本文關(guān)鍵詞：基于虛擬機(jī)遷移的動(dòng)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

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【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(fèi)現(xiàn)象嚴(yán)重、管理費(fèi)用過大等問題。由于應(yīng)用負(fù)載的動(dòng)態(tài)性,研究負(fù)載不斷變化的需求和資源供給之間的動(dòng)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(shí)意義。實(shí)現(xiàn)應(yīng)用需求和資源之間的動(dòng)態(tài)映射主要通過虛擬機(jī)遷移方式來進(jìn)行,其研究內(nèi)容主要包括單虛擬機(jī)遷移優(yōu)化、輕負(fù)載服務(wù)器的整合、熱點(diǎn)消除等三方面。現(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(shí)時(shí)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(gè)問題設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)新的策略或方法顯得尤為重要。 虛擬機(jī)遷移是虛擬化環(huán)境動(dòng)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(fù)載的動(dòng)態(tài)變化,通過虛擬機(jī)遷移重新建立虛擬機(jī)和物理節(jié)點(diǎn)間的映射來實(shí)現(xiàn)資源的動(dòng)態(tài)配置。現(xiàn)有虛擬機(jī)遷移主要存在傳輸數(shù)據(jù)量大、延遲長等缺陷,針對這個(gè)問題,一種基于頁面壓縮的自適應(yīng)虛擬機(jī)在線遷移根據(jù)實(shí)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)狀況,調(diào)節(jié)壓縮算法的參數(shù),保證虛擬機(jī)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(jī)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(jī)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(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,基于頁面壓縮的虛擬機(jī)保存和恢復(fù)操作分別平均減少69.4%和62.0%的時(shí)間延遲,而虛擬機(jī)內(nèi)存鏡像文件最多可減少83.1%的存儲空間。 輕負(fù)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(shí),虛擬機(jī)遷移序列的生成方法首先識別遷移之間存在的時(shí)間依賴關(guān)系,在確保多個(gè)遷移的正確時(shí)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(dòng)態(tài)配置的開銷,以較少的費(fèi)用將虛擬機(jī)的分布從當(dāng)前狀態(tài)轉(zhuǎn)變到目標(biāo)狀態(tài)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,服務(wù)器整合算法可有效減少激活物理機(jī)數(shù)量26.7%。 熱點(diǎn)消除是虛擬化環(huán)境中動(dòng)態(tài)資源配置面臨的又一個(gè)基本問題。應(yīng)用負(fù)載上升后,資源競爭激烈,需要調(diào)整虛擬機(jī)和物理節(jié)點(diǎn)間的映射來消除熱點(diǎn)。熱點(diǎn)消除問題可以分成兩個(gè)子問題：選擇要遷移的虛擬機(jī),從熱節(jié)點(diǎn)上的多個(gè)可供選擇的虛擬機(jī)集合中選擇一個(gè)子集來進(jìn)行遷移,以消除資源熱點(diǎn),即虛擬機(jī)選擇問題；選擇虛擬機(jī)后,需要為這些遷移的虛擬機(jī)確定目標(biāo)節(jié)點(diǎn),即虛擬機(jī)放置問題。虛擬機(jī)選擇問題涉及動(dòng)態(tài)資源配置的開銷,而虛擬機(jī)放置問題關(guān)系動(dòng)態(tài)資源配置的效果。 對于虛擬機(jī)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(jī)進(jìn)行遷移。一種基于預(yù)復(fù)制遷移的實(shí)時(shí)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(zhǔn)確的快速遷移開銷預(yù)估模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,虛擬機(jī)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(jī)的遷移開銷的大小關(guān)系。 對于虛擬機(jī)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(jī)的負(fù)載變化趨勢以及同一個(gè)物理節(jié)點(diǎn)上虛擬機(jī)之間的相互影響。一種負(fù)載變化趨勢相關(guān)的虛擬機(jī)放置方法基于負(fù)載的歷史信息,同時(shí)考慮虛擬機(jī)和物理機(jī)的負(fù)載變化趨勢,確保虛擬機(jī)遷移的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)同時(shí)滿足虛擬機(jī)現(xiàn)在和最近將來的資源請求,避免虛擬機(jī)的頻繁遷移。仿真實(shí)驗(yàn)顯示,在應(yīng)用組的整個(gè)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(jī)遷移時(shí)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