基于云計(jì)算的虛擬機(jī)在線遷移算法

穆瑞輝（新鄉(xiāng)學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，河南新鄉(xiāng)453003）

基于云計(jì)算的虛擬機(jī)在線遷移算法

穆瑞輝
（新鄉(xiāng)學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，河南新鄉(xiāng)453003）

構(gòu)建了在線遷移算法模型和虛擬機(jī)負(fù)載評(píng)估向量，并依據(jù)各物理節(jié)點(diǎn)的帶寬占用率、內(nèi)存占用率和CPU占用率，確定遷移時(shí)機(jī)和需要遷移的源物理節(jié)點(diǎn)，依據(jù)CPU在各節(jié)點(diǎn)的占有率、ROM的使用效率、帶寬的利用率來(lái)確定目標(biāo)物理節(jié)點(diǎn)。通過(guò)仿真模擬環(huán)境試驗(yàn)證明，文中算法在虛擬機(jī)在線遷移中能夠大幅度地提高物理節(jié)點(diǎn)的負(fù)載均衡，同時(shí)SLA違反率最小和云計(jì)算數(shù)據(jù)中心能耗最小。

違反率；虛擬機(jī)；物理節(jié)點(diǎn)；遷移算法

0　引言

云計(jì)算[1](cloud computing)是一個(gè)系統(tǒng)運(yùn)算平臺(tái)或可執(zhí)行應(yīng)用的程序，通過(guò)INTERNET將各種SER?VICE和以及為這些SERVICE服務(wù)的各種資源鏈接起來(lái)，從而使我們客戶(hù)端不需要知道它的工作原理，就可以用來(lái)為我們服務(wù)。那么云計(jì)算的一個(gè)重要特點(diǎn)[2]就是資源的虛擬化和服務(wù)的虛擬化。

基于云計(jì)算的虛擬機(jī)在線遷移可以描述為：在不影響云計(jì)算中心提供的服務(wù)的前提下，在規(guī)定的時(shí)間范圍內(nèi)，將虛擬機(jī)從源物理節(jié)點(diǎn)遷移到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)上，以均衡節(jié)點(diǎn)負(fù)載和節(jié)約云計(jì)算數(shù)據(jù)中心能耗。

截至目前，已經(jīng)應(yīng)用的有來(lái)自VMware企業(yè)的VMotion[3]虛擬機(jī)產(chǎn)品和來(lái)自Xen企業(yè)的Live Mi?gration[4]虛擬機(jī)產(chǎn)品。

目前在基于虛擬機(jī)的遷移算法主要體現(xiàn)在物理節(jié)點(diǎn)的遷移和選擇恰當(dāng)?shù)倪w移時(shí)間、選擇等待遷移的虛擬機(jī)和選擇恰當(dāng)?shù)哪繕?biāo)物理節(jié)點(diǎn)。

本文基于原有算法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了基于云計(jì)算的遷移算法，并在實(shí)驗(yàn)中佐證了該算法的可靠性和有效性。

1　構(gòu)建在線遷移算法模型

通過(guò)圖1可以清晰地構(gòu)建在線遷移算法模型。

在圖1的算法模型中，客戶(hù)端可以把數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)上傳到云計(jì)算中心，云計(jì)算平臺(tái)就會(huì)依據(jù)各服務(wù)器的數(shù)據(jù)計(jì)算負(fù)載狀況，自主確定把數(shù)據(jù)計(jì)算任務(wù)分配給負(fù)載輕的服務(wù)器，最后用相應(yīng)的虛擬機(jī)來(lái)進(jìn)行云計(jì)算。

2　改進(jìn)的云計(jì)算在線遷移算法

2.1虛擬機(jī)負(fù)載度量評(píng)估

我們可以通過(guò)檢測(cè)CPU、帶寬流量和內(nèi)存的利用率來(lái)確定相應(yīng)物理節(jié)點(diǎn)的負(fù)載。其中可以用公式(1)來(lái)表示CPU的平均占有率：

在該公式中，Usek用來(lái)計(jì)算單個(gè)CPU在虛擬機(jī)vk中的占用率，k用來(lái)表示虛擬機(jī)對(duì)應(yīng)的物理節(jié)點(diǎn)所擁有CPU的數(shù)目。

