本发明专利技术涉及一种实现数据中心资源负载均衡的方法及装置，技术方案中所述方法包括：获取调度域内各物理机属性的当前利用率，按照与服务器配置能力成比例的公平分配原则，并根据实际分配任务权值与期望任务权值确定当前分配任务的物理机，所述属性包括CPU负载、内存负载及网络负载；根据所述当前利用率确定所述调度域属性的负载均值，并根据所述负载均值及对所述物理机属性的负载预测值计算所述物理机的(实际分配任务权值与期望任务权值)之差；选择所述(实际分配任务权值与期望任务权值)之差最小的物理机分配所述当前分配任务。本发明专利技术所述装置包括选择控制模块、计算处理模块及分配执行模块。采用本发明专利技术的技术方案，能够解决用户需求规定和物理服务器规定不一致造成的物理服务器负载不均衡问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机应用
，更具体的说，涉及一种实现数据中心资源负载均衡的方法及装置。2.
技术介绍
云计算数据中心作为大型服务器集群，有大量规格配置存在差异的物理服务器， 通过虚拟化技术，每个物理服务器可以虚拟出多个虚拟机为用户来分配和调度资源。通常云计算数据中心调度系统如图ι所示用户通过hternet发起请求；超级调度中心依据用户的身份特征和请求的业务特征，将该请求提交给合适的数据中心，再由数据中心的管理程序提交给某个调度域，在调度域内执行某种调度算法，对该资源请求分配；调度中心在后台同时执行优化操作，将不同数据中心的资源按照优化目标函数和空闲及配置等信息排序，以备后来者使用；对该资源请求分配后，执行调度任务，分配资源，用户开始使用资源。云计算数据中心将虚拟机按用户需求规格动态地自动化地分配给用户。但是由于用户的需求规格和数据中心所有物理服务器的规格配置很不一致，如果采用常用的轮转法，加权轮转法，最小负载(或链接数)优先，加权最小负载优先法，哈希法等简单的分配调度方法，很难达到物理服务器负载均衡。轮转法通过预先设定一个轮转周期，依次将用户需求的虚拟机分配给不同的物理服务器，一个轮转周期结束后重新开始新一个轮转，可以看出此方法在分配虚拟机时并没有考虑负载均衡的问题。加权轮转法通过预先对物理服务器设定权值，在负载均衡分配虚拟机的过程中， 轮转选择物理服务器，如果被选择的物理服务器的权值为0，则跳过该服务器并选择下一台，如被选择的服务器的权值不为0，则选中该服务器并将该服务器的权值减1，后继的选择在前次选择的基础上轮转，因此物理服务器获得的服务次数就与其权值成正比。最小负载(或链接数)优先法在每次分配虚拟机时，要先检查当前一段时间内所有物理服务器的负载情况，然后选择当前一段时间内负载最小的物理服务器分配虚拟机， 但该方法是合理的平均分配访问量来实现均衡，不是虚拟机的调度与分配，不能实现数据中心内各物理资源的负载均衡。加权最小负载优先法，与加权轮转法类似，对规格配置不一致的物理服务器设定不同的权值，按照服务器设定的权值来选择分配虚拟机。哈希法，主要是通过预先设计一个哈希函数，用于映射用户需求的虚拟机到相应的物理服务器上，执行速度较快，但如何设计既满足用户规格需求又满足不同物理服务器规格配置并能解决负载不均衡的问题，哈希函数法几乎是不可能的。在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题上述简单的分配调度方法，均不能解决用户规格需求和物理服务器规格配置不一致造成的各物理服务器负载不均衡问题。3.
