本文關(guān)鍵詞：基于虛擬機遷移的動態(tài)資源配置研究　出處：《華中科技大學(xué)》2013年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 虛擬機 在線遷移 頁面壓縮 資源配置 動態(tài)映射 遷移費用

【摘要】：系統(tǒng)虛擬化技術(shù)有效解決了傳統(tǒng)集群或數(shù)據(jù)中心存在的資源浪費現(xiàn)象嚴重、管理費用過大等問題。由于應(yīng)用負載的動態(tài)性,研究負載不斷變化的需求和資源供給之間的動態(tài)映射是虛擬化環(huán)境資源調(diào)度的核心問題,具有重大現(xiàn)實意義。實現(xiàn)應(yīng)用需求和資源之間的動態(tài)映射主要通過虛擬機遷移方式來進行,其研究內(nèi)容主要包括單虛擬機遷移優(yōu)化、輕負載服務(wù)器的整合、熱點消除等三方面�，F(xiàn)有技術(shù)由于對遷移的開銷、穩(wěn)定性等方面的考慮不足而無法滿足應(yīng)用實時性和服務(wù)質(zhì)量的需求,在此背景下,針對虛擬化環(huán)境中資源的有效使用和應(yīng)用需求之間存在的上述三個問題設(shè)計和實現(xiàn)新的策略或方法顯得尤為重要。 虛擬機遷移是虛擬化環(huán)境動態(tài)資源配置的重要方式,分為在線遷移和非在線遷移�；趹�(yīng)用負載的動態(tài)變化,通過虛擬機遷移重新建立虛擬機和物理節(jié)點間的映射來實現(xiàn)資源的動態(tài)配置�，F(xiàn)有虛擬機遷移主要存在傳輸數(shù)據(jù)量大、延遲長等缺陷,針對這個問題,一種基于頁面壓縮的自適應(yīng)虛擬機在線遷移根據(jù)實時的網(wǎng)絡(luò)狀況,調(diào)節(jié)壓縮算法的參數(shù),保證虛擬機遷移在不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中均能保持較好的性能。虛擬機保存/恢復(fù)是非在線遷移的一種方式,也是桌面虛擬化應(yīng)用中頻繁使用的操作。本文提出一種基于頁面壓縮的快速保存/恢復(fù)虛擬機的方法,對不同數(shù)據(jù)特征的頁面采用不同的壓縮方法,平衡算法的壓縮率和壓縮速度之間的關(guān)系,改善對網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)的訪問性能。實驗結(jié)果顯示,基于頁面壓縮的虛擬機保存和恢復(fù)操作分別平均減少69.4%和62.0%的時間延遲,而虛擬機內(nèi)存鏡像文件最多可減少83.1%的存儲空間。 輕負載服務(wù)器的整合是目前數(shù)據(jù)中心最主要的節(jié)能方式�，F(xiàn)有虛擬化環(huán)境中服務(wù)器整合大多使用探索法,不能找到最優(yōu)解。一種基于線性規(guī)劃原理的服務(wù)器整合方法通過描述資源需求和資源提供等方面的約束條件,借助線性規(guī)劃函數(shù)找到服務(wù)器整合的最優(yōu)方案。同時,虛擬機遷移序列的生成方法首先識別遷移之間存在的時間依賴關(guān)系,在確保多個遷移的正確時序關(guān)系的前提下,采用并行化、基于頁面壓縮的遷移等方式減少資源動態(tài)配置的開銷,以較少的費用將虛擬機的分布從當(dāng)前狀態(tài)轉(zhuǎn)變到目標(biāo)狀態(tài)。仿真實驗結(jié)果表明,服務(wù)器整合算法可有效減少激活物理機數(shù)量26.7%。 熱點消除是虛擬化環(huán)境中動態(tài)資源配置面臨的又一個基本問題。應(yīng)用負載上升后,資源競爭激烈,需要調(diào)整虛擬機和物理節(jié)點間的映射來消除熱點。熱點消除問題可以分成兩個子問題：選擇要遷移的虛擬機,從熱節(jié)點上的多個可供選擇的虛擬機集合中選擇一個子集來進行遷移,以消除資源熱點,即虛擬機選擇問題；選擇虛擬機后,需要為這些遷移的虛擬機確定目標(biāo)節(jié)點,即虛擬機放置問題。虛擬機選擇問題涉及動態(tài)資源配置的開銷,而虛擬機放置問題關(guān)系動態(tài)資源配置的效果。 對于虛擬機選擇問題,目前大多數(shù)方法基于內(nèi)存容量的粗略開銷預(yù)估,選擇開銷較小的虛擬機進行遷移。一種基于預(yù)復(fù)制遷移的實時開銷預(yù)估方法首先理論分析預(yù)復(fù)制遷移算法,確定開銷的影響因素,從而建立應(yīng)用特征和開銷之間的關(guān)聯(lián),得出較為準確的快速遷移開銷預(yù)估模型。實驗結(jié)果表明,虛擬機遷移開銷預(yù)估模型能快速地正確反映不同應(yīng)用特征虛擬機的遷移開銷的大小關(guān)系。 對于虛擬機放置問題,目前大多數(shù)方法僅考慮能耗方面的因素,沒有考慮虛擬機的負載變化趨勢以及同一個物理節(jié)點上虛擬機之間的相互影響。一種負載變化趨勢相關(guān)的虛擬機放置方法基于負載的歷史信息,同時考慮虛擬機和物理機的負載變化趨勢,確保虛擬機遷移的目標(biāo)節(jié)點同時滿足虛擬機現(xiàn)在和最近將來的資源請求,避免虛擬機的頻繁遷移。仿真實驗顯示,在應(yīng)用組的整個生命周期內(nèi),該方法比首次適應(yīng)降序算法減少約75%的虛擬機遷移時間。
[Abstract]:Due to the dynamic nature of the application load , the dynamic mapping between the demand for changing the load and the supply of resources is the core problem of the resource scheduling of the virtualized environment . The dynamic mapping between the application requirement and the resource is mainly carried out through the virtual machine migration method . The research content of the system mainly comprises the following three aspects : single virtual machine migration optimization , light load server integration , hot spot elimination and the like . Virtual machine migration is an important way of dynamic resource