一种负载相关的虚拟机放置方法.pdf

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摘要
申请专利号:

CN201110420322.8

申请日:

2011.12.15

公开号:

CN102541622A

公开日:

2012.07.04

当前法律状态:

授权

有效性:

有权

法律详情:

授权|||公开

IPC分类号:

G06F9/455; G06F9/50

主分类号:

G06F9/455

申请人:

杭州电子科技大学

发明人:

万健; 潘飞; 蒋从锋; 张纪林; 殷昱煜; 徐向华

地址:

310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

优先权:

专利代理机构:

杭州求是专利事务所有限公司 33200

代理人:

杜军

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内容摘要

本发明涉及一种负载相关的虚拟机放置方法。目前常用的虚拟化环境中,为了保证性能,常常进行过量的资源分配,致使资源处于低利用率水平,并导致成本的提高和资源的浪费。本发明通过多次迭代互补配对的方法来解决资源利用率不高以及随机配对或者一次配对的配对不合理的问题,并且通过设定一个资源利用率的饱和度来控制迭代程度,从而将系统的性能以及用户的服务质量控制在可以接受的范围内。使用多迭代虚拟机方法,利用资源的时间互补性,能够在不降低用户服务质量的同时,较深层次地提高虚拟机的资源利用率。

权利要求书

1.一种负载相关的虚拟机放置方法,其特征在于该方法包括以下步骤:步骤1:收集虚拟机的历史资源利用率,根据(1)式对每一台虚拟机进行资源饱和度的分析,判断该台虚拟机是否处于高消耗状态,如果该台虚拟机处于高消耗状态,则移出虚拟机配对队列;所述的高消耗状态取决于资源利用率,当资源利用率大于设定阈值时,则认为虚拟机处于高消耗状态; 资源饱和度的算法如下:                      (1)为CPU资源利用率的时间序列;其中 表示资源饱和度值;i表示编号i=1,2,3,…;T表示总的时间次数;Cit表示第i台虚拟机在t时刻的CPU使用率,t=1,2,3,…,T;步骤2:通过步骤1完成一遍移出虚拟机操作后,根据皮尔森相关系数求解,计算在剩下的虚拟机配对队列中所有虚拟机的两两相关系数,并取最小值,如果只有一台虚拟机则直接移出虚拟机队列;相关系数算法如下所示:             (2)最大互补度即最小相关系数算法如下所示:,m,n∈(t=1,2,3,…,T)           (3)其中r表示相关系数;表示第i台虚拟机的负载;表示第i台虚拟机负载的平均值;R表示最小相关系数;m,n表示时间序列中的m,n时刻;步骤3:根据步骤2得到互补度最大值对应的两台虚拟机,将该两台虚拟机的负载根据(4)式叠加合并成一台新虚拟机;通过配对后的虚拟机饱和度判断是否将其移出虚拟机队列;如果新虚拟机的饱和值不小于设定的饱和度值,则此次配对结束,将配对对应的所有虚拟机都移出虚拟机队列;如果小于设定的饱和度值,则将这台叠加起来的新虚拟机放入虚拟机队列继续求解互补度;叠加算法如下所示:,  t=1,2,3,…,T               (4)其中Wt表示在t时刻一个虚拟机组的叠加CPU使用率;k表示配对后对应的虚拟机的编号,k=1,2,3,…,n;步骤4:重复步骤2操作,直到虚拟机配对后备队列为空。

说明书

一种负载相关的虚拟机放置方法

技术领域

    本发明属于虚拟机容量规划技术领域,涉及一种负载相关的虚拟机放置的方法。

背景技术

虚拟化是目前服务器系统和数据中心广泛应用的技术,可以让用户能够按需获得计算和存储等资源,具有可扩展性和易管理性。目前常用的虚拟化环境中,为了保证性能,常常进行过量的资源分配,致使资源处于低利用率水平,并导致成本的提高和资源的浪费。在利用虚拟化平台提供用户服务前,对搭建的虚拟化平台进行合理的虚拟机放置,可以节约成本,并且为后期虚拟化平台的运行提供很好的资源保证和资源可扩展性。

