一种支持云数据中心能耗优化的虚拟机调度方法技术

本发明专利技术公开了一种支持云数据中心能耗优化的虚拟机调度方法，包括以下步骤：步骤1：基于虚拟机实例占用记录数据集，并获取云数据中心中处于运行状态的物理机列表和虚拟机列表；步骤2：根据虚拟机实例占用状态，获取步骤1中处于运行状态物理机的空闲空间；步骤3：根据虚拟机的资源需求以及步骤2所得的物理机的空闲空间，采用启发式检索，获取可行的虚拟机迁移策略；步骤4：计算云数据中心面向任务执行和虚拟机迁移的能耗值；步骤5：针对步骤3获得的虚拟机迁移策略，利用步骤4计算虚拟机迁移操作后云数据中心所产生的能耗值集合；步骤6：根据步骤5中所获的能耗值，选择能耗最优的虚拟机迁移策略为最终的虚拟机调度策略。

A virtual machine scheduling method to support the energy consumption optimization of cloud data center

Virtual machine scheduling method of the invention discloses a support cloud data center to optimize the energy consumption, which comprises the following steps: Step 1: occupation record data set virtual machine based on examples, and obtain the list of physical machine and virtual machine is running a list of cloud data center; step 2: according to the virtual machine instance occupation state acquisition procedure in free space the running state of physical machine 1; step 3: according to the virtual machine resource requirements and steps of physical machine 2 the free space, using heuristic search, access to virtual machine migration strategy is feasible; step 4: Cloud Computing Data Center for energy consumption of task execution and virtual machine migration value; step 5: virtual machine migration strategy in step 3 the energy consumption produced by step 4 to calculate the virtual machine migration operation after the cloud data center set of values; step 6: according to the step The virtual machine scheduling strategy is the final virtual machine scheduling strategy by selecting the best energy consumption virtual machine migration strategy in sudden 5.

