一种能耗约束的虚拟机博弈重放置方法技术

本发明专利技术涉及一种能耗约束的虚拟机博弈重放置方法，包括将所有物理节点按所承载的虚拟机数量升序排列放入三个组合里；计算R3中物理节点上的CPU、内存、网络的未来负载值；将不在进行虚拟机迁移的物理节点按CPU、内存、网络的未来负载状况分成三组；根据源物理节点所属的节点集合，对目的物理节点的选择进行预处理；通过能耗算法计算每个待迁虚拟机重放置到对应候选集中各节点的能耗变化量，设使得虚拟机对应的最大的物理节点为，若有多个虚拟机对应的能耗变化量最大的物理节点相同，通过以整体能耗最优为目标的博弈算法选出待迁虚拟机所对应的目的物理节点，并将虚拟机重放置到该物理节点上，本发明专利技术通过剔除误差数据，从而提高未来负载预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种能耗约束的虚拟机博弈重放置方法
本专利技术涉及一种在云数据中心中能耗约束的虚拟机博弈重放置方法，属于计算机网络

技术介绍
随着云计算技术的快速发展，企业或单位信息化的应用在不断增多，服务要求在不断提高，利用虚拟化技术构建可自由伸缩、按需分配的虚拟资源池，已成为众多企业的迫切需求。在用户需求的不断驱使下，云环境数据中心中的虚拟机规模在不断扩大，对虚拟机的资源调度技术提出了新的挑战。在大规模虚拟机集群中，虚拟机数目和虚拟机的负载会随用户需求而经常发生变化。当物理节点上运行的多个或所有虚拟机都在执行计算任务时，极有可能产生资源争用的情况，增加了任务的执行时间、降低了服务质量。与此同时，有些物理节点处于负载比较低或空闲的状态或单一资源使用密集型，其上的各类资源或某类资源并没有得到充分利用。另外，当物理节点上运行的虚拟机没有执行计算任务时，计算资源仍被运行着的虚拟机占用，使其他执行计算任务的虚拟机无法使用紧缺的计算资源。若采用静态的资源管理常常会使虚拟机产生资源浪费或不足的情况，而人工的动态资源调度又会有明显的滞后性。因此，如何有效解决用户需求的不断变化所产生的资源浪费或不足问题，如高负载物理节点的资源不够用、低负载物理节点的资源得不到充分利用，是当前资源调度技术亟待解决的重要问题之一。
技术实现思路
针对以上现有技术的问题，本专利技术提出一种在云环境数据中心中能耗约束的虚拟机博弈重放置方法，基于博弈和灰色预测理论，以缓解物理节点资源不够用或资源利用不充分的状况，并尽可能地节约能耗。本专利技术的技术方案：一种能耗约束的虚拟机博弈重放置方法，该方法包括以下步骤：步骤一，将所有物理节点按所承载的虚拟机数量升序排列，把已承载虚拟机的数量小于临界值λ的物理节点放到集合R1中，把已承载虚拟机的数量小于安全阈值Θ且大于临界值λ的物理节点放到集合R2中，大于安全阈值Θ的物理节点放到集合R3中；步骤二，计算R3中物理节点上的CPU、内存、网络的未来负载值ucpu,umem,unet；步骤三，将R3中不在进行虚拟机迁移的物理节点pi按CPU、内存、网络的未来负载状况分成三组：高负载组Grouphigh、负载不均衡组Groupimbalance和负载正常组Groupnormal，若则pi∈Grouphigh，若则pi∈Groupimbalance，否则，pi∈Groupnormal，其中，Ωcpu,Ωmem,Ωnet分别表示单个物理节点中CPU、内存、网络资源的负载上界；步骤四，根据源物理节点所属的节点集合，对目的物理节点的选择进行预处理，选择符合条件且且的物理节点，从而获得适合每个待迁虚拟机重放置的目的物理节点候选集s1,s2,…,si,…,sz，其中，z为待迁虚拟机数量，z个待迁虚拟机分别为v1,v2,…,vi,…,vz；步骤五，通过能耗算法计算每个待迁虚拟机重放置到对应候选集中各节点的能耗变化量ΔEv，设使得虚拟机vi对应的最大的物理节点为pi，若pj与pi均不相同，其中j＝1,2,…,i-1,i+1,...,z，则将vi直接放置到目的物理节点pi上，若有多个虚拟机对应的能耗变化量最大的物理节点相同，通过以整体能耗最优为目标的博弈算法选出待迁虚拟机所对应的目的物理节点，并将虚拟机重放置到该物理节点上。