クラウドコンピューティングシステムのためのメタヒューリスティック負荷分散手法

A Meta-Heuristic Load Balancer for Cloud Computing Systems

November 13, 2025

著者: Leszek Sliwko, Vladimir Getov

cs.AI

要旨

本論文では、ノードの過負荷を回避し、最小コストでシステムの安定性を維持しながらクラウドシステム上にサービスを割り当てる戦略を提案する。サービス移行コストへの配慮に加え、複数種類のリソースを含むクラウドリソース利用の抽象モデルを特定する。プロトタイプメタヒューリスティック負荷分散装置を実証し、実験結果を示して考察する。さらに、他のメタヒューリスティックアルゴリズムの出力で個体群を初期化する新しい遺伝的アルゴリズムを提案する。

English

This paper presents a strategy to allocate services on a Cloud system without overloading nodes and maintaining the system stability with minimum cost. We specify an abstract model of cloud resources utilization, including multiple types of resources as well as considerations for the service migration costs. A prototype meta-heuristic load balancer is demonstrated and experimental results are presented and discussed. We also propose a novel genetic algorithm, where population is seeded with the outputs of other meta-heuristic algorithms.