小任务执行时间。网格中某些节点可能严重加载一些闲置或称下加载。所以更好的负载平衡算法是防止情况的一些资源承受着工作和没有充分利用或说免费。网格环境中涉及的各种问题[2]如下。

异构性:

异质性是指使用不同的技术和管理政策中存在的计算和网络资源。

自主性:

它指的是自治的,因为多个拥有共享网格资源的组织,一个网站被视为自主计算实体。

可伸缩性:

问题,当一个网格从很少的资源增长到数百万。更好的容错服务和质量能力要求。

动态性:

资源失败是可能可以由于一些硬件的软件或连接扰动问题。所以采用动态行为来处理这种情况下是很重要的。

资源平衡:

平衡工作负载对数以百万计的资源本身的挑战。公平分配和适当的移民政策需要实现。

可靠性和管理:

保持可靠的数据形式还有其他的问题需要处理。

使用负载平衡算法充分利用闲置的资源,并且有可能大大提高资源的使用效率,提高系统的性能和速度没有浪费时间[3]。他们也是重要的共享计算结果的目的,实现周期计算需求和总体满足资源之间的工作负载平衡的目标。

负载平衡方法

静态负载平衡)在静态处理器的数量是固定的,假设一些先验信息存在,但如果任何改变发生在问题规模,固定数量的处理器可能是不够的,在某些环境中不能使用所有的处理器。所以它需要一些策略,处理这种情况下,克服这个问题。循环、模拟退火、随机的静态负载平衡的技术。它会导致使用动态负载平衡[1]。

动态负载平衡-算法修改工作在运行时计算节点之间的分布。他们利用当前和最近的负载信息分配决策时,他们不断地监控负载时所有的处理器和负载不平衡达到某个预定义的程度,工作完成的再分配[2]。

静态方法的吸引力在于它的简单性和最小运行时开销。但是它有缺点,假设计算资源的特点和通信网络都是提前知道并将常数。这样的假设不能应用于网格环境。

- - - - - - c。参数基本上有三个重要的参数确定的负载平衡策略将被使用

)需要负载平衡的决定吗?

b)什么类型的信息需要进行负载均衡的决定?

c)决定负载平衡在哪里?

负载均衡策略

一)集中与分散的策略:

一个集中的策略——在集中式方法[6],只有一个节点的分布式系统作为主要的或中央控制器。这个主要节点全局视图在所有节点的负载信息连接到它,并决定如何分配工作的每一个节点。和其他节点充当奴隶。

b .分散-分布式系统中的所有节点参与使负载均衡的决定。人们普遍认为分布式算法的可伸缩性更强、更有更好的容错

b) Sender-Initiated & Receiver-Initiated策略:-

一。Sender-initiated:在发送方发起策略中,拥挤的节点试图努力欠额移动节点。Sender-initiated政策适用比receiver-initiated战略在低到中等程度的系统负载。背后的原因是,找到一个轻的负载节点的概率高于找到一个节点负载很高。

b . Receiver-initiated -在这种类型中,轻节点寻找负载很高节点的工作可能会收到同样的,在高系统负荷;接收者启动政策更有效,因为它是更容易找到一个沉重负载的节点。

c)全球和本地策略:-

全球战略:-负载平衡器使用所有可用的节点的性能配置文件。全局或局部政策回答问题的信息将被用来使一个负载平衡的决定在全球政策。全球计划,平衡负荷速度快而当地计划因为所有工作站被认为是在同一时间。

b。- - - - - -本地策略。在当地计划工作站划分为若干个不同的群体。在当地的计划的好处是,集团内部性能概要信息只是交换了. .

d)合作和到不合作避税天堂:-

——一个。合作策略是一个由其他节点共享的负载,换句话说节点相互合作。和另一方面,如果他们不反映了非合作策略行为。需要他们的决定自己的负载平衡。这些是主要的策略用于负载平衡机制。

负载平衡的政策

良好的负载平衡算法是由一些基本的政策转移政策,选择策略,定位政策和信息政策,资源类型的政策,导致政策[1]。

政策信息。:指定工作负载信息收集,更新,收集时。

b。引发政策:确定适当的时期开始一个负载均衡操作。

c。资源类型政策:分类资源服务器或接收器的任务根据其可用性状态。资源是否可以从大多数重载资源检索任务。

d。定位策略:使用资源的结果类型政策找到合适的合作伙伴服务器或接收器

e。选择策略:定义了任务应该从繁忙的资源(源)迁移到大部分闲置资源(接收器)。选择政策考虑几个因素在选择一个任务,如转让的小任务需要较少的开销。

区位政策的基础上,动态负载平衡算法可以进一步分为发送方发起算法,接收机算法和发起symmetrically-initiated算法

负载平衡的步骤

有一些主要步骤,几乎所有负载平衡算法的共同点[4]。

监控:-监控资源负载状态。

b .同步-之间交换负载和状态信息资源。

- - - - - - c。平衡标准计算新的工作分配,使工作时刻的决定

迁移——d。工作其实际运动的数据。

它提供了系统决定出口时一个过程。它决定是否创建本地站点或创建远程处理网站。

各种问题

动态负载平衡可以考虑以下问题,然而它需要收集和维护信息可用节点[1]。

一个过程转移问题:它负责决定是否执行一个在本地或远程过程。

b。国家信息交换的问题:它决定如何交换各个节点之间的负载信息收集。

c。负载估计问题:这一政策指定问题关于估计系统的一个特定的节点的工作负载。

d。迁移问题:这一政策的主要工作负载从一个国家迁移到另一个地方。它决定了总次数的迁移过程。

比较的工人在网格负载平衡算法基于各种公制/问题

比较了下表所示为不同的负载平衡算法基于各种指标如通信开销意味着消息流量,同时沟通,负载平衡时间、可伸缩性、异质性等;

结论

摘要提出了一种负载平衡算法的比较调查在网格环境中。公认的负载平衡技术在网格环境的重要性,讨论了组合和变化。网格应用程序性能仍然是一个挑战在动态网格环境。资源提交给网格,可以随时退出网格。负载平衡算法的主要目标是实现高性能网格环境的地理分布和异构资源的最佳使用。所以这样的算法,有效地管理和平衡工作负载还根据工作能力的处理器和最小执行时间和增加全球的系统吞吐量,在这样一个不可预测的环境中需要的网格。然而,接受所有上述领域的重要性,提出未来方向的工作,本研究将下一个专注于寻找最优方法更好的性能的应用程序运行在网格中。

引用

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