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    大數(shù)據(jù)下虛擬化與云計(jì)算的應(yīng)用分析

    2021-04-22 16:20周家棟
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2021年8期
    關(guān)鍵詞:云計(jì)算大數(shù)據(jù)探究

    周家棟

    摘要:大數(shù)據(jù)已經(jīng)為人們的生活帶來(lái)了很多的改變,云計(jì)算的熱度可以說(shuō)是蒸蒸日上,因?yàn)樵朴?jì)算是信息技術(shù)領(lǐng)域中非常重要的技術(shù),所以云計(jì)算可以不斷地推動(dòng)信息產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展,并且能夠促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的全面快速發(fā)展。而虛擬機(jī)技術(shù)是云計(jì)算的重要基礎(chǔ),其為云計(jì)算的發(fā)展提供了很大的幫助。筆者在這篇文章中詳細(xì)地介紹虛擬機(jī)技術(shù)以及云計(jì)算的研究方向和具體應(yīng)用。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);虛擬機(jī)技術(shù);云計(jì)算;應(yīng)用;探究

    中圖分類(lèi)號(hào):TP393? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1009-3044(2021)08-0178-02

    虛擬機(jī)技術(shù)對(duì)于云計(jì)算的發(fā)展是至關(guān)重要的,是幫助云計(jì)算實(shí)現(xiàn)自身價(jià)值的重要技術(shù),比如,IaaS架構(gòu),是云計(jì)算資源池的核心構(gòu)想。虛擬機(jī)技術(shù)的作用是對(duì)云計(jì)算的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的管理,特別是要管理好關(guān)于負(fù)載均衡的資源。同時(shí),虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)遷移技術(shù)又占據(jù)著虛擬機(jī)技術(shù)的重要地位。

    1 虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移技術(shù)

    虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)遷移技術(shù)可以提高云計(jì)算的效率,同時(shí),其能夠與多任務(wù)部署方法進(jìn)行有機(jī)的結(jié)合,這樣便可以更好地分析處理大數(shù)據(jù)。筆者在此提出一種節(jié)能感知的動(dòng)態(tài)遷移技術(shù),并提供這種技術(shù)的核心理念、方法過(guò)程以及測(cè)驗(yàn)分析。

    2節(jié)能感知虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)遷移的位置選擇策略PS-ABC

    2.1系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方案

    如圖1所示,其體現(xiàn)出云計(jì)算當(dāng)中的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),其具體說(shuō)明了用于位置遷移的控制器PS-ABC的位置以及實(shí)體之間的復(fù)雜關(guān)系。在一個(gè)時(shí)間段中,虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)遷移的信號(hào)請(qǐng)示會(huì)傳遞到監(jiān)控器中,并且虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)遷移請(qǐng)示會(huì)根據(jù)可用計(jì)算資源的變化而變化。當(dāng)一個(gè)時(shí)間段結(jié)束的時(shí)候,監(jiān)控器把所接收到的請(qǐng)示傳遞到控制器當(dāng)中。接下來(lái),控制器通過(guò)研究分析所得出的方案以及有效的信息合成放置的方法。再然后,控制器會(huì)向遷移控制器提供放置的方法,控制器便會(huì)控制虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)遷移。最后,虛擬機(jī)會(huì)被遷移到目標(biāo)主機(jī)上。

    2.2解的表示

    為了得到一種方法,其可以找到一個(gè)時(shí)間段中收集的等待遷移的虛擬機(jī)的目標(biāo)主機(jī),而這種方法是依靠人工蜂群算法的。首先面臨的問(wèn)題就是如何表示解,它直接反映了問(wèn)題域以及人工蜂群算法中的食物源之間的關(guān)系。在使用依賴(lài)人工蜂群算法的方法的過(guò)程中,食物源代表了解決一個(gè)特定問(wèn)題的具體辦法。在整個(gè)過(guò)程中,m個(gè)物理主機(jī)要接受n個(gè)虛擬機(jī),所以,所提出的問(wèn)題是一個(gè)n維的問(wèn)題,也就要求食物源被劃分為n維解向量。同時(shí),每一個(gè)獨(dú)立的維度都存在一個(gè)小于等于m的正整數(shù)集合,而這個(gè)集合就成了可供選擇的位置編號(hào),而向量解就等同于食物源,此外,多維向量在數(shù)學(xué)中有著特定的表示方法,所以可以用數(shù)學(xué)符號(hào)表示等待遷移的虛擬機(jī)的目標(biāo)主機(jī)的編號(hào)。

