專(zhuān)利名稱(chēng)：虛擬機(jī)調(diào)度決策的系統(tǒng)、平臺(tái)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及通信和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種虛擬機(jī)調(diào)度的系統(tǒng)、平臺(tái)及方法。
背景技術(shù)：
隨著電信網(wǎng)絡(luò)的全I(xiàn)P和寬帶化，電信技術(shù)和IT/互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)出現(xiàn)互相融合滲透的發(fā)展趨勢(shì)，云計(jì)算近期越來(lái)越得到電信產(chǎn)業(yè)的關(guān)注。電信運(yùn)營(yíng)商都開(kāi)始著手基于云計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行多業(yè)務(wù)的運(yùn)營(yíng)。云計(jì)算平臺(tái)的基礎(chǔ)是虛擬化平臺(tái)，而虛擬化平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)之一就是虛擬機(jī)調(diào)度決策技術(shù)，它是實(shí)現(xiàn)虛擬機(jī)集群高可用性、負(fù)載均衡、節(jié)能管理等的支撐技術(shù)。目前，虛擬化平臺(tái)產(chǎn)品如VMware ESXi等都提供了虛擬機(jī)集群高可用性、負(fù)載均衡等虛擬機(jī)調(diào)度決策功能。但是，用戶(hù)對(duì)于虛擬機(jī)調(diào)度策略的需求是多種多樣的，而現(xiàn)有的虛擬化平臺(tái)提供的虛擬機(jī)調(diào)度策略是固定的，不支持策略模板以及策略模板的定制，無(wú)法根據(jù)用戶(hù)需求定制虛擬機(jī)的調(diào)度策略，不能滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)于虛擬機(jī)調(diào)度的高級(jí)需求。發(fā)明人發(fā)現(xiàn)上述的相關(guān)技術(shù)中虛擬機(jī)調(diào)度決策方式存在如下缺陷不支持策略模板以及策略模板的定制，不能滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)于虛擬機(jī)調(diào)度策略的多樣性需求。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的主要目的在于提供一種虛擬機(jī)調(diào)度的系統(tǒng)、平臺(tái)及方法，以至少解決上述的不支持策略模板以及策略模板定制的問(wèn)題。根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)，包括模板管理模塊， 用于選擇根據(jù)用戶(hù)需求定制的策略模板；策略管理模塊，用于通過(guò)設(shè)置策略模板中的參數(shù)， 創(chuàng)建并激活策略；調(diào)度決策計(jì)算模塊，用于利用處于激活狀態(tài)的策略，對(duì)當(dāng)前資源信息和集群運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行窮舉運(yùn)算，獲取最優(yōu)決策。優(yōu)選地，本技術(shù)方案中，策略管理模塊，還用于對(duì)策略進(jìn)行修改、掛起、刪除，或優(yōu)先級(jí)調(diào)整。優(yōu)選地，本技術(shù)方案中，虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)還包括集群監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)接口模塊，用于獲取集群運(yùn)行數(shù)據(jù)，并將集群運(yùn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為規(guī)則弓I擎的輸入數(shù)據(jù)；資源管理接口模塊， 用于獲取當(dāng)前資源信息，并將當(dāng)前資源信息轉(zhuǎn)化為規(guī)則引擎的輸入數(shù)據(jù)；調(diào)度決策計(jì)算模塊，用于利用處于激活狀態(tài)的策略，采用規(guī)則引擎對(duì)集群運(yùn)行數(shù)據(jù)和當(dāng)前資源信息進(jìn)行窮舉運(yùn)算，獲取最優(yōu)決策。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種包括上述虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)的平臺(tái)，除虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)，還包括集群監(jiān)控系統(tǒng)，用于監(jiān)控集群的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并將集群運(yùn)行數(shù)據(jù)發(fā)送至虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)；資源管理系統(tǒng)，用于管理當(dāng)前的資源信息，并將當(dāng)前資源信息發(fā)送至虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)；調(diào)度控制系統(tǒng)，用于接收虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)的最優(yōu)決策，執(zhí)行最優(yōu)決策。
