基于貪心算法的云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移方案

裘國星

摘? 要：大數(shù)據(jù)中心是現(xiàn)代信息技術(shù)發(fā)展所取得的重要成果，現(xiàn)代社會隨著網(wǎng)絡(luò)帶寬和通信流量成本的降低，各類電信服務(wù)商能夠?yàn)橛脩籼峁└喔玫男畔⒎?wù)。尤其是眾多的云服務(wù)提供商依托于云計(jì)算技術(shù)建立起了自己的云計(jì)算大數(shù)據(jù)中心，云數(shù)據(jù)中心不僅能夠?qū)崿F(xiàn)大量數(shù)據(jù)計(jì)算，同時也能夠?yàn)橛脩敉ㄟ^良好的存儲服務(wù)。云數(shù)據(jù)中心日益龐大的同時也帶來了極大的能源負(fù)擔(dān)，為降低云數(shù)據(jù)中心的能源消耗，文章提出了幾種基于貪心算法的虛擬機(jī)遷移方案。

關(guān)鍵詞：云數(shù)據(jù)中心;貪心算法;虛擬機(jī)遷移

中圖分類號：TP308 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2020）17-0133-02

Abstract： Big data center is an important achievement in the development of modern information technology. In modern society， with the reduction of network bandwidth and communication traffic costs， all kinds of telecom service providers can provide users with more and better information services. In particular， many cloud service providers have established their own cloud computing big data centers based on cloud computing technology. Cloud data centers can not only achieve a large number of data computing， but also provide good storage services for users. The growing size of the cloud data center also brings a great energy burden. In order to reduce the energy consumption of the cloud data center， this paper proposes several virtual machine migration schemes based on greedy algorithm.

Keywords： cloud data center; greedy algorithm; virtual machine migration

前言

現(xiàn)今國內(nèi)各大互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)公司都建立起了獨(dú)自的云數(shù)據(jù)中心，用以為用戶提供高性能的云服務(wù)，隨著計(jì)算服務(wù)需求的不斷增加云數(shù)據(jù)中心在逐步擴(kuò)大的同時也帶來了極大的能源消耗。為了降低云數(shù)據(jù)中心的能源消耗，提高云數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行效率可以采用基于貪心算法的云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移策略，通過物理主機(jī)檢測、虛擬選擇和虛擬放置三個階段用以完成云數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)處理的遷移。

1 云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移策略特點(diǎn)

云數(shù)據(jù)中心遷移能夠降低云數(shù)據(jù)中心的能源消耗，實(shí)現(xiàn)云數(shù)據(jù)中心的綠色可持續(xù)發(fā)展。現(xiàn)今對于云數(shù)據(jù)中心所采用的虛擬機(jī)動態(tài)遷移策略主要有以下幾類：（1）僅僅采用虛擬機(jī)進(jìn)行遷移而未采用智能算法對虛擬機(jī)遷移過程進(jìn)行優(yōu)化。（2）在使用虛擬機(jī)對云數(shù)據(jù)中心進(jìn)行虛擬機(jī)動態(tài)遷移的過程中使用相關(guān)的智能算法對其進(jìn)行優(yōu)化，從而使得相關(guān)遷移工作能夠取得良好的效果。通過實(shí)際應(yīng)用后發(fā)現(xiàn)，采用第一類遷移策略能夠降低近1/4的能源消耗。采用第二類遷移策略能夠降低近1/3的能源消耗，智能貪心算法對于遷移策略的優(yōu)化將不僅僅考慮到影響遷移的硬件因素，同時還考慮到了網(wǎng)速、帶寬和軟件因素，其通過多種因素的結(jié)合能夠取得良好的遷移效果。智能貪心算法不僅能夠應(yīng)用于多個云數(shù)據(jù)中心的遷移方案同時還能夠應(yīng)用于同一云數(shù)據(jù)中心中物理節(jié)點(diǎn)之間的遷移。本文所介紹的云數(shù)據(jù)中心遷移貪心算法將結(jié)合Cloudsim云計(jì)算模擬器遷移策略的特點(diǎn)，在虛擬機(jī)遷移的虛擬機(jī)選擇和虛擬機(jī)放置等環(huán)節(jié)中通過應(yīng)用最小/大主機(jī)使用效率選擇配置算法實(shí)現(xiàn)對于云數(shù)據(jù)中心現(xiàn)有物理計(jì)算能力的調(diào)配優(yōu)化，提高遷移的效率和可靠性。在云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移中應(yīng)用貪心算法不僅能夠有效降低遷移次數(shù)，同時使用貪心算法完成云數(shù)據(jù)中心的虛擬機(jī)遷移后云數(shù)據(jù)中心的能耗也將大幅降低。

