專(zhuān)利名稱(chēng)：基于彈性虛擬機(jī)池的虛擬機(jī)資源優(yōu)化控制方法及其系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是一種計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域的方法及系統(tǒng)，具體是一種用于綠色數(shù)據(jù)中心的基于彈性虛擬機(jī)池(Elastic VM Pool)的虛擬機(jī)資源優(yōu)化控制方法及其系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著虛擬化技術(shù)的迅速發(fā)展，其已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到數(shù)據(jù)中心中并發(fā)揮著十分重要的作用，特別是在綠色數(shù)據(jù)中心的管理方面。目前利用虛擬化技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行管理的方法主要有兩種一種是基于虛擬化的按需資源分配技術(shù)；另一種是基于虛擬機(jī)實(shí)時(shí)遷移技術(shù)的動(dòng)態(tài)服務(wù)器整合技術(shù)。這些方法利用虛擬機(jī)監(jiān)控層獲得一些溫度、利用率和功耗等信息，然后根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行虛擬服務(wù)器的整合調(diào)度或者遷移，達(dá)到負(fù)載平衡以降低功耗。目前有一些開(kāi)源軟件能提供虛擬機(jī)的全局管理功能，例如Ovirt，是一款基于Web的虛擬機(jī)管理控制平臺(tái)。然而其沒(méi)有對(duì)虛擬機(jī)系統(tǒng)提供的服務(wù)類(lèi)型和優(yōu)先級(jí)進(jìn)行考慮；對(duì)服務(wù)器的數(shù)據(jù)采集不夠全面，沒(méi)有功耗數(shù)據(jù)和溫度等有關(guān)數(shù)據(jù)，所以對(duì)降低能耗和提高服務(wù)器利用率起到的作用甚微。另一種方案是Green Cloud提出的一種新型數(shù)據(jù)中心管理架構(gòu)。Green Cloud是在 2009 年 6 月 15-19 日的 ICAC 會(huì)議上，由論文 Green Cloud A New Architecture forGreen Data Center提出了通過(guò)建立多點(diǎn)的在線(xiàn)監(jiān)測(cè),虛擬機(jī)的在線(xiàn)遷移使得工作負(fù)載得到有效整合來(lái)進(jìn)行能耗的管理。但是由于虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)遷移也會(huì)帶來(lái)一系列的問(wèn)題，如頻繁遷移將增加虛擬機(jī)的宕機(jī)時(shí)間，影響服務(wù)質(zhì)量；遷移本身也會(huì)帶來(lái)較大的功率損耗，Green Cloud并未能有效的解決上述問(wèn)題。經(jīng)過(guò)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的檢索發(fā)現(xiàn)，中國(guó)專(zhuān)利文獻(xiàn)號(hào)CN102307133A，
公開(kāi)日2012-01-04，記載了一種“公有云平臺(tái)虛擬機(jī)調(diào)度方法”，該技術(shù)通過(guò)設(shè)置多個(gè)調(diào)度服務(wù)器來(lái)處理用戶(hù)請(qǐng)求，通過(guò)多調(diào)度機(jī)調(diào)度方法及其平臺(tái)資源的優(yōu)化和虛擬機(jī)遷移的設(shè)置，有效解決了單調(diào)度機(jī)調(diào)度方法容易造成擁塞的問(wèn)題；可以快速對(duì)客戶(hù)請(qǐng)求做出響應(yīng)，提升服務(wù)效率?？