根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種虛擬機(jī)調(diào)度決策方法，包括選擇根據(jù)用戶(hù)需求定制的策略模板；通過(guò)設(shè)置策略模板中的參數(shù)，創(chuàng)建并激活策略；利用處于激活狀態(tài)的策略，對(duì)當(dāng)前資源信息和集群運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行窮舉運(yùn)算，獲取最優(yōu)決策。優(yōu)選地，本技術(shù)方案中，創(chuàng)建并激活策略之后還包括對(duì)策略進(jìn)行修改、掛起、刪除，或優(yōu)先級(jí)調(diào)整。本發(fā)明中，虛擬機(jī)調(diào)度策略使用腳本的策略模板進(jìn)行開(kāi)發(fā)和部署，開(kāi)發(fā)速度快且部署靈活，可以提供豐富的備選策略以滿(mǎn)足不同層次用戶(hù)的需要。


此處所說(shuō)明的附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本申請(qǐng)的一部分，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中圖1為本發(fā)明裝置實(shí)施例一虛擬機(jī)調(diào) 度決策系統(tǒng)的示意圖；圖2為本發(fā)明平臺(tái)實(shí)施例一虛擬機(jī)調(diào)度決策平臺(tái)的示意圖；圖3為本發(fā)明方法實(shí)施例一虛擬機(jī)調(diào)度決策方法的流程圖；圖4為本發(fā)明方法實(shí)施例二虛擬機(jī)調(diào)度決策方法的流程圖；圖5為本發(fā)明方法實(shí)施例三虛擬機(jī)調(diào)度決策方法的流程圖；圖6為本發(fā)明方法實(shí)施例四虛擬機(jī)VM6創(chuàng)建前的示意圖；圖7為本發(fā)明方法實(shí)施例四虛擬機(jī)VM6創(chuàng)建后的示意圖；圖8為集群初始資源分布的示意圖；圖9為采用負(fù)載均衡策略調(diào)度后集群資源分布示意圖；圖10為采用節(jié)能策略調(diào)度后集群資源分布的示意圖。
具體實(shí)施例方式下文中將參考附圖并結(jié)合實(shí)施例來(lái)詳細(xì)說(shuō)明本發(fā)明。需要說(shuō)明的是，在不沖突的情況下，本申請(qǐng)中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互組合。鑒于傳統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)的不足，本發(fā)明提出一種新的可定制策略的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)，虛擬機(jī)調(diào)度策略使用腳本開(kāi)發(fā)和部署，開(kāi)發(fā)速度快且部署靈活， 可以提供豐富的備選策略以滿(mǎn)足不同層次用戶(hù)的需要；本發(fā)明支持策略模板定制，能夠根據(jù)用戶(hù)需求快速定制策略模板，以滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)于虛擬機(jī)調(diào)度的高級(jí)需求；同時(shí)，本發(fā)明能夠高效、準(zhǔn)確地進(jìn)行虛擬機(jī)調(diào)度決策計(jì)算和分析，能夠提高虛擬機(jī)調(diào)度的決策效率，降低虛擬化平臺(tái)的虛擬機(jī)調(diào)度開(kāi)銷(xiāo)。裝置實(shí)施例一圖1為本發(fā)明裝置實(shí)施例一虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)的示意圖。本實(shí)施例包括模板管理模塊，用于選擇根據(jù)用戶(hù)需求定制的策略模板；策略管理模塊，用于通過(guò)設(shè)置策略模板中的參數(shù)，創(chuàng)建并激活策略；調(diào)度決策計(jì)算模塊，用于利用處于激活狀態(tài)的策略，對(duì)當(dāng)前資源信息和集群運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行窮舉運(yùn)算，獲取最優(yōu)決策。本實(shí)施例中，策略模板就是腳本，可以理解為一個(gè)腳本對(duì)應(yīng)一個(gè)策略模板。策略模板可以被開(kāi)發(fā)人員或者高級(jí)別用戶(hù)(該用戶(hù)需要能夠看懂并編輯策略模板腳本)定制。策略模板是與用戶(hù)需求相關(guān)的，與具體虛擬化平臺(tái)的資源以及性能狀態(tài)沒(méi)有關(guān)系。
本實(shí)施例中，虛擬機(jī)調(diào)度策略使用腳本開(kāi)發(fā)和部署，開(kāi)發(fā)速度快且部署靈活，可以提供豐富的備選策略以滿(mǎn)足不同層次用戶(hù)的需要；本發(fā)明支持策略模板定制，能夠根據(jù)用戶(hù)需求快速定制策略模板，以滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)于虛擬機(jī)調(diào)度的高級(jí)需求。裝置實(shí)施例二 本實(shí) 施例將在實(shí)施例一的基礎(chǔ)上，對(duì)虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)的各部分進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。如圖1所示，本實(shí)施例虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)包括以下部分策略模板庫(kù)存放策略模板的庫(kù)，負(fù)責(zé)保存策略模板。策略模板是采用腳本文件開(kāi)發(fā)的，是策略的邏輯框架，用戶(hù)在創(chuàng)建策略時(shí)，首先需要選擇策略的模板，之后再設(shè)置策略的相關(guān)參數(shù)。模板管理模塊負(fù)責(zé)策略模板的管理，通過(guò)本模塊，操作人員可以新增或者刪除策略模板。策略管理模塊負(fù)責(zé)策略的管理，包括創(chuàng)建策略、刪除策略、修改策略、激活策略、 掛起策略等。策略是策略模板的運(yùn)行實(shí)例，其包括激活和掛起兩種狀態(tài)。當(dāng)策略處于激活狀態(tài)時(shí)，該策略將參與調(diào)度決策運(yùn)算；當(dāng)策略處于掛起狀態(tài)時(shí)，其將不參與調(diào)度決策?？