基于稀疏表示的集群間內(nèi)存調(diào)度策略.pdf

1、隨著信息化進(jìn)程的不斷加快，世界各國相繼進(jìn)行不同程度的信息化建設(shè)，并取得了卓越的成就。但是，由于世界各國之間、區(qū)域之間和城鄉(xiāng)之間的差距較大，導(dǎo)致信息化系統(tǒng)存在著閑時大量資源嚴(yán)重浪費、忙時資源嚴(yán)重短缺和建設(shè)成本較高等問題。此外，還存在著各個信息系統(tǒng)相互獨立無法有效融合，信息資源的價值遠(yuǎn)未得到有效的利用，難以滿足相關(guān)群體在便捷性、個性化、及時性、高質(zhì)低價等方面日益增長的需求等因信息系統(tǒng)“孤島”現(xiàn)象帶來的一系列問題。近期發(fā)展迅猛的云計算技術(shù)為低

2、成本信息化平臺的建設(shè)奠定了堅實的技術(shù)基礎(chǔ)，為解決上述問題提供了切實可行的解決方案。
　　云計算主要由負(fù)載均衡、數(shù)據(jù)存儲、資源調(diào)度和系統(tǒng)安全等關(guān)鍵功能模塊組成，其中虛擬機(jī)內(nèi)存管理又是資源調(diào)度功能模塊的關(guān)鍵技術(shù)。虛擬機(jī)內(nèi)存管理的主要目的是提高虛擬機(jī)的內(nèi)存使用效率、避免資源的浪費。虛擬機(jī)內(nèi)存管理大體上可分為兩類：集群間的內(nèi)存管理和集群內(nèi)的內(nèi)存管理。前者通常被稱為全局虛擬機(jī)內(nèi)存管理，主要在集群間進(jìn)行內(nèi)存管理和分配，適用于大型云計算系統(tǒng)。后

3、者則被稱為局部虛擬機(jī)內(nèi)存管理，主要在集群內(nèi)部進(jìn)行內(nèi)存管理和分配，適用于小型云計算系統(tǒng)。由于大型云計算系統(tǒng)是未來的發(fā)展方向，所以本文主要研究集群間的內(nèi)存管理。目前，關(guān)于集群間虛擬機(jī)內(nèi)存管理的策略，大多是基于股份比例的思想進(jìn)行構(gòu)建的。因需滿足空閑內(nèi)存價格相等的限定條件，導(dǎo)致內(nèi)存調(diào)度涉及的虛擬機(jī)數(shù)量均值較高和內(nèi)存調(diào)度量大于需求量的問題，這些問題不僅降低了虛擬機(jī)集群的工作效率，而且大幅增加了云計算網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載量；其次，在內(nèi)存調(diào)度頻繁的情況下，這類

4、策略還會產(chǎn)生較為嚴(yán)重的內(nèi)存分布碎片化的問題；最后，因僅將距離作為內(nèi)存股份比例的調(diào)整因子，故必將導(dǎo)致內(nèi)存調(diào)度的局部化問題。
　　本文針對上述問題展開研究，鑒于稀疏表示對關(guān)鍵信息具有超強(qiáng)的提取能力，能夠在解空間中找到特定代價下的最佳表示，本文提出了基于稀疏表示的集群間內(nèi)存調(diào)度策略，該策略具有參與的虛擬機(jī)數(shù)量更少、網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載量更低，以及更綜合的考慮可變動內(nèi)存量與距離兩個因素等優(yōu)點。該策略中提出了基于稀疏表示的開銷最小化內(nèi)存分配算法和基于

5、稀疏表示的虛擬機(jī)數(shù)量最小化內(nèi)存分配算法。集群間內(nèi)存調(diào)度策略包含內(nèi)存信息管理、內(nèi)存調(diào)節(jié)和內(nèi)存切換三大部分。其中內(nèi)存信息管理是集群間內(nèi)存調(diào)度策略的不可或缺部分，在集群內(nèi)存調(diào)度中起著重要的作用；內(nèi)存平衡調(diào)節(jié)可能有不止一個虛擬機(jī)集群的參與，同時對于單個集群來講，又可能由多個虛擬機(jī)參與，集群間內(nèi)存調(diào)度策略不僅需要對集群中每一個虛擬機(jī)的內(nèi)存利用信息進(jìn)行監(jiān)測并管理，而且需要從全局的角度對多個集群下虛擬機(jī)的內(nèi)存利用信息進(jìn)行統(tǒng)計和檢測，根據(jù)所統(tǒng)計的信息對