传统的虚拟机放置方法主要有峰值分配放置方法,平均值分配放置方法,一次配对峰值分配放置方法,一次配对平均值分配放置方法等。

峰值分配放置方法主要是通过对历史数据的监控,利用历史负载的最高资源使用情况进行分配初始化,然后进行虚拟机放置。这种方法的优点是能够充分保证用户的服务质量,但容易导致资源利用率低下,造成资源的浪费。

相比峰值分配方法中用户服务质量需求较高和资源利用率低这两个特点,平均值分配放置方法进行了折衷处理,这种方法虽然提高了资源利用率,却损害了用户的服务质量。

利用资源使用量的互补性进行配对放置方法的提出,对于峰值分配和平均值分配造成的大量资源闲置和损失用户服务质量有了一定的改善。资源使用量的互补性分为时间互补性和空间互补性,分别表示同一时间不同虚拟机对同一资源使用的互补性和同一时间不同虚拟机对不同资源使用的互补性。

发明内容

本发明提出了基于时间互补性的虚拟机多配对放置方法。利用不同虚拟机的时间互补性,进行迭代循环配对,对一次配对进行改进。减少了系统资源的浪费和总的物理机资源的使用量,并且保持用户的服务质量处于用户可以接受的范围内。

本发明的特点是,通过多次迭代互补配对的方法来解决资源利用率不高以及随机配对或者一次配对的配对不合理的问题,并且通过设定一个资源利用率的饱和度来控制迭代程度,从而将系统的性能以及用户的服务质量控制在可以接受的范围内。

本发明所采用的技术方案的具体实现步骤如下:

一种负载相关的虚拟机放置方法包括以下步骤:

步骤1:收集虚拟机的历史资源利用率,根据(1)式对每一台虚拟机进行资源饱和度的分析,判断该台虚拟机是否处于高消耗状态,如果该台虚拟机处于高消耗状态,则移出虚拟机配对队列;

所述的高消耗状态取决于资源利用率,当资源利用率大于设定阈值时,则认为虚拟机处于高消耗状态; 

资源饱和度的算法如下:

                      (1)

为CPU资源利用率的时间序列。

其中 表示资源饱和度值;i表示编号i=1,2,3,…;T表示总的时间次数;Cit表示第i台虚拟机在t时刻的CPU使用率,t=1,2,3,…,T;

步骤2:通过步骤1完成一遍移出虚拟机操作后,根据皮尔森相关系数求解,计算在剩下的虚拟机配对队列中所有虚拟机的两两相关系数,并取最小值。如果只有一台虚拟机则直接移出虚拟机队列。

相关系数算法如下所示: 

            (2)

最大互补度即最小相关系数算法如下所示:

,m,n∈(t=1,2,3,…,T)           (3)

其中r表示相关系数;表示第i台虚拟机的负载;表示第i台虚拟机负载的平均值;R表示最小相关系数;m,n表示时间序列中的m,n时刻;

步骤3:根据步骤2得到互补度最大值对应的两台虚拟机,将该两台虚拟机的负载根据(4)式叠加合并成一台新虚拟机。通过配对后的虚拟机饱和度判断是否将其移出虚拟机队列。如果新虚拟机的饱和值不小于设定的饱和度值,则此次配对结束,将配对对应的所有虚拟机都移出虚拟机队列。如果小于设定的饱和度值,则将这台叠加起来的新虚拟机放入虚拟机队列继续求解互补度。

叠加算法如下所示:

,  t=1,2,3,…,T               (4)

其中Wt表示在t时刻一个虚拟机组的叠加CPU使用率;k表示配对后对应的虚拟机的编号,k=1,2,3,…,n。

步骤4:重复步骤2操作,直到虚拟机配对后备队列为空。

本发明的明显效益有以下几点:

第一:本发明使用多迭代虚拟机方法,利用资源的时间互补性,能够在不降低用户服务质量的同时,较深层次地提高虚拟机的资源利用率。

第二:本发明通过虚拟机迭代配对方法,统一分配资源,减少了总体的资源使用量,虚拟机重新分配放置后减少了物理机的台数,从而降低了能耗,节约了物理资源。

第三:本发明利用历史负载信息进行自动识别,根据时间互补特征进行迭代配对,统一分配资源,减少了人力的投入。

第四:本发明可用于大规模数据中心的虚拟机的放置及容量规划,可以用于各种不同规模的虚拟机集群,提高虚拟机的放置密度,即相同数量和配置物理机可以放置更多虚拟机台数,同时不影响用户的请求质量。

附图说明

图1是虚拟机放置算法流程结构图。

图2是迭代配对流程程序伪代码图。

图3是虚拟机系统架构图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明做进一步说明。

步骤1:如图3收集虚拟机的历史资源利用率,根据(1)式对每一台虚拟机进行资源利用率的分析,判断该台虚拟机是否处于高消耗状态,本发明在实验中研究发现,资源利用率处于0.8-0.9的阈值,处于高消耗状态又不降低系统性能。本发明进行了资源利用率与虚拟机响应时间的对应分析实验,设定了不影响系统响应时间的资源利用率阈值。判断处于高耗状态的虚拟机则移出虚拟机配对队列。

资源饱和度的算法如下:

                      (1)

其中CPU资源利用率的时间序列为。

步骤2:通过步骤1完成一遍移出虚拟机操作后,根据皮尔森相关系数求解,计算在剩下的虚拟机配对队列中所有虚拟机的两两相关系数,并取最小值,如果只有一台虚拟机则直接移出虚拟机队列。

相关系数算法如下: 

            (2)

最大互补度即最小相关系数算法如下所示:

,m,n∈(t=1,2,3,…,T)           (3)

步骤3:根据步骤2得到互补度最大值对应的两台虚拟机,将该两台虚拟机的负载根据(4)式叠加合并成一台新虚拟机。通过配对后的虚拟机饱和度判断是否将其移出虚拟机队列。如果新虚拟机的饱和度不小于设定的饱和度值,则此次配对结束,将配对对应的所有虚拟机都移出虚拟机队列。如果小于设定的饱和度值,则将这台叠加起来的新虚拟机放入虚拟机队列继续求解互补度。

叠加算法如下:

,  t=1,2,3,…,T               (4)

步骤4:重复第二步操作,直到虚拟机配对后备队列为空,如图1流程图所示,图2为所有步骤的伪代码实现。

其中上述公式中的i表示编号i=1,2,3,…;N表示虚拟机总台数;n表示虚拟机群中虚拟机总台数;vmi表示第i台虚拟机,i=1,2,3,…,N;t,m,n表示时间序列中的t,m,n时刻;T表示总的时间次数;Cit表示vmi在t时刻的CPU使用率,t=1,2,3,…,T;k表示配对后对应的虚拟机的编号,k=1,2,3,…,n;r表示相关系数;R表示最小相关系数;Wt表示在t时刻一个虚拟机组的叠加CPU使用率。

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资源描述

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1、(10)申请公布号 CN 102541622 A (43)申请公布日 2012.07.04 C N 1 0 2 5 4 1 6 2 2 A *CN102541622A* (21)申请号 201110420322.8 (22)申请日 2011.12.15 G06F 9/455(2006.01) G06F 9/50(2006.01) (71)申请人杭州电子科技大学 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2 号大街 (72)发明人万健 潘飞 蒋从锋 张纪林 殷昱煜 徐向华 (74)专利代理机构杭州求是专利事务所有限公 司 33200 代理人杜军 (54) 发明名称 一种负载相关的虚拟机放置方法。

