虛擬機(jī)平臺(tái)下虛擬資源的自適應(yīng)分配策略與機(jī)制研究.pdf

1、虛擬化技術(shù)作為計(jì)算資源的一種抽象，將硬件和應(yīng)用程序分離開來，通過數(shù)據(jù)中心進(jìn)行細(xì)化和自動(dòng)化系統(tǒng)配置，監(jiān)控和管理，改變了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)資源的人工管理配置，減少了錯(cuò)誤率，提高了效率，降低了成本。它能夠快速重新審定服務(wù)器的資源需求來最優(yōu)化各個(gè)虛擬機(jī)的資源共享，進(jìn)而滿足應(yīng)用程序的需求，并且對(duì)不斷變化的事物條件進(jìn)行更有效的響應(yīng)，提高了故障隔離的性能，增強(qiáng)了客戶VM(Virtual Machine)的獨(dú)立性，強(qiáng)化了性能隔離。隨著虛擬化技術(shù)的重新崛起和廣泛

2、應(yīng)用，虛擬計(jì)算環(huán)境中，虛擬機(jī)上的資源分配管理問題，即如何根據(jù)上層負(fù)載的變化和資源需求動(dòng)態(tài)分配資源，在滿足應(yīng)用負(fù)載QoS(quality of service)目標(biāo)的同時(shí)，提高系統(tǒng)的資源利用率，降低管理的復(fù)雜度，減少使用的物理機(jī)器數(shù)量，節(jié)省資源，已成為目前的研究熱點(diǎn)。
　　 本文研究了虛擬機(jī)上的資源分配管理問題，詳細(xì)介紹了虛擬化技術(shù)，Xen虛擬機(jī)以及資源管理中的預(yù)測(cè)方法等。對(duì)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)資源分配策略和多機(jī)資源管理的已有研究進(jìn)行了總結(jié)

3、和歸納。在此基礎(chǔ)上，本文建立了單個(gè)虛擬機(jī)上的動(dòng)態(tài)資源分配管理器，提出了多機(jī)上的資源管理策略和相關(guān)算法。主要內(nèi)容包括：
　　 (1)針對(duì)單機(jī)上的資源管理提出了自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)資源分配管理機(jī)制，建立了資源分配控制管理模型。主要由控制器，判斷器，分配器以及相關(guān)的分配規(guī)則構(gòu)成。為了有效地控制虛擬機(jī)上資源的在線分配，提高虛擬機(jī)上資源的利用率,本文采用動(dòng)態(tài)資源分配技術(shù)，將各種資源動(dòng)態(tài)的分配到各個(gè)負(fù)載不斷變化的虛擬機(jī)中。利用灰色預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)虛擬

4、機(jī)上的資源分配值，通過調(diào)整灰色預(yù)測(cè)模型的邊值條件，使預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確。同時(shí)運(yùn)用控制理論，反饋控制資源利用率值，使得系統(tǒng)自動(dòng)的調(diào)節(jié)資源分配值，進(jìn)而使資源利用率達(dá)到一定的理想水平。
　　 (2)針對(duì)多物理機(jī)器的資源管理，根據(jù)應(yīng)用環(huán)境的不同，本文給出不同的資源管理模型和相關(guān)算法，設(shè)計(jì)了基于不同約束的資源分配管理器。綜合考慮了遷移開銷，資源利用率，負(fù)載均衡和機(jī)器數(shù)量等目標(biāo)因素，針對(duì)虛擬機(jī)遷移，制定相關(guān)的遷移策略，將多機(jī)器的資源管理問題分階段

5、來考慮。基于有限資源量的分配管理，以QoS保證和一定利用率條件下的負(fù)載均衡為主要目標(biāo)，由局部控制和全局控制兩個(gè)階段組成，提出了Sub-Virtual Machine Set(SVMS)和Migration算法，并且將SVMS算法的最優(yōu)性進(jìn)行了理論證明，保證了負(fù)載均衡和資源利用率，滿足了應(yīng)用程序的服務(wù)質(zhì)量要求。
　　 (3)基于無限資源量的資源分配管理，在保證服務(wù)質(zhì)量、最大化資源利用率和最小化遷移開銷的前提下，由初始階段確定需要遷

6、移的虛擬機(jī)，提出了Search Virtual Machine(SVM)算法。第二階段以最少的物理機(jī)器數(shù)量和最大化資源利用率為目標(biāo)，制定相應(yīng)的遷移方案，設(shè)計(jì)了Improved Migration(IM)算法，進(jìn)行虛擬機(jī)的遷移，減少了機(jī)器的使用量，保證了一定的資源利用率。
　　 本文對(duì)單機(jī)上的資源分配管理模型進(jìn)行了Xen上CPU資源分配的控制實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示，當(dāng)利用率目標(biāo)隨著時(shí)間而變化時(shí)，模型能夠快速的追蹤這種變化，從而使資源分配值