網(wǎng)絡(luò)感知的虛擬機(jī)遷移算法研究.pdf

1、虛擬化技術(shù)通過將應(yīng)用程序封裝到虛擬機(jī)，使管理員能夠更靈活的部署和遷移虛擬機(jī)來適應(yīng)應(yīng)用負(fù)載和物理資源變化。本文研究了云環(huán)境下虛擬機(jī)遷移行為對整個數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)開銷的影響。構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)感知的虛擬機(jī)遷移系統(tǒng)為遷移算法提供實驗平臺，通過任務(wù)生成器重放googletrace來模擬終端用戶請求，云環(huán)境模擬器來模擬云環(huán)境中服務(wù)器集群工作情景。設(shè)計網(wǎng)絡(luò)感知的遷移算法在服務(wù)器過載時執(zhí)行實時遷移改善資源過載壓力，來優(yōu)化數(shù)據(jù)中心在整個任務(wù)隊列執(zhí)行期間包括遷移虛擬

2、機(jī)的網(wǎng)絡(luò)帶寬開銷和任務(wù)通信的網(wǎng)絡(luò)流量開銷在內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)總開銷。
　　在已有研究提出任務(wù)通信的網(wǎng)絡(luò)開銷模型的基礎(chǔ)上，考慮遷移數(shù)據(jù)量和遷移的網(wǎng)絡(luò)帶寬對遷移成本的影響量化遷移開銷，建立綜合通信開銷和遷移代價的網(wǎng)絡(luò)總開銷模型。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計并實現(xiàn)2種基于局部貪心的網(wǎng)絡(luò)感知遷移算法，在考慮服務(wù)器端資源限制和上層應(yīng)用相關(guān)性以及底層拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，遷移過載服務(wù)器上的虛擬機(jī)來優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)通信流量，并盡可能減少遷移帶來的額外開銷。
　　

3、具體而言，mBefLM算法引入網(wǎng)絡(luò)凈收益，將遷移后網(wǎng)絡(luò)通信上的收益和遷移開銷的差值作為優(yōu)化目標(biāo)。在目的服務(wù)器的選擇上綜合考慮了遷移代價和通信成本，選擇遷移能帶來最大網(wǎng)絡(luò)凈收益的虛擬機(jī)遷移。mBRatesLM則引入了網(wǎng)絡(luò)收益損耗比，將遷移后網(wǎng)絡(luò)通信上的收益和遷移過程的開銷的比值作為優(yōu)化目標(biāo)。在目的服務(wù)器的選擇上只考慮通信上的優(yōu)化，在虛擬機(jī)遷出選擇上考慮了遷移代價影響因素，選擇單位遷移代價下網(wǎng)絡(luò)通信收益最大的虛擬機(jī)遷移。
　　本文設(shè)計

4、的算法引入性能收益，參考遷移前網(wǎng)絡(luò)通信開銷，綜合考慮了遷移成本和遷移帶來的性能收益。將預(yù)測虛擬機(jī)遷移后的網(wǎng)絡(luò)開銷作為虛擬機(jī)遷移選擇的指導(dǎo)。并進(jìn)一步對算法引入服務(wù)器資源閾值來為后續(xù)到達(dá)的任務(wù)預(yù)留資源，引入定時策略來應(yīng)對因短時間內(nèi)用戶資源需求變化而導(dǎo)致服務(wù)器資源抖動的情況，來提高算法網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化性能。
　　實驗中，本文就網(wǎng)絡(luò)開銷和任務(wù)執(zhí)行時間等方面比較mBefLM和mBRatesLM算法與已有算法AppAware、sandpiper以及L