基于混合云的互联网应用的负载均衡问题的研究

摘要

蓬勃发展的网上购物给电商网站的私有云基础设施带来了不断攀升的用户请求负载。在促销季，用户请求负载更是多于平时流量数倍。如此突发的无法精确预测的用户请求负载给电商网站的基础设施带来巨大的压力，导致页面加载缓慢，甚至网站崩溃，无法访问，从而给电商网站带来巨大的损失。通过增加基础设施的规模，电商网站能够满足突发的用户请求负载。然而，购买物理服务器会使成本线性增加。不仅如此，当促销季结束，用户负载恢复正常，购买的物理服务器将会闲置。
　　基础设施即服务公有云可以为租户提供理论上无限的种类繁多的虚拟资源。一方面，公有云提供的虚拟资源非常廉价，并按时计费。公有云虚拟资源的租用成本远远小于物理服务器的购买成本。另一方面，公有云虚拟资源能够按需开启关闭，从而应对用户请求的波动。然而，电商网站的部分业务涉及隐私信息，仍然需要私有云基础设施。因此，保证私有云运行的同时将过量的负载导入公有云，即一个混合云解决方案，对应对突发负载具有巨大的优势。
　　在混合云场景下，电商网站需要对负载进行分配，同时及时调整公有云资源的规模，从而得到一个高性价比的混合云解决方案。利用李雅普洛夫优化技术提出的负载均衡算法能够在私有云与公有云之间进行负载均衡调度，保证用户请求响应时间的最小化，同时调整公有云资源规模，控制成本。基于对真实世界数据进行提取而得到的用户请求负载，通过此请求负载驱动的模拟实验，实验结果表明本算法能够适应突发的用户负载并取得近似最优的负载均衡方案。

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1 绪 论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 主要研究内容

1.4 文章框架结构

2 基于混合云的电商网站模型设计

2.1 电商网站模型

2.2 混合云模型

2.3 高性价比服务问题描述

2.4 本章小结

3 基于混合云的电商网站的负载均衡在线算法

3.1 李雅普洛夫优化框架

3.2 负载均衡问题的简化

3.3 性能-成本均衡控制机制

3.4 在线负载均衡算法设计

3.5 本章小结

4 系统测试与分析

4.1 基于真实网站用户请求的仿真实验

4.2 在线负载均衡算法性能分析

4.3 在线负载均衡算法参数测评

4.4 小结

5 总结与展望

致谢

参考文献

附录1攻读硕士学位期间发表的学术论文