2、 (57) 摘要 本发明涉及一种负载相关的虚拟机放置方 法。目前常用的虚拟化环境中,为了保证性能,常 常进行过量的资源分配,致使资源处于低利用率 水平,并导致成本的提高和资源的浪费。本发明通 过多次迭代互补配对的方法来解决资源利用率不 高以及随机配对或者一次配对的配对不合理的问 题,并且通过设定一个资源利用率的饱和度来控 制迭代程度,从而将系统的性能以及用户的服务 质量控制在可以接受的范围内。使用多迭代虚拟 机方法,利用资源的时间互补性,能够在不降低用 户服务质量的同时,较深层次地提高虚拟机的资 源利用率。 (51)Int.Cl. 权利要求书1页 说明书4页 附图3页 (19)中华人民共和国国。

3、家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书 1 页 说明书 4 页 附图 3 页 1/1页 2 1.一种负载相关的虚拟机放置方法,其特征在于该方法包括以下步骤: 步骤1:收集虚拟机的历史资源利用率,根据(1)式对每一台虚拟机进行资源饱和度的 分析,判断该台虚拟机是否处于高消耗状态,如果该台虚拟机处于高消耗状态,则移出虚拟 机配对队列; 所述的高消耗状态取决于资源利用率,当资源利用率大于设定阈值时,则认为虚拟机 处于高消耗状态; 资源饱和度的算法如下: (1) 为CPU资源利用率的时间序列; 其中 表示资源饱和度值;i表示编号i=1,2,3,;T表示总的时间次数;C it 表示第 i台虚拟机。

4、在t时刻的CPU使用率,t=1,2,3,T; 步骤2:通过步骤1完成一遍移出虚拟机操作后,根据皮尔森相关系数求解,计算在剩 下的虚拟机配对队列中所有虚拟机的两两相关系数,并取最小值,如果只有一台虚拟机则 直接移出虚拟机队列; 相关系数算法如下所示: (2) 最大互补度即最小相关系数算法如下所示: ,m,n(t=1,2,3,T) (3) 其中r表示相关系数;表示第i台虚拟机的负载;表示第i台虚拟机负载的平 均值;R表示最小相关系数;m,n表示时间序列中的m,n时刻; 步骤3:根据步骤2得到互补度最大值对应的两台虚拟机,将该两台虚拟机的负载根据 (4)式叠加合并成一台新虚拟机;通过配对后的虚拟机饱。

5、和度判断是否将其移出虚拟机队 列;如果新虚拟机的饱和值不小于设定的饱和度值,则此次配对结束,将配对对应的所有虚 拟机都移出虚拟机队列;如果小于设定的饱和度值,则将这台叠加起来的新虚拟机放入虚 拟机队列继续求解互补度; 叠加算法如下所示: , t=1,2,3,T (4) 其中W t 表示在t时刻一个虚拟机组的叠加CPU使用率;k表示配对后对应的虚拟机的 编号,k=1,2,3,n; 步骤4:重复步骤2操作,直到虚拟机配对后备队列为空。 权 利 要 求 书CN 102541622 A 1/4页 3 一种负载相关的虚拟机放置方法 技术领域 0001 本发明属于虚拟机容量规划技术领域,涉及一种负载相关的。

6、虚拟机放置的方法。 背景技术 0002 虚拟化是目前服务器系统和数据中心广泛应用的技术,可以让用户能够按需获得 计算和存储等资源,具有可扩展性和易管理性。目前常用的虚拟化环境中,为了保证性能, 常常进行过量的资源分配,致使资源处于低利用率水平,并导致成本的提高和资源的浪费。 在利用虚拟化平台提供用户服务前,对搭建的虚拟化平台进行合理的虚拟机放置,可以节 约成本,并且为后期虚拟化平台的运行提供很好的资源保证和资源可扩展性。 0003 传统的虚拟机放置方法主要有峰值分配放置方法,平均值分配放置方法,一次配 对峰值分配放置方法,一次配对平均值分配放置方法等。 0004 峰值分配放置方法主要是通过对历。