allocation of virtualized environment , which is divided into online migration and non - online migration . Based on the dynamic change of application load , the virtual machine and physical node mapping are re - established through virtual machine migration to realize dynamic configuration of resources . The integration of the light load server is the most important energy saving mode in the data center . Most of the servers in the existing virtualized environment use the heuristic method to find the optimal solution . A server integration method based on the linear programming principle can find the optimal solution for the integration of the server by describing the constraint conditions such as resource demand and resource availability . A hot spot elimination is another basic problem faced by dynamic resource allocation in a virtualized environment . After the application load rises , the resources are competitive and the mapping between the virtual machine and the physical node needs to be adjusted to eliminate hot spots . A hot spot elimination problem can be divided into two sub - problems : selecting a virtual machine to be migrated , selecting a subset from a plurality of selectable virtual machine sets on the hot node to migrate , to eliminate resource hot spots , namely , selecting a virtual machine . For the choice of virtual machines , most of the methods are based on the coarse cost estimation of memory capacity and choosing the virtual machines with smaller overhead . A real - time overhead prediction method based on pre - replication migration firstly analyzes the pre - duplication migration algorithm and determines the influence factors of the overhead , and then establishes the correlation between the application characteristics and the overhead , and obtains a more accurate and fast moving cost estimation model . The experimental results show that the virtual machine migration cost estimation model can quickly and accurately reflect the size relation of the moving cost of different application characteristic virtual machines . For virtual machine placement problems , most of the methods consider only energy consumption considerations , regardless of the load variation trend of the virtual machine and the interaction between virtual machines on the same physical node . A virtual machine placement method associated with a load change trend is based on the historical information of the load , while ensuring that the target nodes of the virtual machine migrate simultaneously meet the virtual machine ' s current and future resource requests to avoid frequent migration of virtual machines . Simulation experiments show that the method reduces the virtual machine migration time by about 75 % over the first adaptive descending algorithm throughout the life cycle of the application group .

【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP302

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本文編號：1410379