虛擬環(huán)境中遷移策略的研究.pdf

1、目前，數據中心具有強大的計算能力，靜態(tài)的資源分配策略造成了其資源的極大浪費，通過虛擬化技術進行的服務聚合可以在一定程度上解決此類問題。但數據中心中大多運行的是Web應用程序，其具有負載動態(tài)變化、易產生短暫峰值及突然性的堵塞的特點。遷移虛擬機可以進一步提高資源的利用率，平衡負載。虛擬機的遷移主要是由人工手動操作的，人工遷移反應速度較慢，而且容易出錯，并且缺少動態(tài)控制。如何根據Web應用的特點，進行虛擬機的自動遷移，是目前的研究熱點問題之一

2、。
　　 目前自動遷移系統(tǒng)主要研究熱點檢測的問題，資源分配問題，及遷移策略等。在對上述問題及相關技術進行了研究和分析的基礎上，分析其中的缺陷，提出了熱點的檢測標準，及基于不同目標的遷移策略，并驗證了該改進方案在實際環(huán)境中的可行性，并對遷移策略的優(yōu)劣進行了仿真對比?？傮w而言，所做的主要工作如下：
　　 (1)在數據中心中進行三種重要資源的觀測和考量，為了充分解決熱點檢測的問題，通過周期性的收集資源的利用率，利用時間序列分

3、析的方法，對資源的使用情況的趨勢進行預測，利用資源利用率的數學期望和預測值等雙重標準進行熱點的判斷。通過資源利用率的數學期望及預測值，對過載虛擬機重新分配資源量。
　　 (2)對黑灰盒中遷移策略進行了詳細的研究，針對黑盒/灰盒遷移算法存在的遷移成功率過低，遷移次數過多，及消除熱點后負載不均衡等問題，提出了啟發(fā)式遷移算法Balance算法：結合了排列組合和BFD的啟發(fā)式算法的思想，以降低遷移的次數，提高遷移成功率，熱點消除后系統(tǒng)

4、能夠達到負載平衡為主要目標。同時還根據不同的需要，提出了以能耗為目標的Cost算法，它以降低物理節(jié)點的使用情況為目標，提高遷移成功率，并且在熱點消除后使系統(tǒng)達到負載平衡。
　　 (3)實現了提出的自動遷移系統(tǒng)，在自動遷移系統(tǒng)的原型系統(tǒng)中證明了此系統(tǒng)的可行性，能夠根據動態(tài)負載的變化進行自動遷移。同時針對兩種不同目標遷移算法及黑盒/灰盒算法進行了仿真實驗，并將實驗結果進行了比較分析。驗證了本文算法的有效性和合理性，并在很大程度上提