一种云数据中心虚拟机实时整合方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种云数据中心虚拟机实时整合方法及系统，方法包括下述步骤：实时监控云数据中心资源，并计算云数据中心资源利用率，当云数据中心资源利用率低于设定的第一阈值T1时，启动虚拟机整合决策；所述的虚拟机整合决策，用于生成一个虚拟机从源服务器到目的服务器的映射表，所述映射表是通过一种均衡开启服务器数量以及迁移次数的启发式算法确定；通过所述的映射表将表中的虚拟机按设定规则迁移至目的服务器。本发明专利技术通过一种云数据中心虚拟机实时整合方法及系统，能够有效地减少虚拟机迁移次数同时尽量减少开启服务器，降低了云数据中心能耗。云数据中心能耗。云数据中心能耗。

【技术实现步骤摘要】
一种云数据中心虚拟机实时整合方法及系统


[0001]本专利技术涉及云计算
以及云数据中心虚拟机整合
，特别涉及一种云数据中心虚拟机实时整合方法及系统。

技术介绍

[0002]随着云计算技术的发展，云数据中心的规模也在不断的增长，同时云数据中心的能耗也随之增长。虚拟化技术的提出，可以多台虚拟机独立地、安全地放置在同一台服务器，进而提高服务器的利用率以及降低能耗。然而在云数据中心运行时，会存在虚拟机创建、关闭或者动态增长减少的情况，因此云数据中心往往会出现大量空闲资源碎片没被利用上，这导致云数据中心大量能量被浪费。因此如何实现一种有效的资源管理，提高资源利用率是目前云数据中心的一个重要研究热点。
[0003]而虚拟机整合技术被提出用于解决这个问题，虚拟机整合技术主要通过将一些开启服务器上的虚拟机迁移到其他开启的服务器上，然后将迁出虚拟机的服务器设置为睡眠模式或者关闭状态来减少能耗。通过虚拟机整合技术，可以有效管理云数据中心的碎片化资源，提高云数据中心的资源利用率，降低云数据中心的能耗，提升云运营商的经济效益。
[0004]尽管目前的虚拟机迁移技术大多采用了动态迁移的方法来减少迁移过程中对用户的影响，但是虚拟机迁移通常伴随着大量数据的复制传输以及网络带宽消耗，此外，动态迁移技术也会存在短时暂停或者挂起用户虚拟机，使得虚拟机无法正常运行。因此，在虚拟机整合过程必须考虑到虚拟机迁移次数，避免为了降低服务器开启的数量而大量迁移虚拟机的情况出现。
[0005]目前虚拟机整合技术往往采用启发式算法或者元启发式算法。元启发式算法主要包括蚁群算法(ACO)、遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)以及差分进化算法(DE)等，这些算法尽管可以在解空间中搜索更多更好的可行解，但是这些算法在大规模云数据中心的场景下，所需要的时间往往也会更加多，实时性能较差，无法满足云数据中心实时整合调度的需求。
[0006]而启发式算法往往能在较短的时间内获得一个较好的可行解，能满足云数据中心实时整合调度的需求。而常见的启发式算法，如random算法、FirstFit算法、BestFit算法、WorstFit算法、Best FitDecreasing算法和Worst FitDecreasing算法等算法往往只是考虑了某种资源利用率的提升，而没有考虑资源之间的均衡以及虚拟机迁移的次数。因此，Anton Beloglazov等人提出了一种修正过的Best FitDecreasing算法(MBFD)，通过对服务器能耗建模来选择放置虚拟机后云数据中心能耗增加最少的服务器，同时通过上下阈值来确定迁移的虚拟机来尽量减少虚拟机迁移的次数；Huining Yan等人提出了一种改进的WorstFit算法，该算法设计了一个表示虚拟机放置后剩余资源容量的适应度函数，通过该适应度函数，选择虚拟机放置后服务器剩余资源最大的服务器作为虚拟机的目的服务器。这些改进的算法都没有完全考虑资源利用率、资源均衡以及迁移次数，只是考虑了其中的一种或两种，不易获得减少服务器开启的数量以及虚拟机迁移次数之间的平衡。