【技术实现步骤摘要】
一种支持云数据中心能耗优化的虚拟机调度方法
本专利技术涉及计算机数据处理以及云计算领域，特别适用于云数据中心进行能耗优化的资源管理与资源调度。
技术介绍
自Google提出云计算技术的概念以来，云计算技术逐渐渗透到各行各业用于数据存储和处理。当前，大量的企业和组织将本地运行的应用完全或者部分迁移到公有云平台上运行，以降低本地的数据中心管理成本和硬件投资成本。从云数据中心资源管理者的角度来看，在满足用户资源需求的同时，需要保证数据中心的可持续发展。云数据中心部署的资源不断增长，特别是在大数据时代，数据存储、处理与通信需要消耗海量的资源。为了应对与日俱增的资源需求，数据中心规模不断扩张，数据中心的能耗问题日益突出，并且受到了社会的普遍关注。为了支撑云数据中心的正常运行，数据中心需要消耗大量的电能。当前电力公司普遍采用依赖煤炭发电，煤炭的燃烧会产生二氧化碳等污染气体，影响全球变暖，制约了信息化产业的健康发展。为了应对数据中心节约能耗开销的迫切需求，在虚拟化技术支撑的云数据中心中，如何实现面向能耗优化的虚拟机调度方法是工业界和学术界关注的热点。通过资源虚拟化，可以实现物理资源的高效共享。而虚拟机实时迁移技术的发展则推动数据中心资源的高效利用。通过虚拟机迁移技术，可以实现数据中心中虚拟机动态调度，进而减少云数据中心中运行的物理机数量，降低任务执行过程中，物理机运行所产生的能耗。但是，在虚拟机调度过程中，除了物理机运行产生的能耗之外，还需要综合考虑虚拟机迁移所引起的额外能耗。因此，需要设计合理的虚拟机调度技术，实现云数据中心的动态节能。虚拟机迁移技术已经被广泛应用于云数据中心的资源调度和管理。通过虚拟机迁移技术可以实现不同应用的节能部署。“X.Xu,W.Dou,X.Zhang,andJ.Chen.EnReal:AnEnergy-AwareResourceAllocationMethodforScientificWorkflowExecutionsinCloudEnvironment.IEEETransactionsonCloudComputing,2016,4(2):166-179.”主要使用虚拟机实施迁移技术实现动态贪心资源调度，保证物理机处于高负载运行的状态。“X.Zhu,L.Yang,H.Chen,J.Wang,S.Yin,andX.Liu.Real-TimeTasksOrientedEnergy-AwareSchedulinginVirtualizedClouds.IEEEtransactionsonCloudComputing,2014,2(2):168-180.”提出了一种面向实时应用的虚拟机调度方法，是面向有限资源，通过虚拟机迁移技术实现了实时应用执行的节能目标。当前的虚拟机调度忽略了虚拟机迁移过程中网络交换机产生的通信能耗。随着虚拟机迁移技术的广泛应用，云数据中心的通信设备产生的能耗日益增长，将会对构建绿色云数据中心带来技术挑战。因此，需要设计基于任务执行和虚拟机迁移的虚拟机调度方法，以实现云数据中心动态节能。
技术实现思路
本专利技术针对虚拟化云数据中心能耗日益突出的特点，提供一种支持云数据中心能耗优化的虚拟机调度方法，适用于云数据中心的资源管理工作。为了解决上述技术问题，本专利技术公开的一种支持云数据中心能耗优化的虚拟机调度方法，包括以下步骤：步骤1：从虚拟机实例占用记录数据集合中获取运行的物理机列表S，以及特殊虚拟机集合SV。当任务请求虚拟机实例进行资源托管时，云数据中心将产生一条虚拟机实例占用记录，该记录包含了虚拟机实例所映射的物理设备编号、托管的任务编号，虚拟机实例占用的起始时间以及虚拟机实例占用的持续时间。虚拟机实例占用记录集合记作VR＝{vr1,vr2,…,vrN}，其中，N代表VR中虚拟机实例占用记录的数量。虚拟机实例占用记录是一个多属性元组，VR中第n(1≤n≤N)条记录表示为vrn＝(pidn,tidn,vidn,stn,dtn)，其中pidn代表物理机的设备号，tidn代表所托管的任务号，vidn代表vrn中对应的虚拟机实例编号，stn代表虚拟机实例的占用起始时间，dtn代表该虚拟机实例被占用的持续时间。虚拟机调度需要确定当前运行的物理机列表。通过对虚拟机实例占用记录集合的分析，可以选择调度时刻t所占用的物理机的集合。在虚拟实例占用记录vrn(1≤n≤N)中，如果stn≤t<stn+dtn，那么该虚拟机实例占用记录中所对应编号为pidn的物理机加入到运行的物理机列表S中。通过遍历所有的虚拟机实例占用记录，可以获得运行的物理机列表，表示为S＝{s1,s2,…,sM}，其中，M代表处于运行状态的物理机的数量。通过虚拟机占用实例记录集合，还可以获取云数据中心任务运行所占用的虚拟机集合。每个虚拟机代表任务所占用的虚拟机实例的集合。遍历VR中所有的虚拟机实例占用记录，如果多条虚拟机实例占用记录的起始时间以及持续时间相同，且所托管的任务编号相同，那么这些记录中的虚拟机实例便是该任务所对应的特殊虚拟机。假设云数据中心当前运行了W个任务，那么特殊虚拟机的集合记为SV＝{sv1,sv2,…,svW}。SV中虚拟机的资源需求量可以通过对虚拟机占用记录集合进行分析获取，而且不同的虚拟机其所映射的物理机类型也不相同，也可以根据其当前映射的物理机类型所决定。将svw(1≤w≤W)的资源需求量表示为rw＝(nmw,typew)，其中nmw代表所需求的虚拟机实例的数量，typew代表物理机的类别。步骤2：根据对虚拟机实例占用记录的统计和分析，获取物理机列表S中每台物理机的空闲空间。将物理机sm(1≤m<M)的容量记作cnm，通过遍历虚拟机占用实例VR，统计当前时刻虚拟机实例使用量记作onm，则sm上空闲资源量记作cnm-onm。步骤3：通过启发式的搜索，获取多组虚拟机迁移策略P＝{p1,p2,…,pZ}。首先，将物理机列表S按照空闲资源量进行升序排列。在进行虚拟机迁移时，优先从资源使用率较低且非空载的物理机进行处理，即从s1开始检索，为其上部署的虚拟机实例选择合适的目标物理机进行迁移。然后，在排序后的物理机列表中，按序对每台物理机上的虚拟机进行处理，为其寻找合适的目标物理机进行托管。在为sm(1≤m<M)上的虚拟机进行目标物理机选择时，优先选择资源使用率较高且存在充足空闲空间的物理机作为目标物理机进行迁移，因此物理机的匹配序列为{sM,sM-1,…sm+1}。目标物理机的选择过程从sM开始匹配，如果sM匹配不成功，则与sM-1进行进一步的匹配，直到虚拟机找到合适的物理机，或者匹配序列全部遍历完成。如果sm能够找到合适的目标物理机进行迁移，则重复上述步骤，继续为sm+1寻找合适的目标物理机；如果sm不能够找到合适的目标物理机，则停止寻找迁移策略。由于物理机的空闲资源空间可能相同，而且同一时刻可能有多台资源使用率相同的目标物理机可以作为合适的迁移对象，因此同一时刻可以产生多组虚拟机迁移策略，记作P＝{p1,p2,…,pZ}，其中Z代表迁移策略的数量。pz(1≤z≤Z)包含了大量的虚拟机迁移操作，第i(1≤i≤|pz|)条虚拟机迁移操作是一个多属性元组，记作pz,i＝(s本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种支持云数据中心能耗优化的虚拟机调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：分析虚拟机实例占用记录数据集，获取云数据中心中处于运行状态的物理机列表和虚拟机列表；步骤2：根据虚拟机实例占用状态，获取步骤1中处于运行状态物理机的空闲空间；步骤3：根据虚拟机的资源需求以及步骤2所得的物理机的空闲空间，采用启发式检索，获取可行的虚拟机迁移策略；步骤4：计算云数据中心面向任务执行和虚拟机迁移的能耗值；步骤5：针对步骤3获得的虚拟机迁移策略，利用步骤4计算虚拟机迁移操作后云数据中心所产生的能耗值集合；步骤6：根据步骤5中所获的能耗值，选择能耗最优的虚拟机迁移策略为最终的虚拟机调度策略。