梢詮V泛應(yīng)用于公有云平臺(tái)虛擬機(jī)調(diào)度中。該技術(shù)雖然滿(mǎn)足了用戶(hù)的相應(yīng)時(shí)間請(qǐng)求，但是該技術(shù)沒(méi)有充分考慮平臺(tái)的資源利用率，在大規(guī)模的云計(jì)算時(shí)代，將導(dǎo)致需要更多數(shù)量的服務(wù)器來(lái)調(diào)度，造成能耗的增加，數(shù)據(jù)中心的耗電量會(huì)隨著服務(wù)器數(shù)目的增加呈指數(shù)增長(zhǎng)，有悖于節(jié)能減排的理念。中國(guó)專(zhuān)利文獻(xiàn)號(hào)CN 10115416
公開(kāi)日2008-04-02，記載了一種“虛擬機(jī)系統(tǒng)及其CPU調(diào)度方法”，該技術(shù)包括步驟虛擬機(jī)監(jiān)視器將CPU資源分配給當(dāng)前客戶(hù)操作系統(tǒng)，并初始化當(dāng)前客戶(hù)操作系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的空閑標(biāo)志；監(jiān)聽(tīng)當(dāng)前客戶(hù)操作系統(tǒng)的狀態(tài)，并當(dāng)監(jiān)聽(tīng)到其處于空閑狀態(tài)時(shí)，將當(dāng)前客戶(hù)操作系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的空閑標(biāo)志設(shè)置為空閑狀態(tài)；虛擬機(jī)監(jiān)視器當(dāng)監(jiān)聽(tīng)到當(dāng)前客戶(hù)操作系統(tǒng)的空閑標(biāo)志為空閑狀態(tài)時(shí)，根據(jù)空閑標(biāo)志確定是否取回當(dāng)前客戶(hù)操 作系統(tǒng)的CPU資源。通過(guò)上述的CPU調(diào)度方法，可以?xún)?yōu)化CPU資源在空閑客戶(hù)操作系統(tǒng)和非空閑客戶(hù)操作系統(tǒng)之間的分配。該技術(shù)考慮了 CPU的資源利用率，但是該技術(shù)沒(méi)有充分考慮滿(mǎn)足用戶(hù)響應(yīng)的需求，同時(shí)沒(méi)有考慮頻繁遷移虛擬機(jī)對(duì)虛擬數(shù)據(jù)中心性能造成的影響。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的上述不足，提供一種基于彈性虛擬機(jī)池的虛擬機(jī)資源優(yōu)化控制方法及其系統(tǒng)，解決了 Green Cloud架構(gòu)帶來(lái)的虛擬機(jī)頻繁遷移帶來(lái)的性能的下降，功耗增加的問(wèn)題，同時(shí)滿(mǎn)足用戶(hù)所需的服務(wù)質(zhì)量(Q0S)的要求。本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的本發(fā)明涉及一種虛擬機(jī)資源優(yōu)化控制方法，通過(guò)采集當(dāng)前物理服務(wù)器的運(yùn)行數(shù)據(jù)，得到所有在運(yùn)行的虛擬機(jī)所對(duì)應(yīng)物理能耗及資源利用信息并根據(jù)能耗模型計(jì)算得到當(dāng)前資源能耗定量關(guān)系，然后采用自適應(yīng)模型估算對(duì)應(yīng)每臺(tái)虛擬機(jī)所需資源數(shù)量并得到資源分配方案，并根據(jù)資源分配方案調(diào)整物理服務(wù)器的運(yùn)行狀態(tài)并進(jìn)行虛擬機(jī)遷移，實(shí)現(xiàn)資源有效利用。所述的采集當(dāng)前物理服務(wù)器的運(yùn)行數(shù)據(jù)是指通過(guò)在物理服務(wù)器的運(yùn)行系統(tǒng)中設(shè)置監(jiān)控進(jìn)程，記錄物理服務(wù)器的CPU的使用率、負(fù)載的響應(yīng)時(shí)間以及用戶(hù)目標(biāo)響應(yīng)時(shí)間。