2 基于貪心算法的云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移策略

本策略在云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移上同樣采用云數(shù)據(jù)中心物理主機(jī)狀態(tài)檢測、遷移虛擬機(jī)選擇和遷移虛擬機(jī)放置三個階段作為整個云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移的流程。本文所介紹的貪心算法結(jié)合了Cloudsim的優(yōu)點(diǎn)，因此應(yīng)用于Cloudsim中的相關(guān)檢測技術(shù)可以直接應(yīng)用，其中應(yīng)用于物理主機(jī)檢測的技術(shù)有以下幾種：（1）局部歸約檢測。（2）魯棒局部歸約檢測。（3）絕對中位差檢測。（4）物理主機(jī)靜態(tài)資源使用效率檢測。（5）四分位數(shù)區(qū)間檢測。應(yīng)用于第二環(huán)節(jié)的虛擬機(jī)選擇的方法有：最大關(guān)聯(lián)選擇、最小遷移時間、資源占用最小、隨機(jī)選擇等幾種。而在最后一個虛擬機(jī)放置環(huán)節(jié)中需要考慮的最主要的因素為活動物理主機(jī)的數(shù)量，這是由于活動物理主機(jī)的數(shù)量不僅決定著云計(jì)算物理主機(jī)的計(jì)算效率同時也決定著物理主機(jī)的能耗。除了考慮云數(shù)據(jù)中心活動物理主機(jī)的數(shù)量外另一個需要考慮的因素為物理主機(jī)的能源消耗率和超負(fù)荷物理主機(jī)的數(shù)量。虛擬機(jī)放置是云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移中雖重要的一環(huán)，其需要考慮的因素眾多，如果將云數(shù)據(jù)中心遷移所使用的虛擬機(jī)看做計(jì)算資源的化，虛擬機(jī)放置則可以看做為“裝箱問題”，如何在最小的物理主機(jī)使用量的基礎(chǔ)上完成虛擬機(jī)遷移工作將能夠最大限度地降低云數(shù)據(jù)中心的能耗。Cloudsim方案中僅僅以降低活動物理主機(jī)數(shù)量為切入點(diǎn)并采用經(jīng)典“裝箱方法”用以作為云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)放置方案存在一定的缺陷?；谪澬乃惴ǖ脑茢?shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移策略結(jié)合了Cloudsim的優(yōu)點(diǎn)并克服了其在虛擬機(jī)選擇和虛擬機(jī)放置中所存在的不足，在Cloudsim的基礎(chǔ)上對其進(jìn)行了一定的改進(jìn)與優(yōu)化，從而使得各項(xiàng)性能指標(biāo)得到了較大的提升?；谪澬乃惴ǖ脑茢?shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移策略有以下幾種：最小主機(jī)遷移策略、最大物理主機(jī)能耗遷移策略和最小主機(jī)計(jì)算能力遷移策略。

3 基于貪心算法的云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移策略的應(yīng)用

基于貪心算法的云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移策略中的虛擬機(jī)選擇法如圖1所示。圖1所示的各類算法都被歸為一個類，其中中間的一層為Cloudsim所具有的類，而最底下的一層為引入貪心算法優(yōu)化后所得的類。在圖1最底層靠左邊的類中包含的是將低效主機(jī)中的虛擬機(jī)遷移歸納到高效使用主機(jī)中。中間的類為將能耗高的物理主機(jī)中的虛擬機(jī)遷移到低能耗主機(jī)中虛擬機(jī)中的類。而最右邊的類則為將物理主機(jī)中計(jì)算力較低的虛擬機(jī)遷移至計(jì)算力較高物理主機(jī)中的類。