    2.3 PS-ABC的工作理念

    PS-ABC方法是一種虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移的一種策略,其比較新穎且啟發(fā)性高,可以選擇虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移的目標(biāo)位置。PS-ABC方法是在改進(jìn)版的人工蜂群的基礎(chǔ)上,提出了均勻隨機(jī)初始化的理念,以便能夠改善食物來(lái)源的初始化進(jìn)程,最終PS-ABC方法便具備搜索全部?jī)?nèi)容的能力。除此之外,PS-ABC方法利用二分搜索理念,以便減少雇傭蜂產(chǎn)生候選食物位置所需要的時(shí)間,最終使搜索效率變得更高。與此同時(shí),PS-ABC方法充分利用玻爾茲曼選擇策略的優(yōu)勢(shì)來(lái)幫助跟隨蜂實(shí)現(xiàn)概率選擇,這樣能夠使PS-ABC方法具備自我適應(yīng)的能力,以便適時(shí)地調(diào)整壓力,這樣可以提高探索全局的能力以及后期的局部收斂能力。最后,筆者使PS-ABC方法吸收貝葉斯理論的精華之處,這樣就能夠提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確度。

    3 PS-ABC的實(shí)驗(yàn)與分析

    通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究提出了關(guān)于PS-ABC方法的性質(zhì)以及工作效率,本文通過(guò)Cloud Sim toolkit 事件驅(qū)動(dòng)模擬器模擬了動(dòng)態(tài)的云計(jì)算平臺(tái)。Cloud Sim框架可以計(jì)算出系統(tǒng)所消耗的能源,而它的計(jì)算就是在Cloud Sim平臺(tái)是進(jìn)行的。利用這個(gè)平臺(tái),本文把PS-ABC方法、隨機(jī)遷移策略、基于遺傳算法的最優(yōu)化遷移策略這三者放在能耗以及無(wú)效虛擬機(jī)遷移次數(shù)方面進(jìn)行了詳細(xì)的比較分析。本文從以下三個(gè)方面測(cè)驗(yàn)了PS-ABC的性能,并且有實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出PS-ABC能夠提升云計(jì)算平臺(tái)的性能。

    3.1實(shí)驗(yàn)背景

    通過(guò)模擬云平臺(tái)建立一個(gè)動(dòng)態(tài)云資源池,其中含有了大量的各種各樣的物理主機(jī)。并且通過(guò)Cloud Sim平臺(tái)安排了幾十輪虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移的請(qǐng)求工作,同時(shí),每一輪都包含了15個(gè)主機(jī)不同且資源不同的遷移請(qǐng)求。

    3.2 PS-ABC、隨機(jī)遷移策略以及基于遺傳算法的最優(yōu)化遷移策略在所消耗的電能的量方面的比較

    實(shí)驗(yàn)分別布置了PS-ABC、隨機(jī)遷移策略以及基于遺傳算法的最優(yōu)化遷移策略的模擬云計(jì)算平臺(tái),并且通過(guò)它們各自所消耗的能量來(lái)證明PS-ABC方法是十分節(jié)能的。在本實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,設(shè)定一個(gè)時(shí)間段為400秒,一小時(shí)當(dāng)中均勻分布著各個(gè)批次的遷移事件,其中包含了9個(gè)時(shí)間段。除此之外,主機(jī)資源每隔半個(gè)小時(shí)都會(huì)變化一次。

    部署 PS-ABC的云計(jì)算平臺(tái)在一周當(dāng)中所消耗的電能最少,除此之外,在兩周的時(shí)間內(nèi),部署 PS-ABC的云計(jì)算平臺(tái)所消耗的電能的增量是最少的,但是,隨機(jī)遷移策略在兩周內(nèi)的電能增量有著明顯的增加。而出現(xiàn)這種情況的原因就是隨機(jī)遷移策略對(duì)云環(huán)境的變化的適應(yīng)能力不強(qiáng),于是便有可能選擇不合適的目標(biāo)主機(jī),所以就會(huì)增大能源消耗。而且,隨著時(shí)間的逐漸推移,能源消耗的差別也會(huì)越來(lái)越大。盡管遺傳算法被人們廣泛運(yùn)用,但是,相較于PS-ABC,遺傳算法的編碼以及解碼都要根據(jù)不同的個(gè)體做出相應(yīng)的改變,也就是說(shuō),遺傳算法僅僅適用于處理規(guī)模比較小的問(wèn)題。根據(jù)算法以及處理過(guò)程可以發(fā)現(xiàn),PS-ABC的性能比遺傳算法要好,所以,PS-ABC能夠更好地節(jié)省電能。

