5. Bố cục luận án
1.2.3. Phân loại các thuật toán cân bằng tải
Cân bằng tải trên điện toán đám mây được thực hiện thông qua các thuật toán. Có rất nhiều công trình nghiên cứu cải thiện cân bằng tải và tránh việc sử dụng các nguồn tài nguyên ở mức độ cao bằng việc phát triển các thuật toán cân bằng tải. Thuật toán cân bằng tải được chia thành các loại sau: cân bằng tĩnh, cân bằng động và các thuật toán bổ sung [98]:
▪ Thuật toán cân bằng tĩnh: không xét đến trạng thái hoặc hành vi trước đó của nút trong khi phân phối tải. Ví dụ: Roud Robin [62], Min- Min [46], Max – Min [69]
▪ Thuật toán cân bằng động: kiểm tra trạng thái trước đó của một nút trong khi phân phối tải. Ví dụ: DLBS [98], Equally Spread Current Execution [47], Honeybee Foraging Algorithm [100], Biased Random Sampling [61], Active Clustering [102], Throttled Load Balancer [98],
▪ Thuật toán bổ sung: Cartron [98], LBVS [29].
Bảng 1.2 cho thấy ưu, nhược điểm của một số phương pháp cân bằng tải trên môi trường điện toán đám mây [14].
Bảng 1.2. Ưu, nhược điểm của một số phương pháp cân bằng tải [14].
Thuật toán Ưu điểm Nhược điểm
Cân bằng
tĩnh
- Không xem xét tình trạng hiện tại của các nút.
- Phù hợp với hệ thống ít phức tạp
- Chỉ giới hạn cho môi trường có tải ít biến đổi
Round Robin [62]
- Đơn giản, dễ thực hiện
- Thực hiện tốt hơn với CPU có chu kỳ thực thi ngắn (short CPU burst)
- Nếu tải lớn thì mất nhiều thời gian.
- Các yêu cầu phải tương đương để đạt hiệu suất cao.
Min-Min [46]
- Thời gian hoàn thành nhỏ nhất
- Hiệu quả hơn với các nhiệm vụ có kích thước nhỏ
- Không thể dự báo trước được máy chủ và biến đổi yêu cầu (task)
Max-Min [69]
- Các yêu cầu được biết trước khi đến, nên hiệu quả hơn
- Tốn thời gian dài để xử lý
Opportunistic Load
Balancing [101]
- Cải thiện hiệu suất - Tận dụng nguồn tài nguyên
- Tốn nhiều thời gian để hoàn thành yêu cầu
Cân bằng động
- Yêu cầu thông tin trạng thái hiện tại của hệ thống
- Chịu lỗi
- Cần kiểm tra trạng thái các nút liên tục
- Độ phức tạp cao
Honey Bee [100]
- Tăng thông lượng - Giảm thời gian đáp ứng
- Nhiệm vụ có độ ưu tiên cao không thể làm việc mà không có máy ảo nhàn rỗi Ant Colony
Optimization [82]
- Tính toán nhanh - Giảm thiểu thời gian xử lý
- Tìm kiếm mất nhiều thời gian
- Phức tạp Biased Random
Sampling [61]
- Cải thiện hiệu suất - Cải thiện việc sử dụng tài nguyên
- Thời gian đáp ứng cao
Resource Allocation Scheduling [75]
- Tăng hiệu suất - Thời gian thực hiện ngắn hơn