本发明专利技术公开了一种基于云计算数据中心的统一资源调度节能方法，步骤如下：一、初始化网络节点和虚拟机队列；二、将虚拟机请求存储在虚拟机队列中；三、对虚拟机按照虚拟机的资源请求数目降序排列；四、依次遍历所有网络节点，判断是否有网络节点满足当前虚拟机请求；如果有，将当前虚拟机请求的能耗最小的网络节点作为放置目标节点，否则，寻找剩余可用资源最多的网络节点，迁出该节点上的某个虚拟机，放置当前虚拟机；五、顺序选取下一个虚拟机作为当前虚拟机，重新判断；六、对系统能耗进行再优化。优点在于：平衡了最小化功耗问题和满足SLA要求之间的矛盾关系，是面向能耗优化的资源调度算法，在能耗优化方面具有更高的效率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于云计算领域，具体来说是。
技术介绍
随着云计算的提出和发展，数据中心的高能耗问题开始受到了社会各界的广泛关注，大量的计算资源和存储资源从分布式松散放置过渡到集中在云端，给能耗的高效管理带来更大的挑战。由于云计算数据中心的数据量日益增大，云计算基础设施(IaaS)的设计者和管理者面临着巨大的财政刺激和调控压力，希望能够找到有效的策略来降低云计算系统的运行和维护成本，减少云计算数据中心的能耗，进而减少二氧化碳排放。目前的研究与实践通常采取两种方法来实现能效优化:一种是数据中心采用可再生能源进行供电；另一种方法是利用虚拟机的聚合和迀移，整合工作的虚拟机，提高物理资源的使用效率，减少能源消耗。很多研究提出了在云计算基础架构上的各种节约能耗方法。其中大部分方法侧重于具有能耗感知(Energy Aware)特性的虚拟机的分配和调度的资源管理算法。其基本思想是:减少分配给虚拟机工作的服务器数量，关闭或休眠那些闲置的没有任何工作的机器，从而达到提高运行设备的效率，进而在云计算基础设施层中节约能耗的目的。此外，还可以通过把虚拟机放置在最少数量的服务器上，使部分计算资源过渡到低功耗状态，提高资源的利用率。云计算环境中不同的工作负载也是数据中心能耗问题面临的挑战，用户可以运行各种类型的任务，如社交网络、科学计算、商业服务。这些任务往往在处理器使用率、内存和存储访问上，表现出不同的特点。同时，所有这些不同工作负载通常在服务等级协议上，有着不同的服务质量要求。这使得设计一个优秀的资源调度算法，变得异常复杂。目前，云计算数据中心内虚拟机资源的聚合与迀移，可视为一个有着多重优化目标和约束条件的优化问题。为了找到最优解决方案，可以把虚拟机的分配和迀移过程，看成一个多维装填问题(Bin Packing Problem)的实例。由于该问题的NP-难性质，人们已经证明诸如 “First-Fit-Decreasing-Resource” 和 “Best-Fit-Decreasing-Resource” 的启发式方法可以为该问题提供良好的效果。为了评估不同的启发式算法，研究者通常使用实验或仿真的方式，测试这些算法在不同的情况下的效果。但是在真实的实验环境中，为准确分析一个数据中心的能耗，必须为其建立大量的能耗测量探头。同时，为了测试资源调度算法的性能及后果，也需要花费很多的精力去修改数据中心的资源调度策略。因此，模拟成为在大规模云计算数据中心上，研究具有能耗优化的资源调度算法的最可行的办法。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中，在数据中心资源调度能耗管理上存在的复杂度高和节能效果不明显等问题，提出了。包括以下步骤步骤一、初始化数据中心所有的网络节点和虚拟机队列；初始化每一个网络节点包括:1)将各节点的能耗使用、资源使用设为零，包括将CPU和内存设为零；2)为每个网络节点的使用率设定上下阈值；将虚拟机列表集合设为空集；步骤二、将用户提出的虚拟机请求存储在虚拟机队列中；步骤三、根据用户提交的虚拟机请求，对虚拟机按照虚拟机的资源请求数目降序排列。对于资源请求数目多的虚拟机优先放置。步骤四、针对排列后的虚拟机，依次遍历所有网络节点，判断是否有网络节点能够满足当前虚拟机请求。如果满足，进入步骤五；否则进入步骤六；当前虚拟机记为Vnij，1彡j彡n，n为请求资源的虚拟机的总数；Vmj初始值为资源请求数目最多的虚拟机；步骤五、获取满足当前虚拟机请求的能耗最小的网络节点作为放置目标节点，进入步骤七；具体为:步骤501、依次遍历所有网络节点，对能满足当前虚拟机资源请求数目的网络节点进行标记；如果某个网络节点的可用资源数目大于等于当前虚拟机的资源请求数目，则该网络节点满足虚拟机请求，标记该网络节点的布尔变量w (Node)值为1 ;步骤502、针对标记的各个网络节点，分别计算虚拟机放置在各标记网络节点上的能耗；使用公式ENERGY-ESTIMATE进行计算；步骤503、选取能耗最小的网络节点作为放置目标节点；步骤504、将当前虚拟机放在放置目标节点上，并更新放置目标节点信息，进入步骤七。