IaaS云环境下一种基于综合满意度的虚拟机放置策略

基础设施即服务(IaaS)环境下的一个关键需求是对租户申请的虚拟机进行合理放置。当前虚拟机放置策略的研究大都集中在数据中心能耗、资源损耗以及负载均衡等方面,很少有工作关注其对租户虚拟机启动时间的影响。为了减少虚拟机请求的周转时间,降低数据中心的资源损耗,本文首先建立了云服务租户满意度模型,给出了虚拟机请求到达云端后周转时间的量化方法;然后基于数据中心的资源损耗建立了云服务提供商满意度模型;最后,基于租户虚拟机启动时间与系统资源损耗建立了多目标约束优化模型,并提出了一种基于综合满意度(Comprehensive Satisfaction Based,CS-B)的虚拟机放置策略,该策略综合考虑了云服务租户与云服务提供商的需求,将租户所申请的虚拟机放置到综合满意度最高的服务器中运行。在OpenStack云平台上的仿真实验表明,CS-B虚拟机放置策略能够有效减少租户虚拟机在云端的部署时间,降低数据中心的资源损耗,有效提高了云服务商及租户的满意度。     

融合唤醒阈值与半休眠模式的云虚拟机调度策略

为了满足云用户请求响应要求的同时进一步提高云平台能量效率,融合唤醒阈值与半休眠模式,提出一种新型的云虚拟机调度策略。在一个半休眠周期结束时刻,如果缓冲区中等待的云用户请求数达到阈值N,虚拟机则由半休眠状态转入唤醒状态,以正常速率为云用户请求提供服务;否则,虚拟机将重新开始一次新的半休眠周期,持续为云用户请求提供低速服务。根据云虚拟机调度策略的原理,建立一个具有N策略和多重异步工作休假的多服务台排队模型。利用拟生灭过程和矩阵几何解方法,推导云用户请求平均逗留时间与系统节能率等性能指标。综合数值分析实验和系统仿真实验,评估云虚拟机调度策略的系统性能。构造成本函数,利用蚁群智能寻优算法,给出云虚拟机调度策略的优化方案。     

监控与预测的云资源优化配置

针对云环境下虚拟机资源在多数时间中处于闲置状态导致云资源利用率低的问题,设计一种云资源监控系统,并在云监控基础上提出一种基于自回归积分滑动平均(ARIMA)模型的动态负载预测与资源配置的方法.该方法利用虚拟机负载与配置的关系,通过预测负载情况,提前启动或者挂起虚拟机,提高云资源的利用率.研究结合OpenStack云环境提供的虚拟机,实现其下的云资源监控,预测和弹性分配功能.结果表明:该系统能准确预测虚拟机的需求量,所制定的资源弹性分配策略能够提高云资源的利用率,进一步节约成本.     

一种基于OpenStack的云应用开发框架

云计算的迅速发展对云应用与云服务的开发提出了更高要求。然而,依靠提供商提供的云平台基本功能组件不能直接满足需求,对云平台进行二次开发会增加开发周期,降低开发速率。OpenStack是一个开源的云管理平台,为客户提供云基础架构服务,包括计算服务、存储服务和网络服务。以OpenStack为基础,针对虚拟机管理应用、存储应用和定制应用,设计并实现了一种云应用开发框架,融合了服务组合和元数据的设计思想。基于该框架实现了一个虚拟机定制系统,并验证了该设计框架的可用性和有效性。     

云数据中心基于负载预测的物理主机状态检测策略

针对云数据中心现有物理主机状态检测算法对提高云数据中心物理资源的利用率效果不明显问题,提出了基于负载预测的物理主机状态检测策略(load prediction based physical host status detection,LP-PHSD),LP-PHSD利用时间序列和二次指数平滑法预测出物理主机在未来一段时间内的资源利用率情况,同时结合绝对中位差方法,确定资源利用率动态阈值边界,选择适当的时刻进行迁移,提高物理资源的利用效率,降低能量消耗.LP-PHSD包括源物理主机状态检测和目标物理主机状态检测2个部分,可以很好地判断出虚拟机迁移的时刻.实验表明,经LP-PHSD策略优化后的新虚拟机迁移方法与近几年的BenchMark迁移模型比较起来,云数据中心的总体能量消耗降低,虚拟机迁移次数减少,云服务质量明显提高.     

一种动态网格资源可用性风险评价方法

首次提出了网格资源可用性风险的概念,基于相关资源的作业历史信息,利用概率与统计的方法对资源可用性风险进行预测与评估,提出了单一网格资源与网格资源集合的可用性风险评价方法,并给出了基于资源可用性风险评价的网格调度算法.实验表明,基于资源可用性风险评价的网格资源调度算法,可有效的确定可用资源集合,降低网格作业失效率,提高网格资源的使用效率.     