用公式(2)來(lái)計(jì)算物理節(jié)點(diǎn)上內(nèi)存的占用率：

在公式(2)中，m為物理節(jié)點(diǎn)上的虛擬機(jī)vk的個(gè)數(shù)，Vusek表示虛擬機(jī)vk正在使用的內(nèi)存大小，Vswapk表示虛擬機(jī)vk交換頁(yè)面實(shí)際需要的內(nèi)存大小，M表示該物理節(jié)點(diǎn)總的內(nèi)存大小。

用公式(3)來(lái)計(jì)算物理節(jié)點(diǎn)帶寬的占用率：

在公式(3)中，m表示在該物理節(jié)點(diǎn)中的虛擬機(jī)vk的數(shù)量，Vbandk表示帶寬在虛擬機(jī)vk上的占用情況，Tb表示該物理節(jié)點(diǎn)最大的帶寬流量。

用公式(4)來(lái)表示該物理節(jié)點(diǎn)的負(fù)載情況：

2.2確定源物理節(jié)點(diǎn)和選擇遷移時(shí)機(jī)

數(shù)據(jù)計(jì)算中心依據(jù)設(shè)置一個(gè)閥值向量Sth={Usecputh,Usememoth,Usebandth}，同時(shí)對(duì)采集每一個(gè)物理節(jié)點(diǎn)在采集周期Tc中的節(jié)點(diǎn)負(fù)載向量S={Usecpu,Usememo,Useband}，如果在三個(gè)連續(xù)的周期Tc內(nèi)，該物理節(jié)點(diǎn)采集的負(fù)載向量值都大于Sth分量，那么就會(huì)激活相應(yīng)的遷移算法，也就是說(shuō)，如果在三個(gè)連續(xù)的數(shù)據(jù)采集周期Tc中，Usecpu都大于Usecputh時(shí)，那么CPU會(huì)激發(fā)遷移；如果Usememo都大于Usememoth時(shí)，內(nèi)存會(huì)激發(fā)遷移；如果在Useband都大于Usebandth時(shí)，帶寬會(huì)激發(fā)遷移，確定源物理節(jié)點(diǎn)和選擇遷移時(shí)機(jī)流程圖如圖2所顯示。

2.3確定和選擇高效的在線遷移算法

以前的遷移算法[5]只遷移虛擬機(jī)中CPU占有率高的，為了高效的利用虛擬機(jī)，我們不僅考慮CPU的占用率，也考慮了帶寬、內(nèi)存的占用率，如果CPU的占用率高，那么表示占用的資源越大；如果內(nèi)存在虛擬機(jī)中的占用率越大，那么表示內(nèi)存遷移需要的能量消耗越多；如果帶寬流量在虛擬機(jī)中越大，則表示需要發(fā)送和接受的資源越大，因此我們選擇CPU占用率、帶寬占用率和內(nèi)存占用率都比較高的來(lái)進(jìn)行遷移，用公式(5)來(lái)表示CPU占用率、帶寬占用率和內(nèi)存占用率：

如果選擇的是CPU激發(fā)的物理節(jié)點(diǎn)，那么就要對(duì)該物理節(jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的虛擬機(jī)向量V進(jìn)行占用率排序，然后確定遷移最大Vcpuk值的虛擬機(jī)，同樣的以此推理，選擇遷移最大Vusek值和最大Vbandk值的虛擬機(jī)。

2.4選擇目標(biāo)物理節(jié)點(diǎn)

一旦確定了集合Sv={v1,v2,...vt}，即等待遷移的虛擬機(jī)，那么就要選擇恰當(dāng)?shù)哪繕?biāo)物理節(jié)點(diǎn)，選擇步驟如下：

1)依據(jù)源物理節(jié)點(diǎn)激發(fā)的類(lèi)別,也就是說(shuō)根據(jù)帶寬、CPU和內(nèi)存激發(fā)的類(lèi)別，把源物理節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的虛擬機(jī)分成三種等待隊(duì)列QbandQcpu和Qmemo，同時(shí)按照各自占用率的大小排序；

2)依據(jù)帶寬、CPU和內(nèi)存的占用率由小到大對(duì)各物理節(jié)點(diǎn)排序，由此得到三個(gè)Qnodeband、Qnodecpu和Qnodememo的等待隊(duì)列，這三個(gè)Qnodeband、Qnodecpu和Qnodememo等待隊(duì)列分別表示目前物理節(jié)點(diǎn)中帶寬、CPU和內(nèi)存占用率最大的節(jié)點(diǎn)。