步骤六、再次遍历所有网络节点，获取剩余可用资源最多的网络节点，迀出该节点上的某个虚拟机，放置当前虚拟机，进入步骤七；具体为:步骤601、遍历所有网络节点，寻找剩余可用资源最多的网络节点，记为Nodek步骤602、对网络节点Nodek上各虚拟机的使用资源升序排列；步骤603、依次选取从小到大排序后的虚拟机作为待迀出虚拟机Vmt;待迀出虚拟机Vmt初始值为节点Node k上使用资源最小的虚拟机；步骤604、判断将待迀出虚拟机Vmt迀出后，节点Node k的剩余可用资源能否符合当前虚拟机Vnij的资源请求，如果能，将待迀出虚拟机Vm t迀出，同时将当前虚拟机Vm.j放置到节点Nodek，并更新节点Node!/^息。否则，当前虚拟机Vm.j没有成功放置，返回步骤603。步骤605、遍历其余网络节点，为待迀出虚拟机￥!1^寻找目标节点进行放置；计算其余各网络节点的当前剩余可用资源，寻找能满足虚拟机Vmt的资源请求，且虚拟机资源使用率最高的节点，将待迀出虚拟机Vmt迀移到该节点，并更新该节点信息。步骤606、如果网络节点Nodek，将使用资源最大的虚拟机迀出后，剩余的可用资源仍不满足当前虚拟机Vm,的资源请求数目，则返回步骤601继续遍历其余所有网络节点。步骤七、顺序选取虚拟机队列中的下一个虚拟机作为当前虚拟机，返回步骤四；直至将虚拟机队列中所有虚拟机放置完毕，算法结束。步骤八、根据虚拟机实际使用的资源规模，对系统能耗进行再优化。当虚拟机队列中所有虚拟机放置完毕后，集群中没有新的虚拟机请求到来时，对集群中的每个网络节点通过公式ENERGY-ESTIMATE计算各节点当前的能耗；具体为:首先将各节点上虚拟机的使用资源升序排列；然后计算各节点的剩余可用资源；如果某网络节点Node上的剩余可用资源满足另一个网络节点上某个虚拟机Vm的使用资源，则将虚拟机Vm迀移到网络节点Node上，更新网络节点Node的信息，使网络节点Node的使用资源最大化；或者将某网络节点使用资源较小的虚拟机迀出后，该网络节点的剩余可用资源满足资源使用数目更大的虚拟机，将资源较小的虚拟机迀移，放置资源使用数目更大的虚拟机并更新该网络节点信息。将所有网络节点经过迀移处理；优化后为下一个虚拟机请求队列释放更多的剩余资源。本专利技术的优点在于:1、，通过对云计算数据中心的能耗问题进行建模，该数学模型具有全系统、精确、快速、通用性、弹性、简单等特点。2、，是面向能耗优化的资源调度算法，在能耗优化方面具有更高的效率。3、，平衡了最小化功耗问题和满足SLA要求之间的矛盾关系。【附图说明】图1为本专利技术流程图；图2为本专利技术获取目标节点放置虚拟机的方法流程图；图3为本专利技术利用虚拟机迀移算法放置虚拟机的方法流程图。【具体实施方式】下面将结合附图对本专利技术作进一步的详细说明。针对云计算中的能耗进行建模，设计出合理的调度算法在不降低服务等级的前提下，降低数据中心能耗。—种基于云计算数据中心的统一资源调度节能方法，输入申请的虚拟机、集群节点以及当前的虚拟机列表，通过运算将输出更新后的资源池与虚拟机列表。首先初始化网络节点和虚本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于云计算数据中心的统一资源调度节能方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、初始化数据中心所有的网络节点和虚拟机队列；初始化网络节点包括：1)将各节点的能耗使用、资源使用设为零；2)为每个网络节点的使用率设定上下阈值；将虚拟机列表集合设为空集；步骤二、将用户提出的虚拟机请求存储在虚拟机队列中；步骤三、根据用户提交的虚拟机请求，对虚拟机按照虚拟机的资源请求数目降序排列；步骤四、针对排列后的虚拟机，依次遍历所有网络节点，判断是否有网络节点能够满足当前虚拟机请求；如果满足，进入步骤五；否则进入步骤六；当前虚拟机记为Vmj，1≤j≤n，n为请求资源的虚拟机的总数；Vmj初始为资源请求数目最多的虚拟机；步骤五、获取满足当前虚拟机请求的能耗最小的网络节点作为放置目标节点，进入步骤七；步骤六、再次遍历所有网络节点，获取剩余可用资源最多的网络节点，迁出该节点上的某个虚拟机，放置当前虚拟机，进入步骤七；步骤七、顺序选取虚拟机队列中的下一个虚拟机作为当前虚拟机，返回步骤四；直至将虚拟机队列中所有虚拟机放置完毕，算法结束；步骤八、根据虚拟机实际使用的资源规模，对系统能耗进行再优化。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：吴文峻，赵德栋，孙吴昊，孟宪，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。