所述的物理能耗及資源利用信息包括物理服務(wù)器的能耗(單位為冊(cè)《)、單個(gè)虛擬機(jī)進(jìn)程的CPU使用率。所述的能耗模型包括a)單點(diǎn)能耗模型PSys = a Ucpu+Pstatic ；b)由源主機(jī)遷移到目的主機(jī)的遷移能耗模型PSy。= a Ucpu+Pstatic+P0 — D ；c)由目的主機(jī)遷移到源主機(jī)的遷移能耗模型PSys = a Ucpu+Pstatic+PD — D ；其中PSys為當(dāng)前物理服務(wù)器的能耗，Uepu為當(dāng)前CPU的使用率，Pstatic為空閑狀態(tài)下物理服務(wù)器的定值功耗，P0^d為在源物理服務(wù)器上進(jìn)行遷移所產(chǎn)生的功耗，Pd^0為在目的服務(wù)器上進(jìn)行遷移所產(chǎn)生的功耗，上述單位均為ratt ； α為表示Psys和Ucpu關(guān)系的系數(shù)，根據(jù)采集得到的Psys和Uctu得以確定α和Pstati。，得到完整的能耗模型。所述的當(dāng)前資源能耗定量關(guān)系是指根據(jù)能耗模型，在預(yù)計(jì)進(jìn)行虛擬機(jī)遷移的遷移過(guò)程前采用單點(diǎn)能耗模型計(jì)算，遷移過(guò)程中采用遷移能耗模型計(jì)算，遷移后采用單點(diǎn)能耗模型計(jì)算，通過(guò)服務(wù)器返回的當(dāng)前CPU的使用率得到系統(tǒng)的物理服務(wù)器的能耗預(yù)值。所述的虛擬機(jī)遷移是指在虛擬機(jī)上面的應(yīng)用程序運(yùn)行的情況下，將虛擬機(jī)從一臺(tái)計(jì)算機(jī)遷移到另一臺(tái)計(jì)算機(jī)。所述的虛擬機(jī)遷移具體步驟包括預(yù)遷移階段、預(yù)備資源階段、預(yù)拷貝階段、停機(jī)拷貝階段、提交階段、激活階段，其中預(yù)遷移階段選定可以滿(mǎn)足遷移虛擬機(jī)所需物理資源的目的主機(jī)作為目的地；預(yù)備資源階段判斷目的主機(jī)是否有足夠的資源，資源充足則遷移，反之，不遷移；預(yù)拷貝階段通過(guò)迭代逐漸把頁(yè)傳送到目的主機(jī)；停機(jī)拷貝階段將源主機(jī)停機(jī)，將網(wǎng)絡(luò)重定向到目的主機(jī)；提交階段目的主機(jī)向源主機(jī)發(fā)送成功消息，此時(shí)目的主機(jī)成為初始主機(jī)；激活階段激活遷移到目的主機(jī)上的虛擬機(jī)。所述的自適應(yīng)模型估算是指I)使用二階滑動(dòng)平均自回歸(ARAM)模型建立性能和資源分配之間的關(guān)系yt(k)=aut (k) yt (k-1) +a2j t (k) yt (k~l) +b0jk (k) unt (k) +b^ t (k) unt (k-1) +et (k),其中yt (k)是第 t個(gè)物理節(jié)點(diǎn)在k時(shí)刻性能的實(shí)際值；yt(k-l)是第t個(gè)物理節(jié)點(diǎn)在k-Ι時(shí)刻性能的測(cè)量值，由系統(tǒng)檢測(cè)返回值所定；urnt(k)是經(jīng)過(guò)控制器優(yōu)化的的第t個(gè)物理節(jié)點(diǎn)的資源的分配的歸一化值；unt(k-l)是第k-Ι時(shí)刻物理節(jié)點(diǎn)t的資源分配；et(k)是預(yù)估器的誤差，由測(cè)量值和預(yù)估值的誤差決定；2)建立效用函數(shù) Jt = (yt (k)_yref)2+q (urnt (k)-unt (k-Ι))2，其中yref 是用戶(hù)設(shè)定的性能目標(biāo)值，Q是控制器的穩(wěn)定因子，在