3)把Qnodeband等待隊(duì)列中的首元素取出，與之同時(shí)，把該首元素在Qnodecpu和Qnodememo等待隊(duì)列中刪除，同時(shí)把該首元素目標(biāo)物理節(jié)點(diǎn)中Qband隊(duì)列的首元素；

4)把Qnodecpu等待隊(duì)列中的首元素取出，與之同時(shí)，把該首元素在Qnodememo和Qnodeband等待隊(duì)列中刪除，同時(shí)把該首元素目標(biāo)物理節(jié)點(diǎn)中Qcpu隊(duì)列的首元素；

5)把Qnodememo等待隊(duì)列中的首元素取出，與之同時(shí)，把該首元素在Qnodecpu和Qnodeband等待隊(duì)列中刪除，同時(shí)把該首元素目標(biāo)物理節(jié)點(diǎn)中Qmemo隊(duì)列的首元素；

6)一直重復(fù)(3)—(5)步驟，條件是Qcpu、Qmemo和Qband等待隊(duì)列中都為空結(jié)束。

2.5基于云計(jì)算的在線遷移算法表述

基于云計(jì)算的在線遷移算法可以表述如下：

INPUT：基于云計(jì)算的各個(gè)源物理節(jié)點(diǎn)；

OUTPUT：需要遷移的等待隊(duì)列，也就是說(shuō)需要把虛擬機(jī)v從源物理節(jié)點(diǎn)s中，遷移到目標(biāo)物理節(jié)點(diǎn)g上；

STEP1：依據(jù)公式(2)計(jì)算物理節(jié)點(diǎn)上CPU的占用率，依據(jù)公式(3)計(jì)算物理節(jié)點(diǎn)上內(nèi)存的占用率，依據(jù)公式(4)計(jì)算物理節(jié)點(diǎn)上帶寬的占用率，從而可以計(jì)算出物理節(jié)點(diǎn)上的S向量值，S表示該物理節(jié)點(diǎn)的負(fù)載值；

STEP2：根據(jù)Sth閥值向量值，在三個(gè)連續(xù)的Tc周期內(nèi)，采集S分量值都大于Sth向量值的源物理節(jié)點(diǎn)，同時(shí)把S分量記錄為對(duì)應(yīng)的帶寬激發(fā)節(jié)點(diǎn)、CPU激發(fā)節(jié)點(diǎn)和內(nèi)存激發(fā)節(jié)點(diǎn)，從而就可以得到源物理節(jié)點(diǎn)s集合；

STEP3:依據(jù)激發(fā)類(lèi)型，把物理節(jié)點(diǎn)上對(duì)應(yīng)值最高的虛擬機(jī)用來(lái)進(jìn)行遷移，比如該物理節(jié)點(diǎn)是內(nèi)存激發(fā)節(jié)點(diǎn)，那么就在該物理節(jié)點(diǎn)上選擇內(nèi)存占用率最大的虛擬機(jī)用來(lái)遷移，從而得到v的集合，v表示等待遷移的虛擬機(jī)；

STEP4：依據(jù)帶寬激發(fā)、CPU激發(fā)和內(nèi)存激發(fā)把等待遷移的虛擬機(jī)進(jìn)行分類(lèi)，從而得到三個(gè)Qband、Qcpu和Qmemo等待隊(duì)列，

STEP5:依據(jù)帶寬、CPU和內(nèi)存的占用率由小到大對(duì)各物理節(jié)點(diǎn)排序，由此得到三個(gè)Qnodeband、Qnodecpu和Qnodememo的等待隊(duì)列，

STEP6：將Qcpu、Qmemo和Qband中的虛擬機(jī)根據(jù)2.4分別遷移到物理節(jié)點(diǎn)隊(duì)列Qnodecpu、Qnodememo和Qnodeband。

3　仿真模擬實(shí)驗(yàn)

為了通過(guò)數(shù)據(jù)驗(yàn)證文中算法，利用基于云計(jì)算的仿真模擬工具Cloudsim[6]來(lái)構(gòu)建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，表1就是基于云計(jì)算環(huán)境中的實(shí)驗(yàn)參數(shù)。