上述方法中所述步骤二利用灰色预测理论中的无偏GM(1，1)模型进行计算，对原始序列的获取做了进一步细化，其中表示第i个较短时间内的负载测量值，具体做法为：对每个时间段内的负载进行k次测量若k次测量的数据近似服从正态分布，利用t检验法对k次测量数据进行误差数据的剔除，把留下的测量数据的算术平均值作为该时间段内的负载测量值。上述方法中所述步骤五中能耗算法包括以下步骤：步骤一、计算单个物理节点在单位时间内的能耗P＝Pcpu+Pother，其中，Pother是单个物理节点的其他物理设备在单位时间内的总能耗，Pcpu是单个物理节点的CPU在单位时间内的能耗；步骤二、计算在时间T内单个物理节点的能耗E＝P×T；步骤三、计算重新放置虚拟机v后的能耗变化量其中Esrc(v)是源物理节点在虚拟机v迁出前的能耗；是目的物理节点在虚拟机v迁入前的能耗；是源物理节点在虚拟机v迁出后的能耗；Edest(v)是目的物理节点在虚拟机v迁入后的能耗；是虚拟机v迁移产生的能耗。上述方法中所述步骤五中博弈算法步骤为：步骤一、各个待迁虚拟机是博弈的参与方v1,v2,...,vj,...vk(k≤z)，参与方vj的策略集合STj＝{合作，竞争}，其中“合作”表示参与方vj愿意以整体能耗最优为目标，“竞争”表示参与方vj以自身能耗最优为目标，虚拟机v重放置到目的物理节点上的收益Uv(·)＝ΔEv步骤二、在T时间段内，各虚拟机重放置的总收益为Uall(·)＝∑ΔEv，博弈以最大化Uall(·)为目标，进行待迁虚拟机与目的物理节点的最佳匹配；步骤三、若虚拟机没有竞争到能耗变化量最大的物理节点，则从候选集中选出能耗变化量次大的物理节点，当出现竞争时，执行步骤一和步骤二；若仍没有竞争到，则再从候选集中选出能耗变化量第三大的物理节点，依次类推，直到找到合适的目的物理节点；若候选集搜索结束，仍没有找到合适的目的物理节点，则此重放置失败，需重新选择候选集,若候选集为空，则开启新的物理节点。本专利技术的有益效果为：一是通过t检验法资源负载的测量数据进行筛选，剔除误差数据，从而提高未来负载预测的准确性；二是将物理节点按所承载的虚拟机数量分为不同的集合，再将虚拟机数量超过安全阈值的节点依据其资源的负载状况进行分组，有利于均衡各物理节点的负载；三是将单个物理节点的能耗分为CPU的能耗和其他物理设备的能耗，并在计算能耗变化量时考虑了虚拟机迁移消耗的能耗，进而较为合理地估算能耗和能耗变化量；四是利用博弈算法，可更有效地使整体能耗最优。下面通过相关附图和实施例对本专利技术的技术方案进行详细描述。附图说明图1虚拟机重放置流程图图2目的物理节点选择的预处理过程具体实施方式本专利技术所采用的虚拟机博弈重放置方法的具体实施方法如下：本专利技术能耗约束的虚拟机重放置方法的流程如图1所示，包括：(1)设云环境数据中心拥有N个物理节点：p1,p2,...,pi,...pN，有K台虚拟机：v1,v2,...,vj,...vK。若虚拟机vj在物理节点pi上，则令dij＝1，否则为0，从而可得到虚拟机的分布矩阵D＝(dij)N×K。分布矩阵D的每列中仅有一个1，第i行上1的个数即为物理节点pi上的虚拟机数目。根据分布矩阵D获得各个物理节点上虚拟机的数量。(2)将当前所有物理节点按所承载的虚拟机数量升序排列，把已承载虚拟机的数量小于λ的物理节点放到集合R1中，把已承载虚拟机的数量小于安全阈值Θ且大于临界值λ的物理节点放到集合R2中，剩余的物理节点放到集合R3中。(3)利用灰色预测理论中的无偏GM(1,1)模型计算R3中的物理节点各类资源(CPU、内存、网络)的未来负载ucpu,umem,unet。具体步骤为：(3.1)获取原始序列其中表示第i个较短时间内的负载测量值。为了提高测量值的精确性，本文对每个时间段内的负载进行k次测量假设k次测量的数据近似服从正态分布，利用t检验法对k次测量数据进行误差数据的剔除。