【技术特征摘要】
1.一种支持云数据中心能耗优化的虚拟机调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：分析虚拟机实例占用记录数据集，获取云数据中心中处于运行状态的物理机列表和虚拟机列表；步骤2：根据虚拟机实例占用状态，获取步骤1中处于运行状态物理机的空闲空间；步骤3：根据虚拟机的资源需求以及步骤2所得的物理机的空闲空间，采用启发式检索，获取可行的虚拟机迁移策略；步骤4：计算云数据中心面向任务执行和虚拟机迁移的能耗值；步骤5：针对步骤3获得的虚拟机迁移策略，利用步骤4计算虚拟机迁移操作后云数据中心所产生的能耗值集合；步骤6：根据步骤5中所获的能耗值，选择能耗最优的虚拟机迁移策略为最终的虚拟机调度策略。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中虚拟机实例占用记录数据集是关于虚拟机实例占用状态的记录集合，表示为VR＝{vr1,vr2,…,vrN}，其中，N代表VR中虚拟机实例占用记录的数量；虚拟机实例占用记录vrn(1≤n≤N)是一个多属性元组，表示为vrn＝(pidn,tidn,vidn,stn,dtn)，其中pidn代表物理机的设备号，tidn代表所托管的任务号，vidn代表vrn中对应的虚拟机实例编号，stn代表虚拟机实例的占用起始时间，dtn代表该虚拟机实例被占用的持续时间；从虚拟机实例占用记录集合中判断有哪些物理机上有虚拟机实例被占用，即可以获取当前时刻即t时刻运行的物理机列表，表示为S＝{s1,s2,…,sM}，其中，M代表物理机列表记录的数量；在云数据中心中每个任务需要多个虚拟机实例进行部署，同一任务请求的虚拟机实例通常部署在同一个物理机上，在任务执行过程中将同一任务请求的虚拟机实例作为一个特殊的虚拟机看待；假设云数据中心当前运行了W个任务，那么特殊虚拟机的集合记为SV＝{sv1,sv2,…,svW}；SV中虚拟机的资源需求量通过对虚拟机占用记录集合进行分析获取，而且不同的虚拟机其所映射的物理机类型也不相同，根据其当前映射的物理机类型所决定；将svw(1≤w≤W)的资源需求量表示为rw＝(nmw,typew)，其中nmw代表所需求的虚拟机实例的数量，typew代表物理机的类别。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取物理机列表S中每台物理机的空闲资源使用量；根据虚拟机实例占用记录，统计当前时刻每台物理机上被使用的虚拟机实例的使用量；将物理机sm(1≤m<M)的容量记作cnm，统计所得的虚拟机实例使用量记作onm，则sm上空闲资源量记作cnm-onm。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将物理机列表S按照空闲资源量进行升序排列，然后从资源使用率较低且非空载的物理机进行处理，即从s1开始检索，为其上部署的虚拟机实例选择合适的目标物理机进行迁移；在为sm上的虚拟机进行目标物理机选择时，物理机的匹配序列为{sM,sM-1,…sm+1}，即在优先选择资源使用率较高且存在充足空闲空间的物理机作为目标物理机进行迁移；目标物理机的选择过程从sM开始匹配，如果sM匹配不成功，则与sM-1进行进一步的匹配，直到虚拟机找到合适的物理机，或者匹配序列全部遍历完成；如果sm能够找到合适的目标物理机进行迁移，则重复上述步骤，继续为sm+1寻找合适的目标物理机；如果sm不能够找到合适的目标物理机，则停止寻找迁移策略；由于物理机的空闲资源空间可能相同，而且同一时刻可能有多台资源使用率相同的目标物理机可以...

【专利技术属性】
技术研发人员：许小龙，蔡青，冯玲珊，伏舒存，张国明，田伟，薛胜军，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32