發(fā)布時間：2018-02-10 00:02

  本文關(guān)鍵詞： 云計(jì)算 虛擬化 內(nèi)存共享 服務(wù)器整合　出處：《復(fù)旦大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：目前主流的虛擬化技術(shù)廠商都實(shí)現(xiàn)了虛擬機(jī)監(jiān)控器的內(nèi)存頁共享功能,虛擬機(jī)之間內(nèi)容相同的多個內(nèi)存頁只占用一份實(shí)際的機(jī)器內(nèi)存頁,這一技術(shù)能夠降低單個物理機(jī)的內(nèi)存消耗。但是在云計(jì)算數(shù)據(jù)中心內(nèi),若兩個具有大量相同內(nèi)存頁的虛擬機(jī)運(yùn)行在不同的物理機(jī)上,則內(nèi)存共享并不能充分發(fā)揮其作用�；趦�(nèi)存共享的服務(wù)器整合能解決這一問題,通過監(jiān)控所有虛擬機(jī)的內(nèi)存頁值,盡量把有共享內(nèi)存的虛擬機(jī)整合到同一個物理機(jī)上,把單物理機(jī)的內(nèi)存共享功能擴(kuò)展到了整個數(shù)據(jù)中心范圍,最大化內(nèi)存共享,提高了整個數(shù)據(jù)中心的資源利用率,能滿足更多虛擬機(jī)對內(nèi)存的需求,從而使云計(jì)算提供商獲得更大的收益。 本文改進(jìn)了現(xiàn)有的基于內(nèi)存共享的服務(wù)器整合算法。比較了幾種表示集合的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),選擇用bloom filter來表示虛擬機(jī)的內(nèi)存指紋集和,用bloom filter的并集操作估算虛擬機(jī)的內(nèi)存占用；收集并統(tǒng)計(jì)了大量真實(shí)的內(nèi)存頁,分析了不同負(fù)載下內(nèi)存變化速率,得出了內(nèi)存使用率與內(nèi)存變化率之間的關(guān)系,提出bloom filter冗余刪除以及過濾大內(nèi)存使用率虛擬機(jī)的內(nèi)存指紋這兩種方法,大大減少了網(wǎng)絡(luò)流量；設(shè)計(jì)了基于內(nèi)存共享的服務(wù)器整合算法,在整合時考慮了被遷移的虛擬機(jī)與目的服務(wù)器之間的內(nèi)存共享關(guān)系,改進(jìn)了傳統(tǒng)的FFD算法,使得所用服務(wù)器數(shù)減少。 實(shí)驗(yàn)表明考慮了內(nèi)存共享的服務(wù)器整合比傳統(tǒng)的服務(wù)器整合能進(jìn)一步的提升資源利用率,對于相同的服務(wù)器整合問題,本文所提出的算法最終所使用的服務(wù)器數(shù)量比FFD算法少6%左右,比BFD算法少13%左右,并且虛擬機(jī)的遷移次數(shù)比BFD算法少9%。結(jié)合bloom filter冗余刪除以及過濾大內(nèi)存使用率虛擬機(jī),用于基于內(nèi)存共享的服務(wù)器整合的網(wǎng)絡(luò)流量能夠減少超過50%。
[Abstract]:in that cloud compute data center , if two virtual machines with the same memory page run on different physical machines , the memory sharing is not fully play . This paper improves the existing server integration algorithm based on memory sharing , compares several data structures expressing set , selects bloom filter to represent the virtual machine ' s memory fingerprint set and uses bloom filter to estimate the memory occupation of virtual machine . The relationship between memory usage rate and memory change rate is analyzed . Experimental results show that the integration of servers with memory sharing can further improve the resource utilization ratio . For the same server consolidation problem , the number of servers used in this paper is about 6 % less than that of FFD algorithm , less than 13 % less than that of bfd algorithm , and the number of migration times of virtual machines is 9 % less than that of bfd algorithm . In combination with bloom filter redundancy deletion and filtering large memory usage virtual machines , the network traffic for server consolidation based on memory sharing can be reduced by more than 50 % .

【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP368.5

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本文編號：1499175