随着云计算技术及业务需求的不断发展，云供应商通常部署了多个位于不同地方，通过Internet 相连的数据中心。由于地理上的分布性，每个数据中心在电价、能耗、绿色能源等方 面通常表现出不同的特性。为了利用这些地理上分布的数据中心的差异性来优化负载分配， 学术界提出了一类 GLB (Geographical Load Balancing)方法来处理跨地域数据中心的负载均衡 问题。跨地域数据中心负载均衡问题的形式化描述如图 1。1 所示。当前端网络门户接收到来 自客户端的请求后，它会将这些请求按一定策略分发到对应的数据中心上进行处理。求解一 个 GLB 问题就是要选出最优的路由策略 λδi(t)，使得目标成本最小，考虑因素包括数据中心 容量、延迟约束、负载均衡等。77750

图 1。1 跨地域数据中心的负载均衡调度架构

GLB 可以用来处理运行于多个数据中心上的系统负载优化调度的问题。GLB 问题首先在 文献[9-10]中被提出以实现一些经济上的效益，即在放松管制的电力市场，通过实时调度工 作负载从电价较高的数据中心到电价较低的数据中心，以减少电力成本。基于上述两篇文献 提出的 GLB 框架，学术界已进行大量的工作来从不同的方面改善其性能，如文献[11-13]。 Zhang 等人在文献[11]中提出电费帽的概念，即在电费预算内最大化处理的请求量。同时， 文献[11]还考虑了云数据中心的电力需求对实时电价的影响，以及冷却能耗和网络设备能耗。 Shao 等人在文献[12]中提出传输延迟的概念，将问题转化为一个含耦合约束的混合整数非线 性规划（MINLP）和解决算法。另外，新能源也被引入到 GLB 框架当中，大量工作利用 GLB来最大化可再生能源的使用或减少二氧化碳的排放量，邓维等人在文献[6]中针对云计算数据 中心新能源应用的研究现状与趋势进行了综述。