之間變化；3)根據(jù)采集的每個(gè)虛擬機(jī)的實(shí)際的資源分配數(shù)據(jù)unt (k)和unt (k_l)兩個(gè)時(shí)刻的性能數(shù)據(jù)yt(k)和yt(k-l)，采用最小遞歸二乘法(RLS)估算中間參數(shù)au t (k)、a2, t (k)、、k(k)和buGO的值，確立性能和資源分配之間的模型；4)進(jìn)一步計(jì)算所要滿(mǎn)足的性能目標(biāo)值yMf，并使得效用函數(shù)Jt取得最小值時(shí)的urnt (k)，也即用物理服務(wù)器的上一個(gè)時(shí)刻的資源來(lái)估算將要能分配給虛擬機(jī)最優(yōu)資源urnt (k)的歸一化值。本發(fā)明涉及上述方法的實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)，包括控制器模塊、遷移管理模塊和能耗模型模塊，其中控制器模塊根據(jù)目標(biāo)服務(wù)質(zhì)量要求的資源分配數(shù)量以及能耗模型估算資源分配方案，遷移管理模塊根據(jù)資源分配方案向虛擬機(jī)輸出控制指令進(jìn)行虛擬機(jī)遷移，能耗模型模塊采集資源利用率和性能數(shù)據(jù)并確定數(shù)據(jù)中心的能耗。本發(fā)明技術(shù)特點(diǎn)和效果包括利用物理服務(wù)器在空閑狀態(tài)下消耗的功率約是滿(mǎn)載情況下消耗的功率的60%的特性，將數(shù)據(jù)中心中所有的虛擬機(jī)抽象整合成一個(gè)虛擬機(jī)池，池中的每一個(gè)虛擬機(jī)的狀態(tài)信息，例如CPU利用率、內(nèi)存利用率、I/O吞吐率等能耗信息能夠被及時(shí)獲取；根據(jù)自適應(yīng)模型和控制算法選擇合適的一組虛擬機(jī)來(lái)運(yùn)行，同時(shí)該架構(gòu)提供一套編程接口每個(gè)虛擬機(jī)能夠自動(dòng)伸縮和遷移，通過(guò)虛擬機(jī)的睡眠和喚醒來(lái)適應(yīng)能耗的變化，根據(jù)不同應(yīng)用所要求的服務(wù)質(zhì)量保證(QoS)，甚至可以將其遷到不同的物理服務(wù)器上；在虛擬化的數(shù)據(jù)中心管理架構(gòu)上保證服務(wù)質(zhì)量和對(duì)資源的有效整合的基礎(chǔ)上，考慮遷移代價(jià)，避免無(wú)效的遷移，有效解決了 Green Cloud架構(gòu)并未能有效解決的虛擬機(jī)的頻繁遷移對(duì)能耗和系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響問(wèn)題，在Green Cloud架構(gòu)降低27%能耗的基礎(chǔ)上繼續(xù)降低9.2%。對(duì)于進(jìn)一步降低數(shù)據(jù)中心的能耗有著重要作用，并對(duì)數(shù)據(jù)中心的管理具有重要意義。


圖I為本發(fā)明架構(gòu)示意圖。圖2為本發(fā)明控制器模塊示意圖。
具體實(shí)施例方式下面對(duì)本發(fā)明的實(shí)施例作詳細(xì)說(shuō)明，本實(shí)施例在以本發(fā)明技術(shù)方案為前提下進(jìn)行實(shí)施，給出了詳細(xì)的實(shí)施方式和具體的操作過(guò)程，但本發(fā)明的保護(hù)范圍不限于下述的實(shí)施例。實(shí)施例本實(shí)施例基于彈性虛擬機(jī)池的虛擬機(jī)資源優(yōu)化控制系統(tǒng)包括控制器模塊、遷移管理模塊和能耗模型模塊，其中控制器模塊根據(jù)目標(biāo)服務(wù)質(zhì)量要求的資源分配數(shù)量以及能耗模型估算資源分配方案，遷移管理模塊根據(jù)資源分配方案向虛擬機(jī)輸出控制指令進(jìn)行虛擬機(jī)遷移，能耗模型模塊采集資源利用率和性能數(shù)據(jù)并確定數(shù)據(jù)中心的能耗。所述的控制器模塊包括模型預(yù)估器單元和優(yōu)化控制器單元，其中模型預(yù)估單元根據(jù)資源分配的數(shù)量得到優(yōu)化預(yù)估參數(shù)，并將參數(shù)傳遞給優(yōu)化控制器，優(yōu)化控制器單元根據(jù)目標(biāo)性能要求輸出優(yōu)化的資源分配，并輸出資源分配信息至遷移管理模塊。