虛擬機平臺下虛擬資源的自適應分配策略與機制研究.pdf

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

2、應用，虛擬計算環(huán)境中，虛擬機上的資源分配管理問題，即如何根據(jù)上層負載的變化和資源需求動態(tài)分配資源，在滿足應用負載QoS(quality of service)目標的同時，提高系統(tǒng)的資源利用率，降低管理的復雜度，減少使用的物理機器數(shù)量，節(jié)省資源，已成為目前的研究熱點。
　　 本文研究了虛擬機上的資源分配管理問題，詳細介紹了虛擬化技術(shù)，Xen虛擬機以及資源管理中的預測方法等。對動態(tài)自適應資源分配策略和多機資源管理的已有研究進行了總結(jié)

3、和歸納。在此基礎上，本文建立了單個虛擬機上的動態(tài)資源分配管理器，提出了多機上的資源管理策略和相關(guān)算法。主要內(nèi)容包括：
　　 (1)針對單機上的資源管理提出了自適應的動態(tài)資源分配管理機制，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上資源的在線分配，提高虛擬機上資源的利用率,本文采用動態(tài)資源分配技術(shù)，將各種資源動態(tài)的分配到各個負載不斷變化的虛擬機中。利用灰色預測模型，預測虛擬

4、機上的資源分配值，通過調(diào)整灰色預測模型的邊值條件，使預測更加準確。同時運用控制理論，反饋控制資源利用率值，使得系統(tǒng)自動的調(diào)節(jié)資源分配值，進而使資源利用率達到一定的理想水平。
　　 (2)針對多物理機器的資源管理，根據(jù)應用環(huán)境的不同，本文給出不同的資源管理模型和相關(guān)算法，設計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，負載均衡和機器數(shù)量等目標因素，針對虛擬機遷移，制定相關(guān)的遷移策略，將多機器的資源管理問題分階段

5、來考慮?；谟邢拶Y源量的分配管理，以QoS保證和一定利用率條件下的負載均衡為主要目標，由局部控制和全局控制兩個階段組成，提出了Sub-Virtual Machine Set(SVMS)和Migration算法，并且將SVMS算法的最優(yōu)性進行了理論證明，保證了負載均衡和資源利用率，滿足了應用程序的服務質(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，提出了Search Virtual Machine(SVM)算法。第二階段以最少的物理機器數(shù)量和最大化資源利用率為目標，制定相應的遷移方案，設計了Improved Migration(IM)算法，進行虛擬機的遷移，減少了機器的使用量，保證了一定的資源利用率。
　　 本文對單機上的資源分配管理模型進行了Xen上CPU資源分配的控制實驗，結(jié)果顯示，當利用率目標隨著時間而變化時，模型能夠快速的追蹤這種變化，從而使資源分配值