摘要
为了快速评估云计算中百万节点的整体负载状态,通过分析负载均衡本质与图像均衡特征的对应关系,以熵和信息论为基础,构建了集群负载信息向灰度图的映射模型,完成了负载均衡研究向图像均衡分析的转换。通过图像压缩、信息熵、haar小波变换方法对图像进行分析,提出了一种基于图像处理的集群负载评估方法。实验表明,该方法可以较快地评估出集群均衡性,由此得到的集群负载状态值为负载均衡算法的改进提供了新的思路。
To assess the overall load status of millions of nodes in cloud computer quickly, this paper constructed a mapping model that loads information map to grayscale image based on the entropy value and information theory. A conversion was completed from load balance to graphic equalizer by analyzing the relationship. There are some experiments by using image compression,image entropy, haar wavelet to analyze image. A load evaluation method was proposed. The experiments show that this method can assess cluster balance quickly and thoroughly. A new load status value is provided for further study of load balancing algorithm.
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第3期23-27,共5页
Computer Science
基金
国家自然科学基金(60702075)
四川省青年科学基金前期资助(09ZQ026-068)
第41批中国博士后科学基金(20070410385)
第45批中国博士后科学基金(20090451420)
四川省教育厅自然科学重点项目(07ZA014)
中组部"西部之光"计划项目资助
关键词
云计算
负载评估方法
负载灰度图映射模型
Cloud computing cluster, Load evaluation methods, Load grayscale mapping model