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种实现数据中心资源负载均衡的方法及装置，能够解决用户需求规格与物理服务器配置不一致造成的物理服务器负载不均衡的问题并依据公平原则，实现按照与服务器配置规格成比例的方式分配任务。本专利技术实施例提供了一种实现数据中心资源负载均衡的方法，包括 一种实现数据中心资源负载均衡的方法，其特征在于，包括 获取调度域内各物理机属性的当前利用率，并根据所述当前利用率确定剩余能力满足当前分配任务的物理机，所述属性包括CPU负载、内存负载及网络负载；服务器配置权值，期望任务权值.实际分配任务权值等。根据所述当前利用率确定所述调度域属性的负载均值，并根据所述负载均值及对所述物理机属性的负载预测值计算所述物理机的负载均值和相对其配置规格的期望任务权值，； 选择所述(实际分配任务权值与期望任务权值)之差最小的物理机分配所述当前分配任务。本专利技术实施例提供了一种实现数据中心资源负载均衡的装置，包括 选择控制模块，用于获取调度域内各物理机属性的当前利用率，并根据所述当前利用率确定剩余能力满足当前分配任务的物理机，所述属性包括CPU负载、内存负载及网络负载； 计算处理模块，用于根据所述当前利用率确定所述调度域属性的负载均值，并根据所述负载均值及对所述物理机属性的负载预测值计算所述物理机的负载方差值； 调度模块，用于选择所述(实际分配任务权值与期望任务权值)之差最小的物理机分配所述当前分配任务。由上述本专利技术的实施例提供的技术方案可以看出，通过对调度域中各物理机的属性以及当前利用率进行监控，能够及时确定物理机当前的负载状态，同时采用综合能力法来选择合适的物理机，解决了需求规格不同造成的负载不均衡的问题并实现按照与服务器配置规格成正比的方式分配任务。4. 附图说明 图1为本专利技术建议的数据中心调度系统参考体系结构示意图； 图2为本专利技术实施例一种实现数据中心资源负载均衡的方法流程图； 图3为本专利技术实施例一种实现数据中心资源负载均衡的方法具体流程图； 图4为本专利技术实施例一种实现数据中心资源负载均衡的装置结构示意图； 图5为本专利技术实施例一种实现数据中心资源负载均衡的装置具体结构示意图。通过以附图说明，本专利技术的特征将变得更加容易理解 5. 具体实施例方式本专利技术是一种实现数据中心资源负载均衡的方法及装置，能够根据获取的调度域内各物理机属性的当前利用率来确定剩余能力满足当前分配任务的物理机；根据当前利用率确定所述调度域属性的负载均值，并根据所述负载均值及对所述物理机属性的负载预测值计算所述物理机的(实际分配任务权值与期望任务权值)之差；选择所述(实际分配任务权值与期望任务权值)之差最小的物理机分配所述当前分配务。由于剩余能力是根据获取到的各物理机属性的当前利用率确定的，因此该剩余能力代表了调度中各物理机的实际状态；在计算(实际分配任务权值与期望任务权值)之差的过程中，根据用户任务需求对分配虚拟机后的物理机的负载程度进行了预测，因此能够准确的考虑到分配虚拟机后各物理机的负载状态，从而选择合适的虚拟机进行任务分配。解决了云计算数据中心现有简单调度分配方法不能解决用户需求规格和数据中心物理服务器配置规格不一样产生的负载不均衡问题。为了进一步理解本专利技术实施例的技术方案，下面结合附图进行说明。首先，对本专利技术实施例的实现过程中涉及的参数进行定义，具体如下 (1) 一个CPU的利用率定义为该CPU在时间t内的平均利用率； 一台物理机的CPU的利用率1。定义为这台物理机上所有CPU的利用率的平均值； 一个调度域内的CPU负载均值V。定义为一个调度域内的所有物理机的CPU 利用率，依据物理机各自的CPU个数(MIi)进行加权平均，得到CPU负载均值V。