7、史数据的监控,利用历史负载的最高资源使用 情况进行分配初始化,然后进行虚拟机放置。这种方法的优点是能够充分保证用户的服务 质量,但容易导致资源利用率低下,造成资源的浪费。 0005 相比峰值分配方法中用户服务质量需求较高和资源利用率低这两个特点,平均值 分配放置方法进行了折衷处理,这种方法虽然提高了资源利用率,却损害了用户的服务质 量。 0006 利用资源使用量的互补性进行配对放置方法的提出,对于峰值分配和平均值分配 造成的大量资源闲置和损失用户服务质量有了一定的改善。资源使用量的互补性分为时间 互补性和空间互补性,分别表示同一时间不同虚拟机对同一资源使用的互补性和同一时间 不同虚拟机对不同资。

8、源使用的互补性。 发明内容 0007 本发明提出了基于时间互补性的虚拟机多配对放置方法。利用不同虚拟机的时间 互补性,进行迭代循环配对,对一次配对进行改进。减少了系统资源的浪费和总的物理机资 源的使用量,并且保持用户的服务质量处于用户可以接受的范围内。 0008 本发明的特点是,通过多次迭代互补配对的方法来解决资源利用率不高以及随机 配对或者一次配对的配对不合理的问题,并且通过设定一个资源利用率的饱和度来控制迭 代程度,从而将系统的性能以及用户的服务质量控制在可以接受的范围内。 0009 本发明所采用的技术方案的具体实现步骤如下: 一种负载相关的虚拟机放置方法包括以下步骤: 步骤1:收集虚拟机。

9、的历史资源利用率,根据(1)式对每一台虚拟机进行资源饱和度的 分析,判断该台虚拟机是否处于高消耗状态,如果该台虚拟机处于高消耗状态,则移出虚拟 机配对队列; 所述的高消耗状态取决于资源利用率,当资源利用率大于设定阈值时,则认为虚拟机 处于高消耗状态; 说 明 书CN 102541622 A 2/4页 4 资源饱和度的算法如下: (1) 为CPU资源利用率的时间序列。 0010 其中 表示资源饱和度值;i表示编号i=1,2,3,;T表示总的时间次数;Cit表 示第i台虚拟机在t时刻的CPU使用率,t=1,2,3,T; 步骤2:通过步骤1完成一遍移出虚拟机操作后,根据皮尔森相关系数求解,计算在剩 。

10、下的虚拟机配对队列中所有虚拟机的两两相关系数,并取最小值。如果只有一台虚拟机则 直接移出虚拟机队列。 0011 相关系数算法如下所示: (2) 最大互补度即最小相关系数算法如下所示: ,m,n(t=1,2,3,T) (3) 其中r表示相关系数;表示第i台虚拟机的负载;表示第i台虚拟机负载的平 均值;R表示最小相关系数;m,n表示时间序列中的m,n时刻; 步骤3:根据步骤2得到互补度最大值对应的两台虚拟机,将该两台虚拟机的负载根据 (4)式叠加合并成一台新虚拟机。通过配对后的虚拟机饱和度判断是否将其移出虚拟机队 列。如果新虚拟机的饱和值不小于设定的饱和度值,则此次配对结束,将配对对应的所有虚 拟。