所述的模型預(yù)估器使用二階滑動(dòng)平均自回歸(ARAM)模型建立性能和資源分配之間的關(guān)系，根據(jù)采集的每個(gè)虛擬機(jī)的實(shí)際的資源分配值unt (k-Ι)和性能yt(k)之間的數(shù)據(jù)，采用最小遞歸二乘法(RLS)估算中間參數(shù)的值；所述的優(yōu)化控制器單元根據(jù)模型預(yù)估器預(yù)估的參數(shù)，求解使得效用函數(shù)的取最小值時(shí)候相應(yīng)資源分配數(shù)。所述的遷移管理模塊包括監(jiān)聽(tīng)單元、最終策略生成單元和遷移請(qǐng)求處理單元，其中監(jiān)聽(tīng)單元對(duì)資源的分配利用率和分配情況進(jìn)行監(jiān)聽(tīng)，最終策略生成單元使用Credit調(diào) 度方法決定需要遷移的虛擬機(jī)，發(fā)出遷移請(qǐng)求給遷移請(qǐng)求處理單元，遷移請(qǐng)求處理單元根據(jù)收到的遷移請(qǐng)求進(jìn)行相應(yīng)遷移、關(guān)掉或開(kāi)啟虛擬機(jī)的處理，即①在高負(fù)載狀態(tài)下將虛擬機(jī)遷移到有可用資源的物理服務(wù)器上以保證服務(wù)性能，或者是通過(guò)負(fù)載遷移將負(fù)載請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到空閑的虛擬機(jī)上；②在低負(fù)載情況下將多臺(tái)虛擬機(jī)遷移整合到盡量少的物理服務(wù)器器上，從而將空閑的物理服務(wù)器器調(diào)節(jié)到低功耗狀態(tài)以降低功耗。所述的高負(fù)載狀態(tài)是當(dāng)前虛擬機(jī)所運(yùn)行的負(fù)載超過(guò)滿(mǎn)載的90 %為高負(fù)載狀態(tài)。所述的空閑或低負(fù)載狀態(tài)是當(dāng)前虛擬機(jī)上運(yùn)行的負(fù)載數(shù)目比較少，少于滿(mǎn)載狀態(tài)的10%。所述的Credit調(diào)度方法是指開(kāi)源軟件Xen中的調(diào)度方法。所述的能耗模型模塊包括單點(diǎn)能耗模型單元、正向遷移能耗模型單元和反向遷移能耗模型單元，其中單點(diǎn)能耗模型單元進(jìn)行預(yù)遷移前的能耗計(jì)算操作，正向遷移能耗模型單元進(jìn)行從源主機(jī)遷移到目的主機(jī)的能耗的測(cè)量的操作，反向遷移能耗模型單元進(jìn)行從目的主機(jī)到源主機(jī)的遷移的能耗的測(cè)量的操作，并輸出能耗信息。如圖I所示，本實(shí)施例在具體實(shí)施時(shí)，通過(guò)將彈性虛擬機(jī)池將整個(gè)數(shù)據(jù)中心中的不同物理機(jī)上的虛擬機(jī)抽象成一個(gè)整體，構(gòu)成彈性虛擬機(jī)池，由控制器模塊、遷移管理模塊、能耗模型模塊共同管理，從而達(dá)到資源的優(yōu)化使用，降低數(shù)據(jù)中心的整體功耗。彈性虛擬機(jī)池依托開(kāi)源軟件Xen，開(kāi)發(fā)一系列API來(lái)實(shí)現(xiàn)各個(gè)層次的架構(gòu)，架構(gòu)層次包括以下兩層彈性虛擬機(jī)池底層，它位于整個(gè)架構(gòu)的最低層，在它上面的各臺(tái)物理服務(wù)器上均安裝Xen作為VMM，每臺(tái)物理服務(wù)器上運(yùn)行自己的虛擬機(jī)，然后由Xen統(tǒng)一管理；全局抽象控制層，包括控制器模塊、遷移管理模塊、能耗模型模塊，是整個(gè)架構(gòu)中最重要的部分。全局抽象層控制不同物理服務(wù)器之間以及各臺(tái)物理服務(wù)器和控制節(jié)點(diǎn)之間的通信，通過(guò)能耗模型模塊、控制器模塊、遷移管理模塊的協(xié)調(diào)進(jìn)行工作。