基于互斥条件的云数据中心虚拟机整合策略

在云数据中心,虚拟机整合(VMC)是绿色计算和最小化集群功耗问题的关键技术。大多数研究采用基于资源使用率来寻求最合理的虚拟机(VM)整合方式,但在整合过程中并未考虑物理服务器(PM)的可用性及同位VM的稳定性问题。本文提出了基于互斥条件限制的VMC策略,该策略同时考虑PM的可用性和VM之间的互斥性两方面因素;给出了集群服务器统一资源预留计算方法,用于保证PM可用性的问题,并给出了基于VM历史运行数据的相似度判定方法,用于解决互斥条件的判定问题。将该策略应用于运行在OpenStack平台中的VM数据,实验结果表明:该策略可以有效地保证PM的可用性,避免同类型VM被整合在一起,减少同位VM的性能损失和确保服务质量。     

一种基于资源使用阈值边界的虚拟机分配策略

虚拟机分配策略是提高云数据中心的物理主机利用率和降低能量消耗的关键技术。提出一种基于资源使用阈值边界的虚拟机(resource utilization thresholds virtual machine,RUT-VM)分配算法,建立了资源使用效率阈值边界和性能参数的数学模型; RUT-VM算法可以根据云端当前工作负载的状态来获得资源的使用效率情况,在工作负载高于或者低于设置的阈值上界与阈值下界时,将物理主机上的虚拟机进行迁移,放置到新的物理主机上。利用CloudSim3.0作为云数据中心的云端RUT-VM分配策略的测试环境。测试结果表明,RUT-VM分配算法可以减少云数据中心的服务等级协议(service level agreement,SLA)违规,保证云计算的服务质量, 与其它的虚拟机分配算法比较起来,可以明显的降低能量消耗。     

云计算中基于拍卖的虚拟机动态供应和分配算法

当前云计算供应商通过定价算法或类似拍卖的算法来分配虚拟机（virtual machine,VM）。针对这些算法大多要求虚拟机静态供应,无法准确预测用户需求,导致资源未得到充分利用的问题,提出一种基于组合拍卖的虚拟机动态供应和分配算法,在做出虚拟机供应决策时考虑用户对虚拟机的需求。该算法将可用的计算资源看成是“流体”资源,且这些资源根据用户请求可分为不同数量、不同类型的虚拟机实例。然后可根据用户的估价决定分配策略,直到所有资源分配完毕。基于并行工作负载存档（parallel workload archive,PWA）的真实工作负载数据进行了仿真实验,结果表明该方法可保证为云供应商带来更高收入,提高资源利用率。     

基于个性化的云平台虚拟机部署机制的研究

云平台中传统虚拟机部署策略通常是依据单一性能指标来选择目标宿主机,而忽略了承担不同业务的虚拟机对不同资源依赖性的差异,从而导致因资源得不到合理分配而引起的过度迁移现象。针对以上问题,提出了云平台下一种虚拟机的个性化部署机制,该机制通过时间序列预测机制对宿主机的负载进行预测,并结合虚拟机的个性化负载需求,选择并部署在适当的宿主机上。实验结果显示,利用该机制部署虚拟机,在一定程度上能够有效降低虚拟机迁移频率,延长发生首次迁移的时间。     

基于能耗感知的虚拟机迁移管理软件

【目的】在云计算环境中,通过虚拟机在线迁移可以实现服务器的节能优化。【方法】对多种虚拟机迁移模型进行综合分析,研发一个虚拟机在线迁移管理软件,实现云环境的监控与虚拟机迁移模拟,并采用cloudsim作为云仿真平台对虚拟机在线迁移管理软件(Energy-aware Live-migration of Virtual Machine Manager Software,ELVMan)的应用进行测试。【结果】该软件可有效指导降低能源损耗。【结论】通过该软件可以为现实的云环境集群选择最优的迁移策略,达到最大化节能。     

基于Xen的软件再生方法研究与实现

实现服务器虚拟化的虚拟机系统在长期的运行过程中会出现性能衰退、服务质量下降等"老化"现象。为了避免虚拟机系统软件老化造成的不必要的损失,本文使用软件再生方法来解决这一老化问题,提出了一种改进的虚拟机再生框架,分析了三种对虚拟机监视器进行再生的方法。并在此基础上采用Cold-VM方法和Migrate-VM方法对虚拟机监视器进行了再生实验。实验结果表明,Cold-VM方法对当前系统服务的中断时间较长,而Migrate-VM方法可以有效的降低当前系统服务的中断时间,提高系统的可用性。     

基于改进萤火虫算法的云计算任务调度策略

针对云计算中任务调度效率低引起的资源利用不平衡问题,提出一种基于改进萤火虫算法的虚拟机任务调度策略,该策略首先构建云计算资源负载平衡优化问题的约束条件,采取最小用户任务完成时间作为资源优化的目标函数;其次通过改进的萤火虫算法优化资源搜索路径,优化云服务器中多个虚拟机之间的任务负载平衡,通过提高云服务器的响应效率达到缩短...     

