Load Balancing Strategies for Cloud Computing: A Simulation-Based Study

Abstract

Інструмент моделювання CloudAnalyst пропонує різні методи балансування навантаження, які можна використовувати для ефективного розподілу завдань. У цьому дослідницькому документі досліджуються різні методи балансування навантаження за допомогою інструменту моделювання CloudAnalyst. Дослідницький документ спрямований на оцінку та порівняння ефективності звичайних методів балансування навантаження. Під час збору інформації ця техніка передбачає моделювання різноманітних випадків із різними параметрами, включаючи потужність сервера, робоче навантаження та затримку мережі. Результати порівнюються та порівнюються, щоб продемонструвати, що кожен метод балансування навантаження має сильні та слабкі сторони, і що найбільш прийнятний метод слід вибирати на основі конкретного сценарію. Алгоритм Round Robin простий у реалізації, але він може не підходити для всіх сценаріїв. Алгоритм найменшого підключення підходить для сценаріїв, коли потужність сервера неоднакова. Алгоритм хешування IP корисний для додатків із збереженням стану, тоді як алгоритм Weighted Round Robin підходить для сценаріїв, де сервери мають різну потужність. Алгоритм найменшого часу корисний для сценаріїв, де час обробки є критичним. Запропонована основа для даної дослідницької роботи базується на природному балансуванні навантаження за допомогою інструменту моделювання CloudAnalyst. Інфраструктура спрямована на розробку алгоритму балансування навантаження, який може адаптуватися до змінних моделей робочого навантаження в режимі реального часу.

The CloudAnalyst simulation tool offers various load balancing techniques that can be utilized for efficiently distributing tasks. This research paper explores various load balancing techniques by utilizing the CloudAnalyst simulation tool. The research paper intends to evaluate and contrast the effectiveness of conventional load balancing techniques. While gathering information, the technique entails the simulation of diverse cases with varying parameters, including server capacity, workload, and network latency. The results are compared and contrasted to demonstrate that each technique for load balancing has strengths and weaknesses, and that the most suitable technique should be chosen based on the specific scenario. The Round Robin algorithm is easy to implement but may not be suitable for all scenarios. The Least Connection algorithm is suitable for scenarios where server capacity is not uniform. The IP Hash algorithm is useful for stateful applications, while the Weighted Round Robin algorithm is suitable for scenarios where servers have different capacities. The Least time algorithm is useful for scenarios where processing time is critical. The proposed framework for this research paper is based on nature-inspired load balancing using the CloudAnalyst simulation tool. The framework aims to develop a load balancing algorithm that can adapt to changing workload patterns in real-time.