一种虚拟化系统竞争资源差异化服务方法技术方案

本发明专利技术涉及一种虚拟化系统竞争资源差异化服务方法。目前的虚拟机监控器软件和操作系统不区分具体虚拟机应用程序的资源使用特点，无法确保重要应用程序和客户机操作系统的服务质量。本发明专利技术方法包含三部分的内容：虚拟化系统资源使用的马尔科夫模型、基于响应时间的多虚拟机系统的服务质量评价模型和基于上述两个模型的竞争资源差异化服务方法。通过本发明专利技术提供的虚拟化系统竞争资源差异化服务方法，可以在系统高度竞争的情况下有效缓解系统资源的竞争程度，显著提高整个虚拟化系统的性能和服务质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及虚拟化计算机系统资源管理与分配的实现方法，尤其是大规模部署虚拟化技术的计算系统如数据中心及云计算环境中多虚拟机间竞争性资源的差异化服务方法。
技术介绍
虽然随着处理器、内存及磁盘技术的进步，单台计算机的性能持续提高。但是，单台计算机的资源使用率仍较低。而计算系统虚拟化技术由于可以动态组织多种计算资源， 隔离具体的硬件体系结构和软件系统之间的紧密依赖关系，实现透明化的可伸缩计算系统架构，提高计算资源(如处理器、存储器)的使用效率，在桌面领域和服务器领域都得到了广泛的应用，如数据中心服务器聚合、存储虚拟化和云存储等。目前，虚拟化技术已经成为云计算、云存储平台及大规模数据中心的核心支撑技术。例如，在IaaS(基础设施即服务)、 PaaS (平台即服务)、^aS (软件即服务)等云计算服务中，通过虚拟化技术将大规模系统中大量各种不同类型的异构设备和资源通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供计算、存储和业务访问服务，同时可以实现动态分组或者连接一系列的服务器和存储组件，动态地将服务器和存储组件从一个组转移到另一个组，动态加载和启动客户机操作系统和应用程序等。在虚拟化系统中，由于多个客户虚拟机并存并共享相同的硬件资源，因此，必须根据不断变化的外部负载为各个客户虚拟机(Virtual Machine, VM)动态地分配资源。而在高并发情况下，硬件资源往往在多个客户虚拟机之间竞争。因此，必须提供一套有效的资源差异化服务方法为不同目标的客户虚拟机提供资源。例如，在虚拟机环境下，多个虚拟机运行在虚拟机监控器(Virtual Machine Monitor, VMM)之上，虚拟机监控器在进行资源调度时所获取的信息远远少于传统的操作系统所掌握的进程信息。由于虚拟机环境下的硬件资源动态异构的特点，为了满足海量用户的磁盘存储需求的时间性能及服务公平性，当前的磁盘存储服务I/O性能仍存在较大问题。另外，如何根据多个虚拟机对物理磁盘I/O请求和负载特性自适应的协调控制磁盘I/O资源的分配，根据负载特性应用不同的服务策略， 并对负载的类型特征进行预测和推断，以保证每一个虚拟机只能得到预定的服务资源，保证服务公平性的同时避免出现服务瓶颈，同时对具有高优先权的虚拟机提供高性能服务， 也是虚拟化系统资源服务面临的重要挑战。如果单纯为了保证在多个虚拟机系统间的性能隔离，则容易造成整个系统的性能下降，尤其是在大量无序服务请求的情况下。因此，在虚拟机环境下，在现有基本的处理器和磁盘调度的基础上，如何提供粗粒度的访问请求控制、性能隔离和细粒度的服务性能共享，是解决大规模虚拟化系统性能瓶颈的重要途径。另外，大规模虚拟化系统及服务聚合使得设备之间的访问控制及协调更加复杂，且具体应用服务的异构性使得服务访问请求的服务质量的维护异常困难，不同客户虚拟机之间的服务资源分布对整个虚拟化系统的性能和服务质量都有较大影响。因此，在满足系统性能(如吞吐量)的前提下，应该进行差异化的资3源服务，尽可能的提高资源的总体服务质量。同时，为了充分发挥系统资源的使用效率并降低系统能耗和运行成本，资源的分配量必须和资源的请求量相当，而不能存在较大的资源浪费。因此，精确预测系统的负载特点和资源需求量，是进行资源差异化服务的前提。而在虚拟化环境下(如云计算环境中)，用户不再需要了解具体使用的计算及存储设备(如型号，接口，协议等)，甚至不需要进行系统状态监控及维护等。然而，虚拟化技术固有的透明性和隔离性使得在虚拟环境下获取上层应用负载的运行时信息变得异常困难。同时，大量的客户虚拟机共享统一的物理硬件也增加了硬件设备访问模式的复杂性。因此，如何保证多客户虚拟机之间对底层硬件资源的和谐共享和性能隔离，实现不同类型负载(计算密集型、I/O密集型、混合型等)下处理器子系统、存储子系统、网络子系统不同的应用目标，目前尚无较好的解决方法。目前的虚拟机监控器软件和操作系统不区分具体虚拟机应用程序的资源使用特点，不考虑不同类型应用程序使用系统资源的差异，使得无法确保重要应用程序和客户机操作系统的服务质量。
技术实现思路