，Vc = (Σ Icjnui)/ Σ nuj ； (2) 一台物理机的内存的利用率Im定义为该物理机的内存在时间t内的平均利用率；内存负载均值Vm的定义一个调度域内的所有物理机的内存的利用率，依据物理机各自的内存大小Hii进行加权平均的平均值Vm ;Vm = ( Σ Imjmi)/ Σ Hii ； (3) 一台物理机的网络的利用率In定义为此物理机网络在时间t内的平均利用率；网络负载均值Vn的定义一个调度域内的所有物理机的网络的利用率，依据物理机各自的网络带宽大小Iii进行加权的平均值Vn ；Vn = ( Σ lni*ni)/ Σ ni ； (4) 一台物理机的综合负载M的定义综合负载是一个六维向量，Mi = (Cptvbi, Ici, Imi, Ini)；其中Ci代表物理服务器i的CPU计算能力(可用CPU clock spee本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种实现数据中心资源负载均衡的方法，其特征在于，包括：获取调度域内各物理机属性的当前利用率，并根据所述实际分配任务权值与期望任务权值确定分配任务的物理机，所述属性包括ＣＰＵ负载、内存负载及网络负载；根据所述当前利用率确定所述调度域属性的负载均值，并根据所述负载均值及对所述物理机属性的负载预测值计算所述物理机的（实际分配任务权值与期望任务权值）之差；选择所述（实际分配任务权值与期望任务权值）之差最小的物理机分配所述当前分配任务。
【技术特征摘要】
1.一种实现数据中心资源负载均衡的方法，其特征在于，包括获取调度域内各物理机属性的当前利用率，并根据所述实际分配任务权值与期望任务权值确定分配任务的物理机，所述属性包括CPU负载、内存负载及网络负载；根据所述当前利用率确定所述调度域属性的负载均值，并根据所述负载均值及对所述物理机属性的负载预测值计算所述物理机的(实际分配任务权值与期望任务权值)之差； 选择所述(实际分配任务权值与期望任务权值)之差最小的物理机分配所述当前分配任务。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前利用率确定剩余能力满足当前分配任务的物理机，包括将所述(实际分配任务权值与期望任务权值)之差做比较，确定所述(实际分配任务权值与期望任务权值)之差最小者为当前分配任务规格的物理机。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述负载均值及对所述物理机属性的负载值计算所述物理机的(实际分配任务权值与期望任务权值)之差，包括根据所述负载均值及所述负载值计算获得所述(实际分配任务权值与期望任务权值) 之差；所述(实际分配任务权值与期望任务权值)之差的计算公式包括 定义CPU使用率为P，内存使用率为M,带宽的利用率为R ；同时，为这三项指标分配的权重系数分别为入p、入m、入J例如可以预先设定入P = 0. 6、入 m = 0. 2、入 r = 0. 2)。因真实的物理服务器利用率在变化，对物理服务器可以使用入P、入m、入r取实际数。 则真实服务器i的权重Wi =入P* (服务器i的CPU能力-以MIPS每秒钟处理指令数计算)/ (所有服务器的 CPU能力之和)+入m* (服务器i内存容量-以G bytes计算)/ (所有服务器的内存容量之和)+入r* (服务器i网络带宽-以M bps计算)/ (所有服务器的网络带宽之和) (公式 1-1)另外虚拟机请求VMi (⑶i，Memi, Neti)到达时，计算该任务Ti在当前所有任务中占的份额Ti=Ap* (OTi) / (当前所有任务的⑶能力之和)+入m* (任务i内存容量)/ (当前所有任务的内存容量之和)+入r*(任务i网络带宽)/(当前所有任务的网络带宽之和) (公式1-2)分配任务(虚拟机)到物理服务器时，理想情况下需要满足 Ti/(Sum(Tj, j = 1. .η)) = ffi/(sum(ffj, j = 1. .η)) (公式 1-3) 然而因为任务规格与服务器权重的差异性，很难做到理想情况。 不均衡度Ui = I Ai-Ei I (公式1-4)其中Ai是当前物理服务器i上已分配的任务的权值之和(利用公式1- ，Ei是服务器i的期望任务值，Ei =(所有Ti之和)*Wi。1).若物理服务器规格一致，则将Ti直接分配到(Ai-Ei)最小值上(可能是负数)；2)若物理服务器规格不一致，则选择一个物理服务器使得放上该任务后，使得所有物理服务器的Ui之和最小。4.根据权利要求1或2所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：田文洪，
申请(专利权)人：田文洪，
类型：发明
国别省市：90
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