基于資源負載均衡的虛擬機動態遷移和熱點消除策略研究.pdf

在大數據時代的今天，云計算作為一種服務模式，為信息技術部門、科研部門、商業部門等提供動態可擴展服務。虛擬機實現了物理資源的邏輯隔離，可跨系統的為用戶提供服務并支持動態遷移，解決了用戶在不同時刻對虛擬資源的彈性需求。但是由于云平臺具有資源規模巨大、分布不均衡且結構復雜等特點，再加上資源的共享性和用戶任務的隨機性，極易造成整個系統資源負載不均衡現象以及虛擬機頻繁遷移的熱點現象。目前國內外學者在虛擬機動態遷移策略的研究大多只考慮資源的負載均衡，并沒有考慮遷移服務之間的關聯和反關聯約束性。而針對虛擬機熱點消除方面的研究，也只是局限在如何滿足用戶任務需求的前提下進行虛擬機遷移策略的研究，并沒有考慮系統的綜合資源負載能力。本文以虛擬機的、內存、網絡帶寬和等四維資源的負載均衡作為出發點，分別提出了基于資源負載均衡的虛擬機動態遷移策略和基于性能預測算法的虛擬機熱點消除策略，并通過實驗對所提算法進行了論證分析?！　”疚闹饕ぷ饔幸韵氯齻€方面：　?。ǎ┽槍δ壳疤摂M機動態遷移策略只關注資源負載情況而沒有考慮遷移服務的關聯性問題，本文考慮多維資源負載均衡，并針對遷移服務組合的關聯和反關聯約束性，提出了基于遺傳算法的虛擬機動態遷移策略。在實現動態遷移的過程中，考慮請求服務的關聯和反關聯約束性，并調用四維資源的容量查詢和約束條件查詢。與傳統的遺傳算法在虛擬機動態遷移策略中的應用相比，本文算法結合服務組合的思想，將請求遷移的虛擬機看作是由不同的遷移服務組成的集合，并對主機進行容量查詢和服務約束性查詢?！　。ǎ┽槍μ摂M機的熱點消除問題，本文考慮當前云平臺資源的使用情況，采用預測算法預測最近未來時刻物理主機的資源值。在虛擬機動態遷移的觸發策略和目標物理主機的選擇這兩個階段分別計算資源的預測值，以期對某物理節點未來時刻的資源性能做出良好的預測。其中在性能預測算法中采用了奇異值分解定理，將虛擬機遷移過程中的四維資源性能指標進行提取，為各個物理主機保存歷史資源負載信息值，然后求出下一時刻待遷移虛擬機資源性能預測估計值?！　。ǎΡ疚奶岢龅乃惴ㄟM行了實驗設計和結果分析。對于基于資源負載均衡的虛擬機動態遷移策略，通過增加數據中心的物理主機數目、虛擬機數目和約束性服務數來檢測其對算法中虛擬機遷移次數和遷移時間的影響。實驗表明，隨著主機數目的增多，遷移次數和遷移完成時間也會增大；增加虛擬機的數目能夠增加遷移次數和遷移時間；反關聯性約束服務的增加對遷移次數和遷移時間的影響沒有顯著規律。虛擬機的熱點消除策略實驗結果表明，與傳統的平均值和最近權重預測算法相比，基于奇異值分解定理的性能預測算法得出的虛擬機資源性能預測估計值與實際值較接近，并且有有最小的平均偏差很和最小的虛擬機遷移次數，對熱點現象的發生有著更好的預測，可有效的消除熱點。