表1　云計(jì)算環(huán)境實(shí)驗(yàn)參數(shù)

那么在仿真模擬環(huán)境中，把文中算法和它比較，得到比較結(jié)果如表2。

表2　實(shí)驗(yàn)比較結(jié)果

通過(guò)表2可以得出如下結(jié)論：由于文中算法分別從帶寬占用率、內(nèi)存占用率和CPU占用率來(lái)進(jìn)行分析，所以在選擇目標(biāo)物理節(jié)點(diǎn)、等待遷移的虛擬機(jī)和源物理節(jié)點(diǎn)上效率更高，從而使遷移對(duì)應(yīng)的虛擬機(jī)效率更高，因此在等待遷移的數(shù)量不為最小值的虛擬機(jī)情形下，該算法SLA違反率較低，同時(shí)能耗最小，同時(shí)，也可以得出通過(guò)以用戶(hù)的QoS作為犧牲代價(jià)，來(lái)提高負(fù)載均衡和節(jié)能的方法，都有很高的SLA違反率。

4　結(jié)束語(yǔ)

文中算法通過(guò)對(duì)確定目標(biāo)物理節(jié)點(diǎn)、選擇等待遷移的虛擬機(jī)和選擇源物理節(jié)點(diǎn)等遷移的各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)上的以往傳統(tǒng)算法進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)動(dòng)態(tài)分配遷移虛擬機(jī)來(lái)提高云計(jì)算環(huán)境下的節(jié)能和負(fù)載均衡。文中仿真模擬結(jié)果顯示，文中算法在虛擬機(jī)在線遷移中，能夠提高物理節(jié)點(diǎn)的負(fù)載均衡，同時(shí)能耗最小。后續(xù)的研究方向就是，如何在用戶(hù)越來(lái)越高的QOS需求下，實(shí)現(xiàn)云計(jì)算環(huán)境中高效的虛擬機(jī)遷移問(wèn)題。

[1]VAQUERO L,RODERO M L,CACERCE J,et al.A break in the clouds:towards a cloud definition[J].SIGCOMM Comput?er Communication Review,2009,39(1):50-55.

[2]張彬彬，羅英偉，汪小林，等.虛擬機(jī)全系統(tǒng)在線遷移[J].電子學(xué)報(bào)，2009，37（4）：894-899．

[3]徐志紅，劉進(jìn)軍，趙生慧.適應(yīng)廣域網(wǎng)的虛擬機(jī)在線遷移模型[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2012，32（7）：1929-1931,1968．

[4]王得發(fā)，王麗芳，蔣澤軍.云計(jì)算環(huán)境中虛擬機(jī)智能遷移關(guān)鍵技術(shù)研究[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，2012，20（5）：1389-1391．

[5]方義秋，唐道紅，葛君偉.云環(huán)境下基于虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移的調(diào)度策略研究[J].微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)，2012，29（4）：45-48.

[6]胡志剛，歐陽(yáng)晟，閻朝坤.云環(huán)境下面向能耗降低的資源負(fù)載均衡方法[J].計(jì)算機(jī)工程，2012，38（5）：53-55．

(責(zé)任編輯：趙建周）

Live Migration Algorithm Based on Cloud Computing

MU Rui-hui
(College of Computer and Information Engineering,Xinxiang University,Xinxiang 453003,China）

Firstly,build an online migration algorithm model and virtual machine load assessment vector,then, according to the bandwidth rate for each physical node,memory usage and CPU utilization to determine migra?tion timing and source physical nodes need to migrate at the same time,according to the CPU in the share of each node,the efficient use of ROM,and bandwidth utilization to determine the target physical nodes.Through simula?tion environment test,showed that the proposed algorithm in a virtual machine live migration,and can greatly im?prove load balancing physical nodes,while the SLA violation rate minimum and cloud computing data center power consumption to a minimum.

violation rate;virtual machine;physical node;migration algorithm

TP301.6

A

1673-2928（2015）02-0049-03

2014-11-16

國(guó)家自然基金項(xiàng)目（61250007），河南省自然科學(xué)基金（1221013210871）。

穆瑞輝(1980-)，男，河南輝縣人，新鄉(xiāng)學(xué)院講師，碩士研究生，研究方向：軟件設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)。