基于虛擬機遷移的負(fù)載均衡調(diào)度方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于虛擬機遷移的負(fù)載均衡調(diào)度方法，該方法包括：對各個節(jié)點進(jìn)行熱點檢測，如出現(xiàn)熱點則利用裝箱問題確定需要遷移的最小節(jié)點數(shù)；建立遷移成本模型確定成本最小的遷移方案，按照所述成本最小的遷移方案遷移虛擬機，消除所述熱點，實現(xiàn)負(fù)載均衡調(diào)度。本發(fā)明能夠解決啟發(fā)式算法所不能消除的熱點，通過動態(tài)遷移對全局的虛擬機重新的進(jìn)行部署，消除了熱點且達(dá)到了全局的最優(yōu)。
【專利說明】基于虛擬機遷移的負(fù)載均衡調(diào)度方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及云計算中的資源管理，具體地指一種基于虛擬機遷移的負(fù)載均衡調(diào)度方法。
【背景技術(shù)】
[0002]云計算(cloud computing)是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式,通常涉及通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動態(tài)易擴展且經(jīng)常是虛擬化的資源。云是網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)的一種比喻說法。過去在圖中往往用云來表示電信網(wǎng)，后來也用來表示互聯(lián)網(wǎng)和底層基礎(chǔ)設(shè)施的抽象。狹義云計算指IT基礎(chǔ)設(shè)施的交付和使用模式，指通過網(wǎng)絡(luò)以按需、易擴展的方式獲得所需資源；廣義云計算指服務(wù)的交付和使用模式，指通過網(wǎng)絡(luò)以按需、易擴展的方式獲得所需服務(wù)。這種服務(wù)可以是IT和軟件、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)，也可是其他服務(wù)。它意味著計算能力也可作為一種商品通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行流通。為方便理解以上云的思想，可將云計算類比于電力系統(tǒng)來進(jìn)行闡述和表達(dá)?！胺?wù)器群”類似于“發(fā)電機”提供“電力”資源；虛擬技術(shù)類似于“變壓裝置”使電壓成倍增加或降低，從而實現(xiàn)彈性計算；資源調(diào)度器類似于“整流裝置”，可以整合各個“發(fā)電站”的電力進(jìn)行集中供電；服務(wù)管理器傳送云服務(wù)、類似于“電力傳輸設(shè)備”，可以統(tǒng)一提供和管理IaaS (基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù))、PaaS (平臺即服務(wù))和SaaS (軟件即服務(wù))等一系列云服務(wù)。
[0003]云計算要求能夠?qū)τ嬎阗Y源進(jìn)行動態(tài)切割和分配，這是一件很不容易的事情。虛擬化技術(shù)是這一問題的答案。云計算中的虛擬化可以從硬件和軟件兩個層次上來實現(xiàn)。一些硬件，如IBM System PTM允許用戶請求安裝了 IBM AIX或Linux操作系統(tǒng)的服務(wù)器。月艮務(wù)器的CPU資源由負(fù)載管理器進(jìn)行管理。通過對CPU資源的監(jiān)控和業(yè)務(wù)分析，負(fù)載管理器最終決定分配多少CPU資源給服務(wù)器。通過資源的微分配(Micropartitioning)和動態(tài)負(fù)載均衡，負(fù)載管理器向用戶提供了一套強大的虛擬基礎(chǔ)設(shè)施。在一個項目的發(fā)起之初，其所使用的CPU資源往往是很少的。因為此時項目正處于開發(fā)階段，用戶訪問量很小。與此同時，其它一些比較成熟的項目則可能擁有比較大的訪問量。相應(yīng)的，這些項目使用的服務(wù)器一定時間會有比較大的負(fù)載。這時，負(fù)載管理器就會動態(tài)分配給這些服務(wù)器更多的CPU資源。
[0004]云計算的出現(xiàn)解決了很多領(lǐng)域復(fù)雜的問題，然而云計算中仍存在著許多關(guān)鍵技術(shù)需要進(jìn)一步研究。云計算中的資源管理是云計算的重要組成部分，從為用戶提供方便、高效的服務(wù)的角度來看，它與傳統(tǒng)的分布式計算環(huán)境或集群計算環(huán)境下的資源管理類似。虛擬化技術(shù)的不斷成熟為云計算實現(xiàn)上述特性提供了解決辦法。計算資源的虛擬化使得在虛擬機和物理資源進(jìn)行重映射成為可能，很好地解決了資源動態(tài)配置的問題，所以虛擬機的管理成為云計算下及其重要的問題。
[0005]虛擬化技術(shù)為云計算模型中的資源管理提供一種有效的解決辦法。通過將服務(wù)封裝在虛擬機中并映射到各臺物理服務(wù)器上，虛擬化技術(shù)能夠根據(jù)負(fù)載的變化進(jìn)行虛擬機和物理資源的重映射,從而動態(tài)地實現(xiàn)整個系統(tǒng)的負(fù)載均衡。虛擬機和物理資源的重映射可以借助虛擬機動態(tài)遷移技術(shù)來實現(xiàn)。目前，虛擬機的動態(tài)遷移策略大多是基于啟發(fā)式的算法在局部達(dá)最優(yōu)而沒有考慮遷移的成本問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明目的在于提供一種基于虛擬機遷移的負(fù)載均衡調(diào)度方法，該方法通過動態(tài)遷移對全局的虛擬機重新的進(jìn)行部署，消除熱點以實現(xiàn)全局最優(yōu)的效果。
[0007]實現(xiàn)本發(fā)明目的采用的技術(shù)方案是一種基于虛擬機遷移的負(fù)載均衡調(diào)度方法，該方法包括:
[0008]對各個節(jié)點進(jìn)行熱點檢測，如出現(xiàn)熱點，則將熱點中負(fù)載過重的虛擬機調(diào)度到負(fù)載較輕的節(jié)點上，以消除熱點實現(xiàn)負(fù)載均衡。 [0009]在上述技術(shù)方案中，所述熱點檢測包括:檢測節(jié)點每個上虛擬機對CPU、內(nèi)存和帶寬的需要值Rp、Rm和Rn，當(dāng)檢測值超出該節(jié)點CPU、內(nèi)存和帶寬的預(yù)設(shè)值Cp、Cm和Cn時，時間監(jiān)視器開始計時，經(jīng)過時間間隔TO后，再一次檢測所述各個節(jié)點，周期性地重復(fù)上述步驟，如果在η次后檢測值回落到預(yù)設(shè)值之下，則該節(jié)點不為熱點，否則為熱點。
[0010]進(jìn)一步地，所述基于虛擬機遷移的負(fù)載均衡調(diào)度方法，還包括:
[0011]如出現(xiàn)熱點則利用裝箱問題確定需要遷移的最小節(jié)點數(shù)；
[0012]建立遷移成本模型確定成本最小的遷移方案,按照所述成本最小的遷移方案遷移虛擬機，消除所述熱點，實現(xiàn)負(fù)載均衡。
[0013]本發(fā)明方法是針對云計算平臺的特點，提出的一種結(jié)合動態(tài)規(guī)劃算法和遷移成本的虛擬機遷移策略，以達(dá)到全局的最優(yōu)。本發(fā)明方法具有以下優(yōu)點有:
[0014]1、能夠?qū)崟r監(jiān)控云計算環(huán)境中資源的使用情況，確定熱點的產(chǎn)生。
[0015]2、將遷移成本的問題納入考慮的因素，在一定程度上節(jié)約了資源的消耗。
[0016]3、能夠解決啟發(fā)式算法所不能消除的熱點，通過動態(tài)遷移對全局的虛擬機重新的進(jìn)行部署，消除了熱點且達(dá)到了全局的最優(yōu)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0017]圖1為本發(fā)明基于虛擬機遷移的負(fù)載均衡調(diào)度方法的流程圖。
【具體實施方式】
[0018]下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。
[0019]如圖1所示，本發(fā)明基于虛擬機遷移的負(fù)載均衡調(diào)度方法包括以下步驟:
[0020]S100、對各個節(jié)點進(jìn)行熱點檢測，如節(jié)點中出現(xiàn)熱點，則將熱點中負(fù)載過重的虛擬機調(diào)度到負(fù)載較輕的節(jié)點上，以消除熱點現(xiàn)負(fù)載均衡。
[0021]節(jié)點符合一定的約束條件，該約束條件具體體現(xiàn)為:
[0022]
【權(quán)利要求】
1.一種基于虛擬機遷移的負(fù)載均衡調(diào)度方法，其特征在于，包括: 對各個節(jié)點進(jìn)行熱點檢測，如節(jié)點中出現(xiàn)熱點，則將熱點中負(fù)載過重的虛擬機調(diào)度到負(fù)載較輕的節(jié)點上，以消除熱點實現(xiàn)負(fù)載均衡。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于虛擬機遷移的負(fù)載均衡調(diào)度方法，其特征在于，所述熱點檢測包括:檢測節(jié)點每個上虛擬機對CPU、內(nèi)存和帶寬的需要值Rp、Rm和Rn，當(dāng)檢測值超出該節(jié)點CPU、內(nèi)存和帶寬的預(yù)設(shè)值Cp、Cm和Cn時，時間監(jiān)視器開始計時，經(jīng)過時間間隔TO后，再一次檢測所述各個節(jié)點，周期性地重復(fù)上述步驟，如果在η次后檢測值回落到預(yù)設(shè)值之下，則該節(jié)點不為熱點，否則為熱點。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述基于虛擬機遷移的負(fù)載均衡調(diào)度方法，其特征在于: 如出現(xiàn)熱點則利用裝箱問題確定需要遷移的最小節(jié)點數(shù)； 建立遷移成本模型確定成本最小的遷移方案，按照所述成本最小的遷移方案遷移虛擬機，消除所述熱點，實現(xiàn)負(fù)載均衡調(diào)度。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于虛擬機遷移的負(fù)載均衡調(diào)度方法，其特征在于，利用裝箱確定滿足遷移條件的最小節(jié)點數(shù)X，X=SUi, Ui表示節(jié)點ni上的虛擬機數(shù)量。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于虛擬機遷移的負(fù)載均衡調(diào)度方法，其特征在于，所述遷移成本模型為:
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述基于虛擬機遷移的負(fù)載均衡調(diào)度方法，其特征在于，所述成本最小的遷移方案通過最佳適應(yīng)算法實現(xiàn)所述遷移虛擬機，包括: 檢查所有非空的主機，若找到滿足約束條件的主機，將負(fù)載過重的虛擬機按序裝入； 如果在非空的主機中未找到滿足約束條件的主機，則啟用一個沒有裝入虛擬機的主機，將其負(fù)載過重的虛擬機按序放入； 所述約束條件為主機上虛擬機對CPU、內(nèi)存和帶寬的需要值Rp、Rm和Rn分別小于等于該主機CPU、內(nèi)存和帶寬的預(yù)設(shè)值Cp、Cm和Cn。
【文檔編號】G06F9/50GK103605578SQ201310661245
【公開日】2014年2月26日 申請日期:2013年12月9日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月9日
【發(fā)明者】李春林, 劉磊, 申智勇, 張佩 申請人:武漢理工大學(xué)