云虚拟机批量整合的方法、装置和服务器制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种云虚拟机批量整合的方法、装置和服务器。该方法及其相关装置和服务器通过收集并记录的云计算系统中运行的各个物理主机及其负载的虚拟机的状态信息，对使用预拷贝技术进行虚拟机迁移的成本进行预测，挑选出可以实施迁移的虚拟机。兼顾考虑迁移过程对目标主机上其他虚拟机的影响，定位合适的目标主机，并以此为依据进行虚拟机的迁移合并。

Method, Device and Server for Batch Integration of Cloud Virtual Machines

【技术实现步骤摘要】
云虚拟机批量整合的方法、装置和服务器
本专利技术涉及虚拟机领域，尤其涉及一种云虚拟机批量整合的方法、装置和服务器。
技术介绍
云计算是一种将计算服务量化并通过互联网向外提供给用户的新型服务模式。它的兴起与发展得益于技术的升级，如虚拟化技术，互联网技术等，也得益于灵活的商业模式的运用，如按用量收费等。云计算可根据用户需求提供不同层次的服务，从提供云计算平台基础设施，用来构建上层应用程序的基础虚拟硬件服务到提供构建在基础平台之上的云计算应用程序软件应用服务，其松散耦合、随需应变、成本可控、资源虚拟、异构协同等优势，使其更适应现今的电子商务、柔性制造、移动互联网等应用。目前，有很多企业和组织都推出了自己的云计算平台，对外提供各种计算资源。最具有代表性的是亚马逊(Amazon)的弹性计算云EC2(ElasticComputeCloud)。云服务提供商主要依靠集中在云数据中心中的计算资源向用户提供相应的服务。随着云计算业务的不断增加，云计算中心的规模也随之不断增大。由于数据中心中的各种设备往往按照运行的峰值进行设计，在非满负荷运转的情况下，云数据中心的能效较低。云计算服务商需要承担大量的能耗成本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种云虚拟机批量整合的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：周期性地收集并记录各个PM及其负载的VM状态信息；S2：选取需要优先被关闭的PM；S3：对选取PM上VM的相关数据进行预处理；S4：计算S3中选取的PM上负载的VM迁移需要的成本；S5：确定需要迁移的VM；S6：确定可用做新宿主的目标PM，制定迁移匹配方案；S7：VM迁移实施。

【技术特征摘要】
1.一种云虚拟机批量整合的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：周期性地收集并记录各个PM及其负载的VM状态信息；S2：选取需要优先被关闭的PM；S3：对选取PM上VM的相关数据进行预处理；S4：计算S3中选取的PM上负载的VM迁移需要的成本；S5：确定需要迁移的VM；S6：确定可用做新宿主的目标PM，制定迁移匹配方案；S7：VM迁移实施。2.根据权利要求1所述的云虚拟机批量整合的方法，其特征在于，所述S1包括如下步骤：S1-1，主机监控模块中的主机监控单元需要采集并记录系统中运行的PM的状态信息；这些信息包括：系统中运行的物理机PMi，PMi运行时间Tpi；同时，主机监控模块中的虚拟机监控单元对运行中的PM上的虚拟机状态进行获取和记录，具体信息包括：系统中运行的虚拟机VMi,j在状态获取时刻所使用的内存值vMEMi,j，CPU值vCPUi,j，网络带宽vBWi,j和VMi,j运行时间Tvi,j；以上状态采集的周期为可调节值，记为Tcorr，通常取值范围为50毫秒到200毫秒；取得上述值以后，发送给数据预处理模块及决策模块中的候选主机选择单元，下标i，j为正整数；S1-2，系统中运行的物理机PMi总的CPU值PCPUi，内存PMEMi和网络带宽PBWi，以及系统中运行的虚拟机VMi,j总的CPU值VCPUi,j，内存VMEMi,j和网络带宽VBWi,j直接从云系统中获得，不再单独进行信息获取。3.根据权利要求1所述的云虚拟机批量整合的方法，其特征在于，所述S2包括如下步骤：S2-1，计算当前系统中正在运行的PM的关闭评价值Si，其计算方法如下：其中，m(i)为根据系统中运行的物理机PMi上虚拟机总数,ω为系统疲劳系数，单位为小时；候选主机选择单元根据Si，由小到大对所有PM进行排序，获得队列Lpm，取前n台为候选关闭主机，取得相关主机编号i，由关闭主机编号组成的集合为ΛGB；将候选关闭主机编号传送到数据预处理模块中，将队列Lpm信息输入决策模块中迁移规划单元。4.根据权利要求1所述的云虚拟机批量整合的方法，其特征在于，所述S3包括如下步骤：S3-1，选取关闭主机上各VM的前h次信息记录，计算相关预备数据，如相关数据记录次数未达到h，则不进行计算；相关预处理需获得结果具体包括：预处理系统中运行的虚拟机VMi,j使用内存及CPU前h次记录值和均值Eh(vMEMi,j)和Eh(vCPUi,j)，以及涉及预处理系统中运行的虚拟机VMi,j使用内存及CPU前h次记录值和的标准差Sh(vMEMi,j)和Sh(vCPUi,j)；相关计算方法如下：计算完成后，数据预处理模块相关数据将相关以上数据输入决策模块中的成本预测单元，其中h，k为正整数。5.根据权利要求1所述的云虚拟机批量整合的方法，其特征在于，所述S4包括如下步骤：S4-1，每次需要拷贝传输的数据量Di,j(t)由以下公式进行近似：其中，t表示第t次进行数据拷贝，其最大值max(t)由以下公式求得：S4-2，TS为设定允许最大停机时间，BWi,j为网络数据传输带宽的最小要求值，其计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：李蔚凌，曾峰，王新春，夏云霓，彭青蓝，
申请(专利权)人：重庆大学，深圳市发掘科技有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50