

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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著數(shù)據(jù)中心在全球發(fā)展、擴(kuò)大,數(shù)據(jù)中心能耗變成越來越迫切的問題,綠色數(shù)據(jù)中心(Green Data Center,GDC)概念應(yīng)運(yùn)而生?,F(xiàn)代數(shù)據(jù)中心大多按照支持峰值負(fù)載來進(jìn)行運(yùn)營(yíng),規(guī)模龐大;而眾多服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備都長(zhǎng)時(shí)間處于空閑或輕載狀態(tài),引起能源浪費(fèi)。因此數(shù)據(jù)中心內(nèi)合理的資源分配與使用是構(gòu)建綠色數(shù)據(jù)中心的重要方法,特別是針對(duì)虛擬化技術(shù)支持下的現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心。為達(dá)到節(jié)能目標(biāo),從資源分配角度主要有兩類方法:虛擬機(jī)整合放置和虛擬機(jī)整合遷移。虛
2、擬機(jī)整合放置方法的基本原理是把虛擬機(jī)盡可能放在一起,用最少的物理服務(wù)器來支持,從而達(dá)到節(jié)能的目的。但面向多租戶應(yīng)用時(shí),整合會(huì)導(dǎo)致租戶的可靠性降低。即,某一物理服務(wù)器的失效會(huì)影響租戶的大部分應(yīng)用。因此虛擬機(jī)在進(jìn)行整合時(shí)需考慮租戶的屬性,避免同一租戶的虛擬機(jī)放置在一個(gè)物理服務(wù)器上。同時(shí),數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)間的流量需求是時(shí)變的,按峰值進(jìn)行靜態(tài)整合會(huì)導(dǎo)致資源利用率低,因此需結(jié)合需求的時(shí)變性從統(tǒng)計(jì)意義上進(jìn)行高效的資源整合。虛擬機(jī)整合遷移基本原理是通過
3、改變當(dāng)前較低負(fù)載物理機(jī)上虛擬機(jī)的位置映射,盡可能將虛擬機(jī)遷移整合到最少的物理機(jī)上,達(dá)到節(jié)能?,F(xiàn)有的虛擬機(jī)整合放置考慮了資源整合的遷移,卻忽略了虛擬機(jī)帶寬需求在網(wǎng)絡(luò)中造成的代價(jià)。
本文針對(duì)虛擬機(jī)放置和遷移研究了三個(gè)問題。
(1)租戶感知的虛擬機(jī)放置問題:為避免當(dāng)某一物理服務(wù)器發(fā)生故障時(shí)造成某些租戶的業(yè)務(wù)大部分受影響。我們?cè)谶M(jìn)行虛擬機(jī)整合放置時(shí),考慮虛擬機(jī)的租戶屬性,將同一租戶的虛擬機(jī)分散放置在盡可能多的物理機(jī)上。通過限
4、制租戶在同一物理服務(wù)器上放置的虛擬機(jī)個(gè)數(shù),來有效降低了失效對(duì)租戶業(yè)務(wù)產(chǎn)生的影響。針對(duì)有個(gè)數(shù)限制的虛擬機(jī)放置問題,提出了分組降序首次適應(yīng)放置算法。該算法在保障租戶可靠性前提下較好地達(dá)到了整合的目的。
(2)動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)流量感知的虛擬機(jī)放置問題:已有研究發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的虛擬機(jī)流量是動(dòng)態(tài)變化的,且大部分在相對(duì)穩(wěn)定的幅度內(nèi)變化。本文用上下限取值區(qū)間隨機(jī)變量來表示時(shí)變的流量。對(duì)數(shù)據(jù)中心的觀測(cè)發(fā)現(xiàn),每個(gè)時(shí)刻并非所有虛擬機(jī)都有達(dá)到峰值的流量變化。
5、現(xiàn)有對(duì)每個(gè)虛擬機(jī)按照峰值進(jìn)行靜態(tài)資源分配會(huì)造成資源的極大浪費(fèi)。本文擬從統(tǒng)計(jì)意義上進(jìn)行魯棒資源分配??紤]到所有虛擬機(jī)流量不會(huì)同時(shí)到峰值,用參數(shù)G控制流量同時(shí)到峰值的虛擬機(jī)數(shù)量,給出了基于G的二維資源分配魯棒優(yōu)化模型,并提出了一種啟發(fā)式算法。仿真實(shí)驗(yàn)分析了G對(duì)所需資源的影響以及每個(gè)物理服務(wù)器上的帶寬容量約束違反概率的影響。
(3)流量感知的虛擬機(jī)遷移問題:在現(xiàn)有的虛擬機(jī)遷移解決方案中,跨機(jī)架的虛擬機(jī)間業(yè)務(wù)流量造成的網(wǎng)絡(luò)代價(jià)常常被忽
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