虛擬機動態(tài)遷移技術(shù)視角下云計算資源調(diào)度策略研究

匡華

摘 要：虛擬化技術(shù)是云計算中的關(guān)鍵技術(shù)，自研發(fā)之后備受關(guān)注，虛擬機動態(tài)遷移技術(shù)是虛擬化技術(shù)中的重點內(nèi)容。因為虛擬機具有較大的動態(tài)遷移粒度，大部分使用虛擬機實現(xiàn)的虛擬化資源計算中心都是使用虛擬機動態(tài)遷移技術(shù)，以此實現(xiàn)云計算中的負(fù)載均衡。在用戶數(shù)量和業(yè)務(wù)需求不斷增加的過程中，服務(wù)器也被逐漸融入到計算中心，導(dǎo)致計算中心能源消耗不斷增加，此方面也逐漸成為云計算中的主要問題，但是現(xiàn)代研究在負(fù)載均衡及綠色節(jié)能方面卻較少。基于此，本文就對虛擬機動態(tài)遷移技術(shù)背景下的云計算資源調(diào)度策略進(jìn)行研究。

關(guān)鍵詞：虛擬機 動態(tài)遷移技術(shù) 云計算 資源調(diào)度

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）11（a）-0153-02

在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展的過程中，人們在接入互聯(lián)網(wǎng)的過程中也越來越簡單，通過互聯(lián)網(wǎng)能夠滿足人們的不同需求，比如娛樂、購物、學(xué)習(xí)及交流等。據(jù)相關(guān)研究表示，截止到2016年，我國網(wǎng)民達(dá)到了7個億，在保證訪問效率的基礎(chǔ)上，還要實現(xiàn)較大用戶群體的服務(wù)，以此要求服務(wù)端具有較高的擴展性、可用性及響應(yīng)能力。在此背景下產(chǎn)生了云計算技術(shù)，其是基于大眾及互聯(lián)網(wǎng)的，所以導(dǎo)致云計算平臺中的服務(wù)節(jié)點較多，從而出現(xiàn)部分節(jié)點處于零負(fù)荷狀態(tài)，因此使運算資源出現(xiàn)浪費現(xiàn)象，并且也不環(huán)保。在云計算中，虛擬化技術(shù)是尤為重要的技術(shù)，虛擬機動態(tài)遷移技術(shù)也是研究的熱點內(nèi)容。在此背景下，以下就分析虛擬機動態(tài)遷移技術(shù)中的云計算資源調(diào)度策略。

1 云計算資源調(diào)度架構(gòu)

對等式框架和web服務(wù)負(fù)載均衡框架不同，其是在傳統(tǒng)集中式資源調(diào)度框架中不斷完善得到的，其由多個服務(wù)節(jié)點構(gòu)成，詳見圖1。服務(wù)節(jié)點的主要目的就是提供虛擬機運行環(huán)境，在動態(tài)遷移過程中其能夠?qū)崿F(xiàn)監(jiān)聽模塊的運行，并且實現(xiàn)服務(wù)節(jié)點負(fù)載信息及控制節(jié)點指令信息的監(jiān)聽，并且還能夠?qū)崿F(xiàn)中心控制引擎及本地遷移引擎的部署。

監(jiān)聽模塊的主要目的就是實現(xiàn)監(jiān)聽系統(tǒng)中服務(wù)節(jié)點資源使用情況的監(jiān)聽，一般負(fù)載信息包括內(nèi)存使用率、CPU使用率、存儲設(shè)備使用率及網(wǎng)絡(luò)寬帶使用率等。監(jiān)聽模塊在監(jiān)聽過程中具有周期性的特點，其中資源使用情況會發(fā)送到控制節(jié)點中，其周期不能夠太長，也不能夠太短，如果周期較長，那么數(shù)據(jù)時效性較差；如果較短，雖然數(shù)據(jù)具有實時性，但是因為頻發(fā)的負(fù)載監(jiān)聽會導(dǎo)致服務(wù)節(jié)點及控制節(jié)點的開銷較大。

觸發(fā)遷移模塊由基于二指平滑算法觸發(fā)策略組成，一般負(fù)載均衡方案中會設(shè)置負(fù)載閥值，之后實現(xiàn)節(jié)點負(fù)載的監(jiān)聽，如果負(fù)載超過此閾值，那么負(fù)載均衡方案就會觸發(fā)。此策略雖然于一般web服務(wù)來說可行，因為其具有較小的操作粒度，操作較為簡單，只要實現(xiàn)用戶請求轉(zhuǎn)發(fā)就能夠?qū)崿F(xiàn)。但是虛擬化云平臺中不可行，因為虛擬機遷移粒度較大，為了保證短時間中的負(fù)載不會導(dǎo)致動態(tài)遷移，就要設(shè)置合理的觸發(fā)策略，全面考慮負(fù)載均衡及系統(tǒng)整體能源消耗，所以觸發(fā)遷移模塊不能夠只關(guān)注負(fù)載上升方面，還要考慮節(jié)點負(fù)載下降問題。在觸發(fā)遷移模塊時，要通過流程判斷得到需要實現(xiàn)的虛擬機遷移，之后調(diào)用虛擬機調(diào)度模塊，通知調(diào)度模塊實現(xiàn)遷移工作，之后實現(xiàn)其他工作。

虛擬機調(diào)度模塊的主要目的是實現(xiàn)虛擬機調(diào)度命令，在模塊接收來自觸發(fā)遷移模塊的遷移指令時，其能夠?qū)χ行目刂埔婀?jié)點發(fā)送選擇請求，并且對虛擬機選擇模塊，以此獲得需要遷移的虛擬機編號，之后實現(xiàn)虛擬機遷移，之后返回到遷移結(jié)果。此模塊還要實現(xiàn)遷出虛擬機是否在節(jié)點最后活動虛擬機的判斷，如果是，那么就要以綠色節(jié)能原則為基礎(chǔ)，將其所處的服務(wù)節(jié)點進(jìn)行關(guān)閉，之后通知中心控制引擎。