本實(shí)施例通過(guò)以下方式進(jìn)行工作步驟一，彈性虛擬機(jī)池依托開(kāi)源軟件Xen，根據(jù)Xen提供的API收集的數(shù)據(jù)中心的(PU的使用率和分配給虛擬機(jī)的資源，對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)中心的不同物理服務(wù)器的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析，采用如圖2所示的自適應(yīng)控制模型制定估算應(yīng)該分配給每臺(tái)虛擬機(jī)的資源數(shù)量；步驟二，由分析結(jié)果使用遷移管理模塊對(duì)數(shù)據(jù)中心中的虛擬機(jī)和物理服務(wù)器的狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，例如“伸縮”虛擬機(jī)，改變虛擬機(jī)能耗級(jí)別，調(diào)整處于各個(gè)狀態(tài)的虛擬機(jī)的具體數(shù)量，完成虛擬機(jī)的遷移。 步驟三，利用全局能耗模型，收集數(shù)據(jù)中心中各臺(tái)物理服務(wù)器器上不同虛擬機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，如CPU利用率，內(nèi)存利用率，虛擬CPU利用率等，預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)能耗的消耗。通過(guò)上述步驟，采用20臺(tái)Dell VOSTRO服務(wù)器，處理器為Intel Core 2，3G內(nèi)存，250GB硬盤(pán)，每臺(tái)虛擬機(jī)安裝OpensuselO. 2，使用Xen (2. 6. 16. 60-021)構(gòu)建的小型數(shù)據(jù)中心，使用本專(zhuān)利所述方法，能夠避免無(wú)效的遷移的，降低數(shù)據(jù)中心的能耗達(dá)36.2%。
權(quán)利要求
1.一種虛擬機(jī)資源優(yōu)化控制方法，其特征在于，通過(guò)采集當(dāng)前物理服務(wù)器的運(yùn)行數(shù)據(jù)，得到所有在運(yùn)行的虛擬機(jī)所對(duì)應(yīng)物理能耗及資源利用信息并根據(jù)能耗模型計(jì)算得到當(dāng)前資源能耗定量關(guān)系，然后采用自適應(yīng)模型估算對(duì)應(yīng)每臺(tái)虛擬機(jī)所需資源數(shù)量并得到資源分配方案，并根據(jù)資源分配方案調(diào)整物理服務(wù)器的運(yùn)行狀態(tài)并進(jìn)行虛擬機(jī)遷移；所述的采集當(dāng)前物理服務(wù)器的運(yùn)行數(shù)據(jù)是指通過(guò)在物理服務(wù)器的運(yùn)行系統(tǒng)中設(shè)置監(jiān)控進(jìn)程，記錄物理服務(wù)器的CPU的使用率、負(fù)載的響應(yīng)時(shí)間以及用戶(hù)目標(biāo)響應(yīng)時(shí)間。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的虛擬機(jī)資源優(yōu)化控制方法，其特征是，所述的能耗模型包括a)單點(diǎn)能耗模型PSys= a Ucpu+Pstatic ； b)由源主機(jī)遷移到目的主機(jī)的遷移能耗模型PSys=aUcpu+Pstatic+P0.D； c)由目的主機(jī)遷移到源主機(jī)的遷移能耗模型PSys=aUcpu+Pstatic+PD^0； 其中=Psys為當(dāng)前物理服務(wù)器的能耗，Ucpu為當(dāng)前CPU的使用率，Pstatic為空閑狀態(tài)下物理服務(wù)器的定值功耗，P0^d為在源物理服務(wù)器上進(jìn)行遷移所產(chǎn)生的功耗，Pd^0為在目的服務(wù)器上進(jìn)行遷移所產(chǎn)生的功耗，上述單位均為watt ; a為表示Psys和Uepu關(guān)系的系數(shù)，根據(jù)采集得到的Psys和Ucpu得以確定a和Pstati。，得到完整的能耗模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的虛擬機(jī)資源優(yōu)化控制方法，其特征是，所述的當(dāng)前資源能耗定量關(guān)系是指根據(jù)能耗模型，在預(yù)計(jì)進(jìn)行虛擬機(jī)遷移的遷移過(guò)程前采用單點(diǎn)能耗模型計(jì)算，遷移過(guò)程中采用遷移能耗模型計(jì)算，遷移后采用單點(diǎn)能耗模型計(jì)算，通過(guò)服務(wù)器返回的當(dāng)前CPU的使用率得到系統(tǒng)的物理服務(wù)器的能耗預(yù)值。
