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    重庆时时彩是摇号的吗: 一种云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201611123204.X

    申请日:

    2016.12.08

    公开号:

    CN106598733A

    公开日:

    2017.04.26

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06F 9/50申请日:20161208|||公开
    IPC分类号: G06F9/50; G06F1/32 主分类号: G06F9/50
    申请人: 南京航空航天大学
    发明人: 庄毅; 张龙; 朱伟; 钟伟; 顾晶晶; 丁飞
    地址: 210000 江苏省南京市御道街29号
    优先权:
    专利代理机构: 南京理工大学专利中心 32203 代理人: 马鲁晋
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611123204.X

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.05.24|||2017.04.26

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法。包括以下步骤:步骤1,进行虚拟资源分配;步骤2,进行超载主机检测,采用多维度的主机超载检测方法MHOD对云数据中心的每台物理主机进行检测,判断物理主机是否超载;步骤3,进行迁移虚拟机选择,采用虚拟机选择方法选择出需要被迁移出去的虚拟机;步骤4,进行目标主机选择,采用目标节点选择方法为每个迁移出去的虚拟机选择新的物理主机节点;步骤5,进行虚拟资源优化,进一步降低能耗。本发明从CPU、内存以及网络带宽三个维度充分考虑了如何有效地降低数据中心的能耗,使云计算数据中心的虚拟资源进行高效地调度与管理,提高了资源利用率并有效地降低了云数据中心的能耗。

    权利要求书

    1.一种云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法,其特征在于,包括以下步骤:
    步骤1、对虚拟资源进行分配,采用基于多维向量装箱模型的启发式虚拟资源分配方法
    HVRAA,将待分配的虚拟机分配到物理机上运行;
    步骤2、进行超载主机检测,采用多维度的主机超载检测方法MHOD对云数据中心的每台
    物理主机进行检测,判断物理主机是否超载,如果超载则执行步骤3,否则执行步骤5;
    步骤3、进行迁移虚拟机选择,采用虚拟机选择方法选择出需要被迁移出去的虚拟机;
    步骤4、进行目标主机选择,采用目标节点选择方法为每个迁移出去的虚拟机选择新的
    物理主机节点;
    步骤5、进行虚拟资源优化,采用虚拟资源优化方法VROA,化解轻负荷主机任务,从而降
    低能耗。
    2.根据权利要求1所述的云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法,其特征在于,步
    骤1中,所述的基于多维向量装箱模型的启发式虚拟资源分配方法HVRAA分配的目的是使系
    统中的物理机数量达到最小,即虚拟资源分配的目标函数最小,并满足CPU、内存和网络带
    宽的约束条件,HVRAA的分配原则为:
    给定一台物理机,在提交的所有虚拟机资源中选取加权点积值WDP最大的优先分配到
    该物理机上,直至该物理机不再能够装入任何一台虚拟机资源;然后再启动一台新的物理
    机,以此类推直到所有申请的虚拟机资源均被分配到物理机上;
    每台虚拟机的加权点积值WDP的计算公式为:
    <mrow> <mi>W</mi> <mi>D</mi> <mi>P</mi> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mn>3</mn> </munderover> <msub> <mi>&alpha;</mi> <mi>i</mi> </msub> <msubsup> <mi>I</mi> <mi>i</mi> <mi>l</mi> </msubsup> <mi>r</mi> <msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>i</mi> </msub> </mrow>
    其中,αi表示待分配的N个虚拟机的第i维资源需求量的平均值,r(t)i表示在时刻t物理
    机的第i维度资源的剩余量,表示每个物品对第i类资源的需求为
    虚拟资源分配的目标函数和约束条件为:

    <mfenced open = "" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>s</mi> <mo>.</mo> <mi>t</mi> <mo>.</mo> </mrow> </mtd> <mtd> <mrow> <msub> <mi>R</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mi>p</mi> <mi>u</mi> </mrow> </msub> <mo>&CenterDot;</mo> <msub> <mi>H</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>&lt;</mo> <msub> <mi>pm</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>&lsqb;</mo> <mi>c</mi> <mi>p</mi> <mi>u</mi> <mo>&rsqb;</mo> <mo>,</mo> <mo>&ForAll;</mo> <msub> <mi>pm</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>&Element;</mo> <mi>P</mi> <mi>M</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
    <mrow> <msub> <mi>R</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>e</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msub> <mo>&CenterDot;</mo> <msub> <mi>H</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>&lt;</mo> <msub> <mi>pm</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>&lsqb;</mo> <mi>m</mi> <mi>e</mi> <mi>m</mi> <mo>&rsqb;</mo> <mo>,</mo> <mo>&ForAll;</mo> <msub> <mi>pm</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>&Element;</mo> <mi>P</mi> <mi>M</mi> </mrow>
    <mrow> <msub> <mi>R</mi> <mrow> <mi>b</mi> <mi>w</mi> </mrow> </msub> <mo>&CenterDot;</mo> <msub> <mi>H</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>&lt;</mo> <msub> <mi>pm</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>&lsqb;</mo> <mi>b</mi> <mi>w</mi> <mo>&rsqb;</mo> <mo>,</mo> <mo>&ForAll;</mo> <msub> <mi>pm</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>&Element;</mo> <mi>P</mi> <mi>M</mi> </mrow>
    其中,PMS为虚拟资源分配的目标函数,表示分配所有虚拟机需要的物理主机数,mj表示
    第j台物理主机的运行情况,当存在虚拟机运行在该物理机上时,该物理机处于运行状态,
    则mj=1,否则该物理机处于休眠状态,mj=0,M表示云计算中心物理机的总数,PM表示云计
    算中心所有的物理机集合,VM表示系统各种全部虚拟机集合,Rcpu、Rmem、Rbw分别表示所有虚
    拟机对CPU资源、内存资源和网络带宽资源的需求向量,vml表示第l台虚拟机,pmj表示第j台
    物理机,pmj[cpu]、pmj[mem]、pmj[bw]分别表示物理机j的CPU、内存和网络带宽资源,位向量
    Hj=(hj1,hj2,...,hjl,...,hjN)表示运行在物理机pmj上的虚拟机,N表示所有待分配虚拟机
    的总数,如果hjl=1则表示虚拟机vml运行在物理机pmj上,否则hjl=0。
    3.根据权利要求1所述的云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法,其特征在于:步
    骤2中,采用多维度的主机超载检测方法MHOD对云数据中心的每台物理主机进行检测具体
    为:
    步骤2-1、计算物理主机在时刻t的多维度负载MDLt:
    <mrow> <msub> <mi>MDL</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <msub> <mi>&omega;</mi> <mn>1</mn> </msub> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>cpu</mi> <mi>t</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>*</mo> <mfrac> <msub> <mi>&omega;</mi> <mn>2</mn> </msub> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>mem</mi> <mi>t</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>*</mo> <mfrac> <msub> <mi>&omega;</mi> <mn>3</mn> </msub> <mrow> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <msub> <mi>net</mi> <mi>t</mi> </msub> </mrow> </mfrac> </mrow>
    其中,ω1、ω2、ω3分别表示CPU、内存、网络带宽的权重;cput,memt,nett分别表示当前
    物理主机在时刻t的CPU资源利用率、内存利用率以及网络带宽利用率;
    步骤2-2、在给定的时间序列内,进行z次主机负载统计,并分别计算z个时刻的物理主
    机多维度负载MDL1,MDL2,...,MDLz;
    步骤2-3、预测该物理主机在第z+1个时刻多维度负载值MDLz+1:
    MDLz+1=σ·(MDLz-μ)+μ
    其中,μ表示前z个时刻多维度负载的均值,σ表示前z个时刻多维度负载的标准差,MDLz
    为第z个时刻多维度负载;
    步骤2-4、进行主机超载判断,如果在前z个时刻物理主机的多维度负载中至少有w次多
    维度负载超过阈值λnode,并且第z+1个时刻的多维度负载预测值也大于阈值,则认定该物理
    主机超载。
    4.根据权利要求1所述的云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法,其特征在于:步
    骤3中,虚拟机选择方法选出的目标虚拟机为vmi,其满足条件为:
    <mfenced open = "{" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msub> <mi>vm</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>&Element;</mo> <msub> <mi>PM</mi> <mi>k</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>R</mi> <mrow> <msub> <mi>vm</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>vm</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>vm</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>vm</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>vm</mi> <mi>n</mi> </msub> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>&GreaterEqual;</mo> <msubsup> <mi>R</mi> <mrow> <msub> <mi>vm</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>vm</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>vm</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>vm</mi> <mrow> <mi>j</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>vm</mi> <mi>n</mi> </msub> </mrow> <mn>2</mn> </msubsup> <mo>,</mo> <mo>&ForAll;</mo> <msub> <mi>vm</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>&Element;</mo> <msub> <mi>PM</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>&NotEqual;</mo> <mi>i</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
    其中,PMk表示物理主机k上运行的所有虚拟机集合,物理主机k上第i
    个虚拟机vmi的负载与剩余的n-1个虚拟机vm1,...,vmi-1,vmi+1,...,vmn的负载的复相关系
    数,n为物理主机k上运行的所有虚拟机的总数;即虚拟机选择原则为:选择与其它虚拟机负
    载相关性最大的虚拟机进行迁移。
    5.根据权利要求1所述的云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法,其特征在于:步
    骤4中,采用目标节点选择方法为每个迁移出去的虚拟机选择新的物理主机节点,具体为:
    步骤4-1、按照所有迁移出去的虚拟机的CPU利用率进行降序排列;
    步骤4-2、计算将CPU利用率最大的虚拟机分别放进所有的物理主机后,物理主机增加
    的能耗,并选出能耗增加最小的物理主机;
    步骤4-3、将CPU利用率最大的虚拟机分配到步骤4-2中选择出的物理主机;
    步骤4-4、重复上述三个步骤,直到所有迁移出去的虚拟机都被分配到相应的物理主机
    上。
    6.根据权利要求1所述的云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法,其特征在于:步
    骤5中,采用虚拟资源优化方法VROA,化解轻负荷主机任务,包括以下步骤:
    步骤5-1、选择CPU资源利用率最低的物理主机pmlowest,并使用目标节点选择方法将该
    主机上的所有虚拟机重新分配到其它物理主机上;
    步骤5-2、判断轻负荷物理主机pmlowest上的所有虚拟机是否迁移成功,如果轻负荷物理
    主机pmlowest上的所有虚拟机可以成功的迁移到其它主机上,则将物理主机pmlowest置为休眠
    状态;如果在主机pmlowest上只要有一台虚拟机不能够迁移,则取消主机pmlowest上的所有虚
    拟机迁移操作。

    关 键 词:
    一种 计算 能耗 关键 维度 虚拟 资源 调度 方法
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