11、机都移出虚拟机队列。如果小于设定的饱和度值,则将这台叠加起来的新虚拟机放入虚 拟机队列继续求解互补度。 0012 叠加算法如下所示: , t=1,2,3,T (4) 其中W t 表示在t时刻一个虚拟机组的叠加CPU使用率;k表示配对后对应的虚拟机的 编号,k=1,2,3,n。 0013 步骤4:重复步骤2操作,直到虚拟机配对后备队列为空。 0014 本发明的明显效益有以下几点: 第一:本发明使用多迭代虚拟机方法,利用资源的时间互补性,能够在不降低用户服务 质量的同时,较深层次地提高虚拟机的资源利用率。 0015 第二:本发明通过虚拟机迭代配对方法,统一分配资源,减少了总体的资源使用 量,虚拟机。

12、重新分配放置后减少了物理机的台数,从而降低了能耗,节约了物理资源。 0016 第三:本发明利用历史负载信息进行自动识别,根据时间互补特征进行迭代配对, 统一分配资源,减少了人力的投入。 0017 第四:本发明可用于大规模数据中心的虚拟机的放置及容量规划,可以用于各种 不同规模的虚拟机集群,提高虚拟机的放置密度,即相同数量和配置物理机可以放置更多 说 明 书CN 102541622 A 3/4页 5 虚拟机台数,同时不影响用户的请求质量。 附图说明 0018 图1是虚拟机放置算法流程结构图。 0019 图2是迭代配对流程程序伪代码图。 0020 图3是虚拟机系统架构图。 具体实施方式 0021 。

13、以下结合附图对本发明做进一步说明。 0022 步骤1:如图3收集虚拟机的历史资源利用率,根据(1)式对每一台虚拟机进行资 源利用率的分析,判断该台虚拟机是否处于高消耗状态,本发明在实验中研究发现,资源利 用率处于0.8-0.9的阈值,处于高消耗状态又不降低系统性能。本发明进行了资源利用率 与虚拟机响应时间的对应分析实验,设定了不影响系统响应时间的资源利用率阈值。判断 处于高耗状态的虚拟机则移出虚拟机配对队列。 0023 资源饱和度的算法如下: (1) 其中CPU资源利用率的时间序列为。 0024 步骤2:通过步骤1完成一遍移出虚拟机操作后,根据皮尔森相关系数求解,计算 在剩下的虚拟机配对队列中。

14、所有虚拟机的两两相关系数,并取最小值,如果只有一台虚拟 机则直接移出虚拟机队列。 0025 相关系数算法如下: (2) 最大互补度即最小相关系数算法如下所示: ,m,n(t=1,2,3,T) (3) 步骤3:根据步骤2得到互补度最大值对应的两台虚拟机,将该两台虚拟机的负载根据 (4)式叠加合并成一台新虚拟机。通过配对后的虚拟机饱和度判断是否将其移出虚拟机队 列。如果新虚拟机的饱和度不小于设定的饱和度值,则此次配对结束,将配对对应的所有虚 拟机都移出虚拟机队列。如果小于设定的饱和度值,则将这台叠加起来的新虚拟机放入虚 拟机队列继续求解互补度。 0026 叠加算法如下: , t=1,2,3,T (。

15、4) 步骤4:重复第二步操作,直到虚拟机配对后备队列为空,如图1流程图所示,图2为所 有步骤的伪代码实现。 0027 其中上述公式中的i表示编号i=1,2,3,;N表示虚拟机总台数;n表示虚拟机群 说 明 书CN 102541622 A 4/4页 6 中虚拟机总台数;vm i 表示第i台虚拟机,i=1,2,3,N;t,m,n表示时间序列中的t,m,n 时刻;T表示总的时间次数;C it 表示vm i 在t时刻的CPU使用率,t=1,2,3,T;k表示配对 后对应的虚拟机的编号,k=1,2,3,n;r表示相关系数;R表示最小相关系数;W t 表示在t 时刻一个虚拟机组的叠加CPU使用率。 说 明 书CN 102541622 A 1/3页 7 图1 说 明 书 附 图CN 102541622 A 2/3页 8 图2 说 明 书 附 图CN 102541622 A 3/3页 9 图3 说 明 书 附 图CN 102541622 A 。

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