云计算是网格计算

云计算是网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、云计算、网络存储、虚拟化、

负载均衡等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物。其中负载均衡技术会成为云计算领

域最重要的竞争力。主要可以体现在以下三个方面：

第一， 负载均衡提高云计算中硬件支撑能力。

云计算的核心思想是，将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资

源池向用户按需服务。但是当网络的访问量和数据流量快速增长，其处理能力和计算强度也

相应地增大，使得单一的服务器设备根本无法承担。业务不断增加，硬件设备的支撑能力无

法一直追赶，因为这样必定会不断增加硬件成本投入，而违背了节省资源的初衷。负载均衡

可以将单个重负载的运算分担到多台节点设备上做并行处理，每个节点设备处理结束后，将

结果汇总，返回给用户，系统处理能力得到大幅度提高。这与云计算的资源统一管理与调度

理念相吻合，并且可以解决云计算中服务器的负载问题。

第二， 负载均衡提高云计算中数据的访问速度。

云计算要求企业将业务转移到WEB应用，这使最终用户对访问速度的体验提出更高的要

求。负载均衡技术可以将网络水平TCP优化同步减少不必要的TCP连结；可以做到记忆快存

减少Web服务器需求，加速用户速度体验。它可以帮助企业的服务器，无论是物理服务器，

虚拟服务器或是云服务器，分发所有可用资源的传入请求。

第三， 负载均衡可以能确保应用系统的可用性和可靠性。

在云端的安全问题一直备受瞩目，怎样保证服务器不发生意外，怎样可以了解自己的应

用系统是否处于安全状态，这需要有专业的技术保障。负载均衡具有服务级（端口）负载均

衡及备援机制。主要用于合理分配企业对外服务器的访问请求，使得各服务器之间相互进行

负载和备援。另外，可以使流量数据包中的任何威胁信息都能被检测出来，用户可为自己的

应用系统定制最合适的安全策略。如果说云计算是未来的必然趋势，是CIO争相投入的领域，

那么负载均衡应该是这项成果背后最重要的有力支撑。

第三， 负载均衡可以能确保应用系统的可用性和可靠性。

在云端的安全问题一直备受瞩目，怎样保证服务器不发生意外，怎样可以了解自己的应

用系统是否处于安全状态，这需要有专业的技术保障。负载均衡具有服务级（端口）负载均

衡及备援机制。主要用于合理分配企业对外服务器的访问请求，使得各服务器之间相互进行

负载和备援。另外，可以使流量数据包中的任何威胁信息都能被检测出来，用户可为自己的

应用系统定制最合适的安全策略。如果说云计算是未来的必然趋势，是CIO争相投入的领域，

那么负载均衡应该是这项成果背后最重要的有力支撑。

关键字：

负载均衡 云计算 CIO

息时代的到来，使网络的规模和结构变得越来越复杂。无论是升级现有网络、还是搭建新的网络、或是测试新的协议都需要对网络的性能进行有效而客观的评估。这些要求使得网络仿真技术已经逐渐成为网络规划、设计和开发中的主流技术。当前的主流网络仿真软件有OPNET和NS2。下面主要以OPNET为主进行说明。

OPNET公司起源于麻省理工学院，成立于1986年。1987年OPNET公司发布了它的第一个商业化的网络性能仿真软件，提供了具有重要意义的网络性能优化工具，使得具有预测性的网络性能管理和仿真成为可能。至今OPNET已经发行到了10.0以上版本。它的产品线除了Modeler外，还包括IT Guru、SP Guru、OPNET Development Kit和WDM Guru等。

OPNET Modeler提供了三层建模机制，分别在进程层，节点层和网络层进行由下到上的建模。同时在仿真的过程中它采用了离散事件驱动的模拟机理。

进程模型(process model)的基础是用有限状态机FSM(Finite State Machine)来描述各种协议。各个状态再分别进行编程实现。

节点模型(node model)由进程模型构成，可以组成完整的协议栈，真实的反映所建模设备的特性。各模块间通过数据包和状态信息的传递来进行各种操作，进而实现设备的功能。 网络模型(net model)由节点模型组成，可以通过不同的拓扑设计来构造出各种不同的网络结构。

OPNET的建模过程如下： （1）了解建模对象

深入理解实际的仿真对象。在AODV协议中要深入的了解路由表的处理规则、队列的处理规则、路由建立和维护的过程等。

在建模时还需要对实际的模型进行一定的简化。目标是要实现协议的行为，因此一些对仿真结果没有影响的内容可以进行简化或删除。比如对于IP地址可以简化为一个8位的整型数字来代替。

（2）确定建模目的

确定要得到的结果和要解决的问题。设定好参数和观察变量，比如若要得到网络的时延特性，需要在进程模型中设定观察变量。 （3）模型设计

基于FSM对各个状态进行初始的定义；进行Packet建模；设定Statistics；定义数据结构；编程实现模型功能。 （4）仿真调试

对模型进行测试。修改完善。 （5）验证结果

查看结果，验证模型的正确性。

以上各步骤循环进行，只到得到预定的结果。