云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移最核心要點(diǎn)在于對云數(shù)據(jù)中心中虛擬機(jī)進(jìn)行重新再配置，實(shí)現(xiàn)云數(shù)據(jù)中心中物理主機(jī)的高效利用。在完成了對于云數(shù)據(jù)中心中物理主機(jī)中虛擬機(jī)利用效率的統(tǒng)計(jì)歸納后需要對虛擬機(jī)進(jìn)行再配置既云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)放置。在這一環(huán)節(jié)中最主要的任務(wù)在于將虛擬機(jī)放置在合適的物理主機(jī)中。圖2顯示了基于貪心算法的云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)放置方法。

4 基于貪心算法的云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移策略模擬測試

為測算基于貪心算法的云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移策略是否能夠取得良好的效果，可以對此策略進(jìn)行模擬分析。模擬將以Cloudsim模擬器為基礎(chǔ)進(jìn)行模擬測試，并以云數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)的遷移次數(shù)和云數(shù)據(jù)中心物理主機(jī)的能耗以及平均的SLA違規(guī)分析三相數(shù)據(jù)作為評判參數(shù)。上述數(shù)據(jù)能夠直接體現(xiàn)出云數(shù)據(jù)中心所使用物理主機(jī)采用模擬機(jī)遷移策略性能的好壞，模擬的云數(shù)據(jù)中心使用50臺物理主機(jī)，每臺物理主機(jī)上運(yùn)行2臺虛擬機(jī)，100臺虛擬機(jī)設(shè)置了4種不同的類型的需求，測試任務(wù)為某一運(yùn)行程序和大型圖形程序。本文所介紹的貪心算法為單一閥值算法為體現(xiàn)其性能可以將其與靜態(tài)閥值算法進(jìn)行對比用以直觀地體現(xiàn)出其效果。此外，除了與靜態(tài)閥值算法進(jìn)行比較外還可以與絕對中位差檢測方法進(jìn)行對比。通過比較可以看出在將物理主機(jī)中所運(yùn)行的虛擬機(jī)有效使用閥值從20%提升至100%的過程中，貪心算法所體現(xiàn)出的優(yōu)化效果更佳明顯， 云數(shù)據(jù)中心中的物理主機(jī)的資源使用效率更高，從而減少了云數(shù)據(jù)中心中物理主機(jī)的使用數(shù)量，降低了云數(shù)據(jù)中心中的能耗.此外，在虛擬機(jī)有效使用閥值從20%提升至100%的過程中云數(shù)據(jù)中心物理主機(jī)資源管理策略虛擬機(jī)遷移次數(shù)也得到了降低，但是需要注意的是，貪心算法優(yōu)化云數(shù)據(jù)中心的能耗是以提高SLA違規(guī)率為前提的，通過提高SLA的違規(guī)率貪心算法優(yōu)化了虛擬機(jī)管理策略目標(biāo)，并在一定程度上降低了服務(wù)質(zhì)量。

5 結(jié)束語

現(xiàn)代社會對于信息交互的需求在不斷增加，為實(shí)現(xiàn)信息交互需要使用信息中心作為交互中心，云數(shù)據(jù)中心能夠?yàn)橛脩籼峁┝己玫脑朴?jì)算服務(wù)，但是隨著其運(yùn)行業(yè)務(wù)的擴(kuò)大其能耗也在不斷提高，為提高云數(shù)據(jù)中心物理主機(jī)的運(yùn)行效率減少能耗，本文提出了貪心算法?；谪澬乃惴ǖ脑茢?shù)據(jù)中心虛擬機(jī)遷移策略能夠有效降低云數(shù)據(jù)中心的能耗，并在一定程度上提升了云數(shù)據(jù)中心物理主機(jī)的服務(wù)質(zhì)量。

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