    3.3虛擬機(jī)遷移事件的失敗率

    實(shí)驗(yàn)通過(guò)Cloud Sim調(diào)度主機(jī)故障以及主機(jī)關(guān)閉來(lái)進(jìn)行動(dòng)態(tài)主機(jī)失去作用的模擬,由于被選擇的主機(jī)無(wú)法對(duì)虛擬機(jī)的遷移請(qǐng)求做出回應(yīng),所以上述事件會(huì)導(dǎo)致虛擬機(jī)遷移的失敗。這次試驗(yàn)是比較PS-ABC、隨機(jī)遷移策略以及遺傳算法的虛擬機(jī)遷移失敗數(shù)量與虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移請(qǐng)求數(shù)量之間的關(guān)系。根據(jù)對(duì)比可以看出來(lái),部署隨機(jī)遷移策略以及遺傳算法的云計(jì)算平臺(tái)的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移的失敗的數(shù)量會(huì)隨著動(dòng)態(tài)遷移請(qǐng)求的增加而增加,因?yàn)樵谡麄€(gè)過(guò)程當(dāng)中,很多內(nèi)存數(shù)據(jù)是過(guò)時(shí)的,所以云計(jì)算平臺(tái)不能根據(jù)環(huán)境的變化而做出適當(dāng)?shù)母淖?。而PS-ABC方法中融合了玻爾茲曼選擇策略和貝葉斯定理,所以其做出反應(yīng)所需要的時(shí)間比較短,對(duì)動(dòng)態(tài)云的適應(yīng)能力很強(qiáng),并且PS-ABC可在極短的時(shí)間內(nèi)找到可供使用的主機(jī),并且該主機(jī)能夠提供動(dòng)態(tài)遷移所需要的資源。正如上文所闡述的,PS-ABC可以幫助虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)遷移,并且,在整個(gè)過(guò)程中所消耗的能量都是非常少的。

    3.4遺傳算法(GA)與PS-ABC各自的加速效果

    在這個(gè)實(shí)驗(yàn)當(dāng)中,可以根據(jù)增加的處理器的數(shù)目來(lái)估算GA與PS-ABC的加速比,且加速比的公式可以表示為:

    公式當(dāng)中的T1指的是算法在處理器條件下的執(zhí)行時(shí)間,Tp指的是在數(shù)目為p的處理器是處理工作負(fù)載所需要的時(shí)間。所以,加速比Sq可以表示程序進(jìn)行并行的性能以及效應(yīng)。根據(jù)對(duì)比,PS-ABC以及GA的加速比都會(huì)隨著處理器數(shù)目的增加而增加,并且GA的加速比在任何時(shí)刻都是小于PS-ABC的加速比的,并且PS-ABC的加速比的圖像近似符合線(xiàn)性函數(shù)的圖像。對(duì)于PS-ABC而言,在邏輯的層面上,其可以把整個(gè)搜索空間劃分為多個(gè)獨(dú)立的子空間。同時(shí),這些子空間分別對(duì)應(yīng)著自己的搜索程序,并且執(zhí)行者自己的搜索工作,接著,雇傭蜂共享大量的信息資源。GA的機(jī)制比較適合集中處理,而PS-ABC可以進(jìn)行并行處理,從這些特點(diǎn)就可以看出來(lái),PS-ABC的測(cè)試性能要比GA的性能好得多。此外,PS-ABC的工作性能將會(huì)在處理大數(shù)據(jù)的時(shí)候充分地體現(xiàn)出來(lái)。

    4結(jié)語(yǔ)

    PS-ABC可以減少系統(tǒng)的能源損耗以及提高服務(wù)性能的穩(wěn)定程度,除此之外,PS-ABC還能夠確保虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移的性能良好。最終,各項(xiàng)結(jié)果都證明了PS-ABC有能力配合虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)遷移,從而提高大數(shù)據(jù)的分析處理水平。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 姚金玲,李莉.淺談大數(shù)據(jù)背景下虛擬化與云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)及應(yīng)用[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2020,16(21):44-45.

    [2] 江璜.基于VMware vSphere的虛擬化資源池應(yīng)用研究[J].軟件工程,2020,23(3):32-34.

    [3] 甘云志.虛擬化技術(shù)在新一代云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用研究[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2020,38(1):70,72.

    【通聯(lián)編輯:光文玲】

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