基于联盟感知的混合云环境中IaaS提供者收益最优化算法

在降低云服务提供者资源成本的条件下,为进一步提高云服务提供者的收益,提出一种混合云环境中基于联盟感知的收益最优化算法.该算法通过建立云服务提供者联盟,并考虑两种类型虚拟机的请求:现货虚拟机和按需虚拟机,使处于负载峰值时的云服务提供者依然可通过外包请求至联盟其他成员或终止现货虚拟机的方式获得最大化收益.     

面向云数据中心的成本感知容错算法

针对云数据中心重调度算法大多是以牺牲云任务的完成时间或者增加云服务提供商的损失为代价的问题,系统分析了虚拟机故障所带来的性能损失和云数据中心容错策略的重调度过程。参考了Amazon云数据中心的真实定价机制,并对Amazon的多个云数据中心的虚拟机价格进行分析。同时,对失效的云任务根据截止时间进行了分类。利用不同配置虚拟机的定价差异提出了面向云数据中心的成本感知容错算法(Cost-aware Fault-tolerant Algorithm for Cloud Data Centers, CAFT)。该调度算法通过提高云任务的故障修复率从而降低云服务提供商的损失。实验仿真结果显示,相比IRW、RI和DTRDT算法,所提算法的故障修复率明显提升,同时,云服务提供商的损失平均降低了1.3%、13%和0.5%。     

混合云资源调度模型与算法研究

为了解决不同云中的资源基于应用负载的优化调度的问题,设计了混合云原型系统,目的是针对混合云系统的调度模块,联合了私有云和公有云,能够克服私有云和公有云模式的不足,充分发挥云计算的优势,从而兼顾服务质量、安全和成本。实验结果表明,当用户请求增多时,混合云资源调度模型能够实现在公有云上启用新的虚拟机进行负载均衡;当用户请求减少,私有云中虚拟机负载减少,则释放公有云中的资源,以实现资源的自动伸缩。     

绿色云计算环境中基于温度感知的虚拟机迁移策略

虚拟机迁移策略是提高云数据中心的物理主机利用率和降低能量消耗的关键技术。提出了绿色云计算环境中基于温度感知的虚拟机迁移策略 (temperature-aware virtual machine migration,TA-VMM)。主要考虑物理主机处理器的温度情况作为选择和分配虚拟机的关键因素。建立了虚拟机迁移过程中物理资源的温度和能量的数学模型; 以最小温度距离 (minimum temperature distance,MTD)作为虚拟机选择的重要考虑因素;以温度距离比率 (temperature distance ratio,TDR)作为虚拟机重新分配的重要考虑因素;以Cloudsim3.0云计算模拟器中的物理主机超负载检测算法和虚拟机分配策略作为TA-VMM的性能比较对象。利用Cloudsim3.0模拟器建立了TA-VMM的仿真环境,实验结果表明,与Cloudsim中已有的虚拟机迁移策略比较,TA-VMM在节省能量和虚拟机迁移次数方面具有较好的性能, 服务协议(service level agreement,SLA)违规方面只有极小的增加。     

基于主元分析法的虚拟机异常监控研究

面临云平台中虚拟机使用异常的监控系统缺乏问题,以现有的IaaS开源云平台Eucalyptus和基于Linux内核的Xen虚拟机为基础,研究基于主元分析法(primary component analysis,PCA)的虚拟机异常监控方法,并在此基础上设计在云环境中基于Xen虚拟机异常使用的监控系统.该系统可以对采集到的数据进行分析,判断虚拟机是否出现使用异常并定位异常.实验结果表明,采用基于主元分析法的虚拟机异常监控系统对云环境中的虚拟机产生的异常检测准确度较高,在定位异常方面也有较好的准确度.该研究成果为云环境下虚拟机异常监控提供了有效的理论研究依据和应用实践价值.     

一种高可用异构容错系统的混合可用性模型

为解决高可用异构容错系统的可用性评价问题,提出了一种针对高可用异构容错系统的混合可用性评价模型。设计实现异构容错原型系统,包括硬件体系结构框架及软件系统。采用Markov过程与随机Petri网相结合的方式,从可用性量化和系统状态转换两方面构建系统的可用性模型。根据该可用性模型估算系统的高可用指标,并与同构及非容错单机系统进行比较分析。结果表明,该可用性模型能够对异构容错系统进行准确的可用性评价,验证了系统5个9的高可用指标要求。最后总结了影响系统高可用性的主要因素及提升系统可用性的有效方法。     

带安全检测的云数据中心虚拟机迁移策略

在云数据中心的构造过程中,通过设计安全的架构来降低能量消耗是一种新的思路.提出了基于安全检测的虚拟机迁移策略,利用隔室技术及病毒传染模型(susceptible infected recovered,SIR)在虚拟机迁移过程把有安全威胁的虚拟机隔离出来,保证云数据中心的能量消耗与安全级别的平衡;参考Cloudsim项目...