4.根據(jù)權(quán)利要求I或3所述的虛擬機(jī)資源優(yōu)化控制方法，其特征是，所述的虛擬機(jī)遷移包括預(yù)遷移階段、預(yù)備資源階段、預(yù)拷貝階段、停機(jī)拷貝階段、提交階段、激活階段，其中預(yù)遷移階段選定可以滿(mǎn)足遷移虛擬機(jī)所需物理資源的目的主機(jī)作為目的地；預(yù)備資源階段判斷目的主機(jī)是否有足夠的資源，資源充足則遷移，反之，不遷移；預(yù)拷貝階段通過(guò)迭代逐漸把頁(yè)傳送到目的主機(jī)；停機(jī)拷貝階段將源主機(jī)停機(jī)，將網(wǎng)絡(luò)重定向到目的主機(jī)；提交階段目的主機(jī)向源主機(jī)發(fā)送成功消息，此時(shí)目的主機(jī)成為初始主機(jī)；激活階段激活遷移到目的主機(jī)上的虛擬機(jī)。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的虛擬機(jī)資源優(yōu)化控制方法，其特征是，所述的自適應(yīng)模型估算是指 1)使用二階滑動(dòng)平均自回歸模型建立性能和資源分配之間的關(guān)系yt(k)=ai,t(k)ytGc-D+awGOyJk-D+bd.kGOuntGO+buGOunJk-D+etOO ,其中yt (k)是第 t 個(gè)物理節(jié)點(diǎn)在k時(shí)刻性能的實(shí)際值；yt(k-l)是第t個(gè)物理節(jié)點(diǎn)在k-1時(shí)刻性能的測(cè)量值，由系統(tǒng)檢測(cè)返回值所定；urnt(k)是經(jīng)過(guò)控制器優(yōu)化的的第t個(gè)物理節(jié)點(diǎn)的資源的分配的歸一化值；unt (k-1)是第k-1時(shí)刻物理節(jié)點(diǎn)t的資源分配；et(k)是預(yù)估器的誤差，由測(cè)量值和預(yù)估值的誤差決定； 2)建立效用函數(shù)Jt=(yt (k)-yref)2+q(urnt (k)-unt (k-1))2,其中:yMf是用戶(hù)設(shè)定的性能目標(biāo)值，q是控制器的穩(wěn)定因子，在
之間變化； 3)根據(jù)采集的每個(gè)虛擬機(jī)的實(shí)際的資源分配數(shù)據(jù)unt(k)和unt (k-1)兩個(gè)時(shí)刻的性能數(shù)據(jù)yt (k)和yt (k-1)，采用最小遞歸二乘法估算中間參數(shù)ai,t (k)、a2,t (k) >b0,k(k)和bu (k)的值，確立性能和資源分配之間的模型； 4)進(jìn)一步計(jì)算所要滿(mǎn)足的性能目標(biāo)值yMf，并使得效用函數(shù)Jt取得最小值時(shí)的urnt(k)，也即用物理服務(wù)器的上一個(gè)時(shí)刻的資源來(lái)估算將要能分配給虛擬機(jī)最優(yōu)資源urnt (k)的歸一化值。
6.—種根據(jù)上述任一權(quán)利要求所述方法的實(shí)現(xiàn)系統(tǒng),其特征在于,包括控制器模塊、遷移管理模塊和能耗模型模塊，其中控制器模塊根據(jù)目標(biāo)服務(wù)質(zhì)量要求的資源分配數(shù)量以及能耗模型估算資源分配方案，遷移管理模塊根據(jù)資源分配方案向虛擬機(jī)輸出控制指令進(jìn)行虛擬機(jī)遷移，能耗模型模塊采集資源利用率和性能數(shù)據(jù)并確定數(shù)據(jù)中心的能耗。