由于当前的虚拟机监控器软件不管其上层虚拟机的服务请求是否具有时效性或可等待性，均以公平的资源使用原则来调度资源，无法发挥整个计算机系统的最佳效能。因此，本专利技术区分共享同一计算机硬件资源的不同虚拟机上不同的负载类型(计算密集型、I/ 0密集型、混合型等)，使得在不同的虚拟机间使用资源差异化，最终提高虚拟化系统的性能和服务质量。一个虚拟化系统中有多个客户虚拟机(大于或等于1个)，系统可供服务的资源包括处理器、内存和磁盘，每个虚拟机的应用程序均可能使用这些资源以完成用户应用程序的请求并满足一定的性能指标和服务质量。由于资源有限，为保证具有较高重要性的应用程序具有较高的性能，多个虚拟机对系统资源的请求必须进行差异化的服务。本专利技术对虚拟化系统竞争资源差异化服务的思想，即是通过差异化服务后，可以最大程度的降低整个系统的资源竞争程度，降低资源竞争造成的系统性能的下降，提高系统的服务质量。该专利技术包含三部分的内容虚拟化系统资源使用的马尔科夫模型、基于响应时间的多虚拟机系统的服务质量评价模型和基于上述两个模型的竞争资源差异化服务方法。(1)虚拟化系统资源和负载的马尔科夫模型针对已有的虚拟机监控器不考虑具体虚拟机应用程序的资源使用特点和处理器、内存、磁盘等资源本身的特点，本专利技术提出了一个新的虚拟化系统资源和负载的马尔科夫模型，该模型可以更准确地预测虚拟化系统的负载特征。根据资源和负载的状态及其互相转移概率，则可以计算出某一时刻系统资源的可用情况及负载的服务状态，是进行资源的差异化服务的前提。(2)基于响应时间的多虚拟机系统的服务质量评价方法满足多虚拟机系统的服务质量是资源差异化服务的目标，其参数体系主要包括操作系统及应用相关的服务质量，往往受多种因素的影响，主要可分为硬件方面和软件方面。硬件方面如硬件本身的技术工艺水平与可靠性水平、供电极限、温度极限等，软件方面则包括虚拟机系统各种性能参数，具体指标包括响应时间、吞吐率、任务成功率/失败率、资源使用4率、服务可用性等。而响应时间是衡量系统服务质量的最直接有效的参数。因此，利用前述的马尔科夫模型，可以计算出虚拟机系统应用程序的响应时间的条件概率密度及其概率函数，建立基于响应时间的多虚拟机系统的服务质量评价模型，为进行资源差异化服务提供决策依据。(3)基于竞争缓解程度的竞争资源差异化服务方法系统运行阶段可以有多种效果不同的资源分配方法，而根据基于响应时间的多虚拟机系统的服务质量评价模型，可以计算出使用某一种资源分配方法后系统资源竞争的程度。 本专利技术提出的方法通过对不同的资源分配方法的竞争缓解程度由大到小排序，先满足竞争缓解程度最大的虚拟机的资源请求，再满足竞争缓解程度次大的虚拟机的资源请求，以此类推，实现对不同的虚拟机进行差异化的资源服务。本专利技术方法的具体步骤是步骤1.处理器协调器、内存协调器和磁盘协调器分别收集处理器、内存、磁盘的实时信息后发送给本地资源协调器。步骤2.本地资源协调器利用接收到的处理器、内存和磁盘的实时信息分别计算资源和负载的马尔科夫模型参数，计算完成后发送给全局资源协调器。步骤3.全局资源协调器根据所有资源的使用情本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种虚拟化系统竞争资源差异化服务方法，其特征在于该方法包括如下步骤：步骤１．处理器协调器、内存协调器和磁盘协调器分别收集处理器、内存、磁盘的实时信息后发送给本地资源协调器；所述的处理器实时信息包括处理器使用率、处理器队列长度和处理器硬件性能计数器信息；所述的内存实时信息包括内存空间使用率、内存高速缓存命中率和内存高速缓存缺失率信息；所述的磁盘实时信息包括磁盘的读／写速率、磁盘输入输出等待对列长度、读写块大小和块数量；步骤２．本地资源协调器利用接收到的处理器、内存和磁盘的实时信息分别计算资源和负载的马尔科夫模型参数，计算完成后发送给全局资源协调器；步骤３．全局资源协调器根据所有资源的使用情况和各个客户虚拟机的负载信息，基于响应时间的多虚拟机系统的服务质量评价方法，生成基于竞争缓解程度的竞争资源差异化服务策略；所述的竞争资源差异化服务策略具体是：将各个客户虚拟机的竞争缓解程度按从大到小的顺序排序，根据其排序结果，生成竞争资源差异化服务策略；步骤４．竞争资源差异化服务策略由全局资源协调器发送至本地资源协调器；步骤５．本地资源协调器将竞争资源差异化服务策略分别发送至处理器协调器、内存协调器和磁盘协调器；步骤６．处理器协调器、内存协调器和磁盘协调器根据竞争资源差异化服务策略，对处理器、内存、磁盘资源进行分配；步骤７．根据客户虚拟机的性能表现，决定是否周期性循环步骤１至步骤６。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：余日泰，蒋从锋，徐向华，万健，张纪林，殷昱煜，任祖杰，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：86