跨廣域網(wǎng)的虛擬機(jī)實時遷移是多數(shù)據(jù)中心云計算環(huán)境的重要技術(shù)支撐。當(dāng)前跨廣域網(wǎng)的虛擬機(jī)實時遷移受到帶寬小和無共享存儲的限制而面臨著技術(shù)挑戰(zhàn),如鏡像數(shù)據(jù)遷移的安全性和一致性問題。為此,該文提出基于哈希圖(HashGraph)的跨數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)實時遷移方法,運(yùn)用去中心化的思想,實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心之間可靠和高效的鏡像信息分布式共享。通過HashGraph中Merkle DAG存儲結(jié)構(gòu),改善了重復(fù)數(shù)據(jù)刪除在跨數(shù)據(jù)中心遷移虛擬機(jī)鏡像時的缺陷。與現(xiàn)有方法相比,該文方法縮短了總遷移時間。

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【部分圖文】：

圖1H-GMIG的結(jié)構(gòu)

式遷移[1]；步驟4切換：當(dāng)?shù)北緷M足結(jié)束閾值時，VM在源站點暫停并在目標(biāo)站點恢復(fù)運(yùn)行，釋放源站點的資源。4實驗結(jié)果與分析4.1實驗設(shè)置實驗?zāi)M了3個數(shù)據(jù)中心，每個數(shù)據(jù)中心包含2臺服務(wù)器，其中一臺作為VM的宿主機(jī)，另一臺作為MA。每臺服務(wù)器的CPU為3.6GHz,16GBRAM....

圖2跨數(shù)據(jù)中心遷移虛擬機(jī)的過程

基本鏡像和用戶數(shù)據(jù)的并行傳輸，因此縮短了總的遷移時間。在相同的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載下，隨著鏡像之間的相似度的增高，單個虛擬機(jī)遷移所需的時間越來越短。圖4所示為不同負(fù)載下的單虛擬機(jī)遷移的網(wǎng)絡(luò)流量。圖4(a)—圖4(c)條件下，H-GMIG中網(wǎng)絡(luò)流量與SS相比有所降低，這證明了哈希圖共識的帶寬開....

圖3不同相似度下單次VM遷移所需的總遷移時間

件下需要遷移的鏡像數(shù)據(jù)量最大，最能體現(xiàn)H-GMIG抵御DDOS攻擊的效果。為體現(xiàn)攻擊效果，在遷移開始的50s后開始發(fā)送攻擊流量。由于其他數(shù)據(jù)中心的MA存有基本鏡像的冗余備份，增加的遷移時間為MA之間的通信延遲。由圖7可見，總遷移時間的增加量均保持在900ms上下，而正常情況下5臺....

圖4不同負(fù)載下單虛擬機(jī)遷移的網(wǎng)絡(luò)流量

(1)哈希圖共識開銷及其對遷移過程的影響：跨數(shù)據(jù)中心遷移虛擬機(jī)時要考慮距離的影響。本次實驗?zāi)M了不同距離的3臺服務(wù)器，每臺服務(wù)器的CPU為3.6GHz,16GBRAM。對哈希圖的官方SDK1)加以改進(jìn)并進(jìn)行100次共識實驗測試。分別記錄了最大共識時間、最小共識時間和平均共識時間，....

本文編號：4031245