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征是，所述的控制器模塊包括模型預(yù)估器單元和優(yōu) 化控制器單元，其中模型預(yù)估單元根據(jù)資源分配的數(shù)量得到優(yōu)化預(yù)估參數(shù)，并將參數(shù)傳遞給優(yōu)化控制器，優(yōu)化控制器單元根據(jù)目標(biāo)性能要求輸出優(yōu)化的資源分配，并輸出資源分配信息至遷移管理模塊。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征是，所述的模型預(yù)估器使用二階滑動(dòng)平均自回歸模型建立性能和資源分配之間的關(guān)系，根據(jù)采集的每個(gè)虛擬機(jī)的實(shí)際的資源分配值unt(k-1)和性能yt(k)之間的數(shù)據(jù)，采用最小遞歸二乘法估算中間參數(shù)的值；所述的優(yōu)化控制器單元根據(jù)模型預(yù)估器預(yù)估的參數(shù)，求解使得效用函數(shù)的取最小值時(shí)候相應(yīng)資源分配數(shù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征是，所述的遷移管理模塊包括監(jiān)聽(tīng)單元、最終策略生成單元和遷移請(qǐng)求處理單元，其中監(jiān)聽(tīng)單元對(duì)資源的分配利用率和分配情況進(jìn)行監(jiān)聽(tīng)，最終策略生成單元使用Credit調(diào)度方法決定需要遷移的虛擬機(jī)，發(fā)出遷移請(qǐng)求給遷移請(qǐng)求處理單元，遷移請(qǐng)求處理單元根據(jù)收到的遷移請(qǐng)求進(jìn)行相應(yīng)遷移、關(guān)掉或開(kāi)啟虛擬機(jī)的處理。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征是，所述的能耗模型模塊包括單點(diǎn)能耗模型單元、正向遷移能耗模型單元和反向遷移能耗模型單元，其中單點(diǎn)能耗模型單元進(jìn)行預(yù)遷移前的能耗計(jì)算操作，正向遷移能耗模型單元進(jìn)行從源主機(jī)遷移到目的主機(jī)的能耗的測(cè)量的操作，反向遷移能耗模型單元進(jìn)行從目的主機(jī)到源主機(jī)的遷移的能耗的測(cè)量的操作，并輸出能耗信息。
全文摘要
一種計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域的基于彈性虛擬機(jī)池的虛擬機(jī)資源優(yōu)化控制方法及其系統(tǒng)，通過(guò)采集當(dāng)前物理服務(wù)器的運(yùn)行數(shù)據(jù)，得到所有在運(yùn)行的虛擬機(jī)所對(duì)應(yīng)物理能耗及資源利用信息并根據(jù)能耗模型計(jì)算得到當(dāng)前資源能耗定量關(guān)系，然后采用自適應(yīng)模型估算對(duì)應(yīng)每臺(tái)虛擬機(jī)所需資源數(shù)量并得到資源分配方案，并根據(jù)資源分配方案調(diào)整物理服務(wù)器的運(yùn)行狀態(tài)并進(jìn)行虛擬機(jī)遷移；所述的采集當(dāng)前物理服務(wù)器的運(yùn)行數(shù)據(jù)是指通過(guò)在物理服務(wù)器的運(yùn)行系統(tǒng)中設(shè)置監(jiān)控進(jìn)程，記錄物理服務(wù)器的CPU的使用率、負(fù)載的響應(yīng)時(shí)間以及用戶(hù)目標(biāo)響應(yīng)時(shí)間。本發(fā)明解決了Green Cloud架構(gòu)帶來(lái)的虛擬機(jī)頻繁遷移帶來(lái)的性能的下降，功耗增加的問(wèn)題，同時(shí)滿(mǎn)足用戶(hù)所需的服務(wù)質(zhì)量的要求。
文檔編號(hào)G06F9/48GK102662750SQ20121008165
公開(kāi)日2012年9月12日 申請(qǐng)日期2012年3月23日 優(yōu)先權(quán)日2012年3月23日
發(fā)明者戚正偉, 施軍, 管海兵, 訾晨楊, 黃強(qiáng) 申請(qǐng)人:上海交通大學(xué)