2 中心控制引擎

在每個服務(wù)節(jié)點配置中心控制引擎，臨時控制節(jié)點中的控制服務(wù)為激活狀態(tài)，其主要包括選擇目標(biāo)節(jié)點、動態(tài)管理節(jié)點及網(wǎng)絡(luò)通信模塊。

選擇目標(biāo)節(jié)點模塊的主要目的為接受不同服務(wù)節(jié)點觸發(fā)的遷移模塊負(fù)載信息，對負(fù)載信息實施處理并且生成最優(yōu)目標(biāo)節(jié)點序列。在服務(wù)節(jié)點需要實現(xiàn)虛擬機遷移并且具有請求時，選擇合適的節(jié)點，將結(jié)果返回到請求節(jié)點中。為了實現(xiàn)服務(wù)節(jié)點發(fā)送負(fù)載信息的保存，要向系統(tǒng)申請內(nèi)存，也就是通過delete及new操作實現(xiàn)內(nèi)存的申請及釋放。

本文所使用的框架中動態(tài)管理節(jié)點模塊功能有所減少，因為節(jié)點關(guān)閉要求服務(wù)節(jié)點自己判斷，所以這個時候的管理模塊只需要實現(xiàn)某個集群節(jié)點狀態(tài)的維護(hù)，并且系統(tǒng)在整體超負(fù)載時候啟動其他節(jié)點時停用節(jié)點，將需要的節(jié)點開啟就行。為了解決節(jié)點故障，此模塊通過心跳檢測，實現(xiàn)集群服務(wù)節(jié)點狀態(tài)表的遍歷，并且對活動服務(wù)節(jié)點發(fā)送心跳數(shù)據(jù)包。為了滿足檢測效果，避免出現(xiàn)頻繁的通信，就要降低節(jié)點被動終止服務(wù)的概率。

為了能夠降低模塊的復(fù)雜程度，提高網(wǎng)絡(luò)資源的使用效率，本文設(shè)計網(wǎng)絡(luò)通信模塊，使其能夠負(fù)責(zé)模塊之間的網(wǎng)絡(luò)通信。因為其中的模塊較多，并且數(shù)據(jù)類型較多，所以就要使用特定的方式指定數(shù)據(jù)類型。為了避免中心控制引擎同時和多個不同的本地控制服務(wù)占據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源，可以通過消息隊列方式實現(xiàn)通信模塊的數(shù)據(jù)傳送。

3 云計算資源調(diào)度策略的算法

虛擬機動態(tài)遷移技術(shù)視角中云計算資源調(diào)度策略考慮的問題較多，對于種種問題，要根據(jù)實際主機負(fù)載動態(tài)實現(xiàn)虛擬機資源的遷移調(diào)度，以此能夠有效解決云計算資源使用率低及負(fù)載不均衡問題。

根據(jù)目前監(jiān)測的數(shù)據(jù)使用率實現(xiàn)判斷，如果某個節(jié)點中的虛擬機中使用率比最高限定值大，就將虛擬機從節(jié)點中遷移出，降低SLA被破壞的幾率。如果節(jié)點中虛擬機總使用率比最低限定值小，此節(jié)點中虛擬機將被全部遷移出去，將物理機節(jié)點關(guān)閉，以此節(jié)省此閑置節(jié)點導(dǎo)致的電力能耗消耗；如果虛擬機計算能力比目標(biāo)主機剩余計算能力小，并且目標(biāo)主機具備虛擬機使用的寬帶及內(nèi)存資源，才能夠?qū)崿F(xiàn)遷移，否則就不遷移。在遷移結(jié)束之后，刪除遷移虛擬機，之后實現(xiàn)系統(tǒng)狀態(tài)信息的更新，從而其中節(jié)點CPU的使用率及計算剩余能力等性能參與都會改變，在下一次遷移過程中，列表節(jié)點就會繼續(xù)判斷，從而實現(xiàn)各節(jié)點的遍歷，實現(xiàn)虛擬機遷移操作的執(zhí)行。

負(fù)載均衡度通過服務(wù)器中CPU的使用率方差表示，服務(wù)器資源i目前使用的CPU使用率使用ui表示，宿主機數(shù)量通過m表示，某時間所有平均CPU使用率通過以下公式計算：

通過以上公式得到負(fù)載均衡度：

通過得到的值決定負(fù)載均衡，目標(biāo)是降低負(fù)載均衡度的值。計算能耗：假如服務(wù)器空閑時候的電力能源消耗百分比為k，服務(wù)器滿載時候的能源消耗為Pfull，服務(wù)器CPU的使用率為ui，在時間不斷增長過程中的總能源消耗為：

E=k×Pfull+（1-k）×Pfull×ui

通過計算能力得到SLA破壞的程度，以下公式為SLA破壞百分比：

SLA=（Userreq-Userallocate）/Userreq

4 結(jié)語

云計算系統(tǒng)屬于大規(guī)模云數(shù)據(jù)中心，將本文所研究的資源調(diào)度策略通過實驗評估表示，在遷移時間不斷增加的過程中，虛擬機動態(tài)遷移策略負(fù)載均衡不斷減少，以此表示本文研究的資源調(diào)度策略的負(fù)載均衡效果良好，能夠有效提高資源的使用率。表示虛擬機動態(tài)遷移技術(shù)中的云計算資源調(diào)度策略能夠解決云環(huán)境中負(fù)載不均衡的問題，并且避免造成資源空閑浪費。

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