面向能效的云計(jì)算虛擬化資源提供方法研究.pdf

1、隨著云計(jì)算產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的能耗問題變得日益嚴(yán)峻。工業(yè)和學(xué)術(shù)界都開始努力嘗試使用各種技術(shù)以提高數(shù)據(jù)中心的能效。其中，最重要同時(shí)也是云計(jì)算采用的最關(guān)鍵技術(shù)之一就是資源的虛擬化。相對(duì)于非虛擬化系統(tǒng)，虛擬化技術(shù)帶來的彈性能顯著提高系統(tǒng)資源利用率，達(dá)到節(jié)能減排的目的。然而，對(duì)共享資源的競爭也使得虛擬機(jī)內(nèi)的應(yīng)用程序性能受到威脅，這直接影響到云服務(wù)的質(zhì)量，進(jìn)而影響服務(wù)提供商的收益和最終用戶體驗(yàn)。如何在這樣的虛擬化平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)性能和能耗的

2、最佳折衷，是當(dāng)前業(yè)界最關(guān)注的問題之一。
　　本文圍繞云計(jì)算環(huán)境中虛擬化資源的提供方法展開研究，旨在通過高效的動(dòng)態(tài)資源提供策略持續(xù)優(yōu)化應(yīng)用程序資源配置，有效應(yīng)對(duì)應(yīng)用程序負(fù)載波動(dòng)，保障應(yīng)用程序性能，提高云計(jì)算數(shù)據(jù)中心資源利用率，同時(shí)降低數(shù)據(jù)中心能耗，最終達(dá)到提高系統(tǒng)能效的目的。本文的主要研究成果包括：
　　1.提出了一種基于支持向量機(jī)的負(fù)載預(yù)測方法
　　虛擬化是提高數(shù)據(jù)中心能效的主要技術(shù)手段。而云環(huán)境中很多應(yīng)用程序通常具有

3、高度變化的負(fù)載，導(dǎo)致復(fù)雜動(dòng)態(tài)的資源使用模式。資源提供策略必須根據(jù)應(yīng)用程序的實(shí)際需求實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地調(diào)整虛擬機(jī)資源的供給量，才能在滿足QoS約束的前提下盡量減少資源占用量。因?yàn)橘Y源的動(dòng)態(tài)調(diào)整總是存在延遲，所以，實(shí)現(xiàn)以上目標(biāo)的一個(gè)必要前提就是要提前獲知虛擬機(jī)的未來資源需求。本文提出了一種負(fù)載預(yù)測方法KSwSVR。該方法將虛擬機(jī)的負(fù)載預(yù)測當(dāng)作一個(gè)時(shí)間序列預(yù)
　　測問題來解決，并采用了專門針對(duì)小樣本統(tǒng)計(jì)問題而建立的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)技術(shù)。基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小

4、化準(zhǔn)則的支持向量機(jī)具有很強(qiáng)的泛化能力，因而能有效適應(yīng)復(fù)雜動(dòng)態(tài)的云計(jì)算環(huán)境。受局部性原理啟發(fā)，本文對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的支持向量回歸算法進(jìn)行了改進(jìn)，區(qū)別對(duì)待訓(xùn)練數(shù)據(jù)，根據(jù)其重要性進(jìn)行加權(quán)優(yōu)化，并與卡爾曼平滑技術(shù)進(jìn)行了整合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，KSwSVR能有效預(yù)測各種資源類型的負(fù)載對(duì)象，并且在預(yù)測精度、穩(wěn)定性、算法開銷等方面均優(yōu)于常用經(jīng)典算法。
　　2.提出了一種基于負(fù)載預(yù)測的資源自動(dòng)擴(kuò)展方法
　　云計(jì)算最重要的特征是彈性，應(yīng)用程序可以根據(jù)需求動(dòng)

5、態(tài)地獲取或釋放資源。從管理系統(tǒng)的角度，就是要利用虛擬化提供的資源動(dòng)態(tài)擴(kuò)展能力，使得應(yīng)用程序的資源配置能盡量實(shí)時(shí)精確地匹配應(yīng)用程序的需求變化。同時(shí)，云計(jì)算系統(tǒng)的規(guī)模要求擴(kuò)展操作必須是自動(dòng)化的，整個(gè)過程要減少甚至完全消除人的干預(yù)。精確的負(fù)載預(yù)測結(jié)果可以用于指導(dǎo)資源擴(kuò)展方案的制定，但是由于預(yù)測誤差的存在，直接將預(yù)測值作為資源供給量會(huì)導(dǎo)致應(yīng)用程序性能不穩(wěn)定。本文以保應(yīng)用程序性能、最小化資源占用量為目標(biāo)，提出了一種新的資源自動(dòng)化擴(kuò)展法G2LC。該

6、方法綜合實(shí)驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)，并通過接收時(shí)間窗口內(nèi)的QoS反饋，從局增益和局部誤差補(bǔ)償兩個(gè)層面對(duì)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了修正。在滿足SLA約束的時(shí)，有效減少了瞬時(shí)負(fù)載帶來的不必要擴(kuò)展動(dòng)作，完全避免了SLA違約事件的中出現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，G2LC可以通過調(diào)整參數(shù)有效地保證用戶指定的任意能水平。相對(duì)于虛擬機(jī)資源固定不變的定值分配方法，G2LC能顯著地節(jié)省資開銷，且這一優(yōu)勢隨著用戶性能要求的提高變得越發(fā)明顯。3.提出了一種基于服務(wù)質(zhì)量差異化的資源提供方法
　

7、　性能管控和節(jié)能減排是現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心的兩個(gè)主要研究課題，但兩者又往往是相矛盾的。云服務(wù)提供商運(yùn)用虛擬化技術(shù)將各種應(yīng)用程序整合到更少的物理主機(jī)上，并將閑置的主機(jī)轉(zhuǎn)換到低功耗模式以降低能耗。這種情況下，應(yīng)用程序的性能嚴(yán)重依賴于對(duì)虛擬機(jī)容量的合理管理。因?yàn)閼?yīng)用程序的多樣性、各種資源使用模式的差異、底層硬件共享、程序之間的性能相關(guān)和性能干擾等因素的存在，導(dǎo)致對(duì)虛擬機(jī)性能的管控非常困難。找到能耗和性能之間的平衡點(diǎn)至關(guān)重要，這被歸結(jié)為能效問題。本文最

8、后以提高系統(tǒng)的能效為目標(biāo)，基于對(duì)負(fù)載預(yù)測技術(shù)和資源擴(kuò)展技術(shù)的研究成果，提出了一種新的資源提供方法CoST。它基于服務(wù)
　　質(zhì)量差異化策略，利用了不同類型的應(yīng)用程序?qū)π阅芎统杀镜拿舾卸炔煌@一事實(shí)。性能敏感型應(yīng)用程序追求穩(wěn)定的QoS，而性能耐受型應(yīng)用程序更關(guān)注完成所有任務(wù)所需要付出的總成本。CoST將不同類型的應(yīng)用程序部署在同一臺(tái)主機(jī)上，基于負(fù)載預(yù)測和QoS反饋對(duì)虛擬機(jī)的資源進(jìn)行垂直擴(kuò)展。實(shí)驗(yàn)表明CoST不僅有效地保證了性能敏感型應(yīng)