技术实现思路

[0007]本专利技术的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出了一种云数据中心虚拟机实时整合方法及系统，通过对云数据中心进行实时监控，采用了一种均衡开启服务器数量以及迁移次数的启发式算法来对云数据中心的虚拟机进行有效整合，在减少服务器开启的数量前提下尽量减少虚拟机迁移次数；该算法通过融合放置虚拟机后服务器的剩余可用资源平均利用率H1、放置虚拟机后各资源的剩余利用率与服务器的剩余可用资源平均利用率的方差和H2、以及虚拟机是否存在迁移行为H3这三种启发因子，能有效地降低云数据中心能耗同时可以减少虚拟机迁移对用户的影响，从而提高云运营商的经济效益。
[0008]为了达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0009]本专利技术提供了一种云数据中心虚拟机实时整合方法，包括下述步骤：
[0010]实时监控云数据中心资源，并计算云数据中心资源利用率，当云数据中心资源利用率低于设定的第一阈值T1时，启动虚拟机整合决策；
[0011]所述的虚拟机整合决策，用于生成一个虚拟机从源服务器到目的服务器的映射表，所述映射表是通过一种均衡开启服务器数量以及迁移次数的启发式算法确定；
[0012]通过所述的映射表将表中的虚拟机按设定规则迁移至目的服务器。
[0013]优选的，所述云数据中心资源利用率是通过开启的服务器资源利用率求和取平均计算出来的，用如下公式表示：
[0014][0015][0016]其中，I是开启服务器数量，L是云服务器资源个数，R
i,l
是服务器i资源l已被占用的大小，C
i,l
是服务器i资源l的容量大小。
[0017]优选的，所述映射表是通过一种均衡开启服务器数量以及迁移次数的启发式算法确定，具体为：
[0018]S1.确定待迁移虚拟机个数，设定一个释放系数EF∈(0,1]用于确定释放虚拟机个数，虚拟机释放个数是通过释放系数EF乘以当前云数据中心虚拟机总数J向上取整得到的，计算公式如下：
[0019][0020]S2.确定需要迁移的虚拟机，对于平均资源利用率小于设定的第一阈值T1服务器i中所有虚拟机进行释放，移入待调度虚拟机队列waitList中，并标记该服务器i为关闭状态；当待调度虚拟机队列waitList中虚拟机个数小于N
releasedVm
时，对当前尚未释放的虚拟机按照其平均占用资源大小进行升序排序，对排序后虚拟机依次释放移入待调度虚拟机队列waitList直至待调度虚拟机队列waitList中虚拟机个数等于设定待迁移虚拟机的个数N
releasedVm
；
[0021]S3.依次弹出所述待调度虚拟机队列waitList中虚拟机j，遍历当前开启的服务器，通过一种融合三种启发因子的启发式算法计算虚拟机j放置在服务器i上的融合启发指
标，从中选择融合启发指标值最小的服务器i作为目的服务器；如果当前开启的服务器都没有足够资源可以放置虚拟机j时，则遍历S2步骤中标记为关闭状态服务器i，通过一种融合三种启发因子的启发式算法计算虚拟机j放置在服务器i上的融合启发指标，从中选择融合启发指标值最小的服务器i作为目的服务器。
[0022]S4.将S3步骤得到的虚拟机j从源服务器到目的服务器的映射关系添加到映射表MappingTable，并不断重复S3和S4步骤直至待调度虚拟机队列waitList为空。
[0023]优选的，虚拟机平均占用资源，通过下述公式计算：
[0024][0025]其中，L是虚拟机请求资源个数，是虚拟机j请求的资源l大小，是所有虚拟机中值最大的资源l大小。
[0026]优选的，虚拟机平均占用资源，所述三种启发因子是根据虚拟机j放置在主机i后资源变化情况来计算的；
[0027]三种启发因子分别为：放置虚拟机j后服务器i的剩余可用资源平均利用率放置虚拟本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种云数据中心虚拟机实时整合方法，其特征在于，包括下述步骤：实时监控云数据中心资源，并计算云数据中心资源利用率，当云数据中心资源利用率低于设定的第一阈值T1时，启动虚拟机整合决策；所述的虚拟机整合决策，用于生成一个虚拟机从源服务器到目的服务器的映射表，所述映射表是通过一种均衡开启服务器数量以及迁移次数的启发式算法确定；通过所述的映射表将表中的虚拟机按设定规则迁移至目的服务器。2.根据权利要求1所述云数据中心虚拟机实时整合方法，其特征在于，所述云数据中心资源利用率是通过开启的服务器资源利用率求和取平均计算出来的，用如下公式表示：资源利用率是通过开启的服务器资源利用率求和取平均计算出来的，用如下公式表示：其中，I是开启服务器数量，L是云服务器资源个数，R
i,l
是服务器i资源l已被占用的大小，C
i,l
是服务器i资源l的容量大小。3.根据权利要求1所述云数据中心虚拟机实时整合方法，其特征在于，所述映射表是通过一种均衡开启服务器数量以及迁移次数的启发式算法确定，具体为：S1.确定待迁移虚拟机个数，设定一个释放系数EF∈(0,1]用于确定释放虚拟机个数，虚拟机释放个数是通过释放系数EF乘以当前云数据中心虚拟机总数J向上取整得到的，计算公式如下：S2.确定需要迁移的虚拟机，对于平均资源利用率小于设定的第一阈值T1服务器i中所有虚拟机进行释放，移入待调度虚拟机队列waitList中，并标记该服务器i为关闭状态；当待调度虚拟机队列waitList中虚拟机个数小于N
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时，对当前尚未释放的虚拟机按照其平均占用资源大小进行升序排序，对排序后虚拟机依次释放移入待调度虚拟机队列waitList直至待调度虚拟机队列waitList中虚拟机个数等于设定待迁移虚拟机的个数N
releasedVm
；S3.依次弹出所述待调度虚拟机队列waitList中虚拟机j，遍历当前开启的服务器，通过一种融合三种启发因子的启发式算法计算虚拟机j放置在服务器i上的融合启发指标，从中选择融合启发指标值最小的服务器i作为目的服务器；如果当前开启的服务器都没有足够资源可以放置虚拟机j时，则遍历S2步骤中标记为关闭状态服务器i，通过一种融合三种启发因子的启发式算法计算虚拟机j放置在服务器i上的融合启发指标，从中选择融合启发指标值最小的服务器i作为目的服务器。S4.将S3步骤得到的虚拟机j从源服务器到目的服务器的映射关系添加到映射表MappingTable，并不断重复S3和S4步骤直至待调度虚拟机队列waitList为空。4.根据权利要求3所述云数据中心虚拟机实时整合方法，其特征在于，虚拟机平均占用资源，通过下述公式计算：
其中，L是虚拟机请求...

【专利技术属性】
技术研发人员：林伟伟，胡康立，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：