若是可疑数据，则本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种能耗约束的虚拟机博弈重放置方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一，将所有物理节点按所承载的虚拟机数量升序排列，把已承载虚拟机的数量小于临界值λ的物理节点放到集合R1中，把已承载虚拟机的数量小于安全阈值Θ且大于临界值λ的物理节点放到集合R2中，大于安全阈值Θ的物理节点放到集合R3中；步骤二，计算R3中物理节点上的CPU、内存、网络的未来负载值ucpu,umem,unet；步骤三，将R3中不在进行虚拟机迁移的物理节点pi按CPU、内存、网络的未来负载状况分成三组：高负载组Grouphigh、负载不均衡组Groupimbalance和负载正常组Groupnormal，若则pi∈Grouphigh，若则pi∈Groupimbalance，否则，pi∈Groupnormal，其中，Ωcpu,Ωmem,Ωnet分别表示单个物理节点中CPU、内存、网络资源的负载上界；步骤四，根据源物理节点所属的节点集合，对目的物理节点的选择进行预处理，选择符合条件且的物理节点，从而获得适合每个待迁虚拟机重放置的目的物理节点候选集s1,s2,...,si,...,sz，其中，z为待迁虚拟机数量，z个待迁虚拟机分别为v1,v2,...,vi,...,vz；步骤五，通过能耗算法计算每个待迁虚拟机重放置到对应候选集中各节点的能耗变化量△Ev，设使得虚拟机vi对应的最大的物理节点为pi，若pj与pi均不相同，其中j=1,2,...,i‑1,i+1,...,z，则将vi直接放置到目的物理节点pi上，若有多个虚拟机对应的能耗变化量最大的物理节点相同，通过以整体能耗最优为目标的博弈算法选出待迁虚拟机所对应的目的物理节点，并将虚拟机重放置到该物理节点上。FDA0000441280800000011.jpg,FDA0000441280800000012.jpg,FDA0000441280800000013.jpg,FDA0000441280800000014.jpg,FDA0000441280800000017.jpg...

【技术特征摘要】
1.一种能耗约束的虚拟机博弈重放置方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一，将所有物理节点按所承载的虚拟机数量升序排列，把已承载虚拟机的数量小于临界值λ的物理节点放到集合R1中，把已承载虚拟机的数量小于安全阈值Θ且大于临界值λ的物理节点放到集合R2中，大于安全阈值Θ的物理节点放到集合R3中；步骤二，计算R3中物理节点上的CPU、内存、网络的未来负载值ucpu,umem,unet；步骤三，将R3中不在进行虚拟机迁移的物理节点pi按CPU、内存、网络的未来负载状况分成三组：高负载组Grouphigh、负载不均衡组Groupimbalance和负载正常组Groupnormal，若则pi∈Grouphigh，若则pi∈Groupimbalance，否则，pi∈Groupnormal，其中，Ωcpu,Ωmem,Ωnet分别表示单个物理节点中CPU、内存、网络资源的负载上界；分别表示pi节点关于CPU、内存和网络的未来负载值；步骤四，根据源物理节点所属的节点集合，对目的物理节点的选择进行预处理，选择符合条件且且的物理节点，从而获得适合每个待迁虚拟机重放置的目的物理节点候选集s1,s2,...,si,...,sz，其中，z为待迁虚拟机数量，z个待迁虚拟机分别为v1,v2,...,vi,...,vz；其中分别表示p节点关于CPU、内存和网络的未来负载值，分别表示v节点关于CPU、内存和网络的未来负载值；步骤五，通过能耗算法计算每个待迁虚拟机重放置到对应候选集中各节点的能耗变化量ΔEv，设使得虚拟机vi对应的最大的物理节点为pi，若pj与pi均不相同，其中j＝1,2,...,i-1,i+1,...,z，则将vi直接放置到目的物理节点pi上，若有多个虚拟机对应的能耗变化量最大的物理节点相同，通过以整体能耗最优为目标的博弈算法选出待迁虚拟机所对应的目的物理节点，并将虚拟机重放置到该物理节点上。2.根据权利要求1中所述的能耗约束的虚拟机博弈重放置方法，其特征在于：所述步骤二利用灰色预测理论中的无偏GM(1，1)...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭良敏，罗永龙，王涛春，陈付龙，左开中，孙丽萍，
申请(专利权)人：安徽师范大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34