筛鶕?jù)策略還包括優(yōu)先級(jí)屬性，在調(diào)度決策時(shí)，優(yōu)先級(jí)高的策略將先參與決策計(jì)算。集群監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)接口模塊為一數(shù)據(jù)接口，負(fù)責(zé)從集群監(jiān)控系統(tǒng)取得集群的性能和狀態(tài)數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為規(guī)則引擎的輸入數(shù)據(jù)。資源管理接口模塊為一數(shù)據(jù)接口，負(fù)責(zé)從資源管理接口模塊獲取虛擬華平臺(tái)當(dāng)前的資源信息，并將其轉(zhuǎn)化為規(guī)則引擎的輸入數(shù)據(jù)。調(diào)度決策計(jì)算模塊本模塊是可定制策略的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)的核心模塊。其負(fù)責(zé)將從集群監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)接口模塊和資源管理接口模塊輸入的數(shù)據(jù)和當(dāng)前激活的策略進(jìn)行運(yùn)算和決策。其包括兩大部分調(diào)度策略子模塊和規(guī)則引擎子模塊。調(diào)度策略子模塊保存的是集群的調(diào)度策略，每一個(gè)集群都對(duì)應(yīng)一個(gè)調(diào)度策略子模塊，每個(gè)調(diào)度策略子模塊又分為激活策略區(qū)和失效策略區(qū)，當(dāng)前處于激活狀態(tài)的策略保存在激活策略區(qū)中參與決策運(yùn)算，掛起狀態(tài)的策略則保存在失效策略區(qū)中。規(guī)則引擎子模塊負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)和策略進(jìn)行決策計(jì)算。本實(shí)施例中，虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)還可以包括調(diào)度控制接口模塊，其是可定制策略的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)與調(diào)度控制系統(tǒng)之間的接口模塊，負(fù)責(zé)將可定制策略的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)所計(jì)算出的調(diào)度決策發(fā)送給調(diào)度控制系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)度。本實(shí)施例對(duì)虛擬機(jī)調(diào)度決策的系統(tǒng)進(jìn)一步說(shuō)明。除具有實(shí)施例一的全部特征和有益效果之外，本實(shí)施例中策略管理模塊可以對(duì)策略進(jìn)行掛起、修改、刪除等操作，從而更加增強(qiáng)的滿(mǎn)足用戶(hù)需求的靈活性。同時(shí)本發(fā)明利用規(guī)則引擎進(jìn)行計(jì)算，能夠高效、準(zhǔn)確地進(jìn)行虛擬機(jī)調(diào)度決策計(jì)算和分析，能夠提高虛擬機(jī)調(diào)度的決策效率，降低虛擬化平臺(tái)的虛擬機(jī)調(diào)度開(kāi)銷(xiāo)。平臺(tái)實(shí)施例一圖2為本發(fā)明平臺(tái)實(shí)施例一虛擬機(jī)調(diào)度決策平臺(tái)的示意圖。如圖2所示，可定制策略的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)是虛擬化平臺(tái)的一個(gè)子系統(tǒng)，虛擬化平臺(tái)包括若干子系統(tǒng)，其中和可定制策略的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)相關(guān)性較強(qiáng)的系統(tǒng)包括資源管理系統(tǒng)，集群監(jiān)控系統(tǒng)，調(diào)度控制系統(tǒng)。其對(duì)應(yīng)的功能分別是
調(diào)度控制系統(tǒng)其主要負(fù)責(zé)虛擬化平臺(tái)的資源調(diào)度控制，如控制虛擬機(jī)的創(chuàng)建、刪除、運(yùn)行、遷移，主機(jī)的待機(jī)、喚醒等。調(diào)度控制系統(tǒng)的調(diào)度操作可能會(huì)引起虛擬化平臺(tái)資源信息發(fā)生變化，調(diào)度控制系統(tǒng)需要將這些變化通知資源管理系統(tǒng)。資 源管理系統(tǒng)其主要負(fù)責(zé)管理虛擬化平臺(tái)所管理的資源信息，如虛擬化平臺(tái)管理了哪些集群，每個(gè)集群包括哪些主機(jī)以及主機(jī)的資源配置，每個(gè)主機(jī)上運(yùn)行了哪些虛擬機(jī)及這些虛擬機(jī)的資源分配情況。資源管理系統(tǒng)還為用戶(hù)提供了資源管理操作入口。當(dāng)用戶(hù)通過(guò)資源管理系統(tǒng)進(jìn)行如創(chuàng)建、刪除虛擬機(jī)等操作后，資源管理系統(tǒng)會(huì)將對(duì)應(yīng)操作及相應(yīng)資源數(shù)據(jù)發(fā)送給可定制策略的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)進(jìn)行決策，并最終將決策信息發(fā)送給調(diào)度控制系統(tǒng)執(zhí)行相應(yīng)操作或者返回用戶(hù)提示。集群監(jiān)控系統(tǒng)其主要負(fù)責(zé)監(jiān)控虛擬化平臺(tái)所管理的集群的運(yùn)行狀態(tài)和性能，并將監(jiān)控到的信息數(shù)據(jù)發(fā)送給可定制策略的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)進(jìn)行決策運(yùn)算，判斷是否需要進(jìn)行對(duì)集群資源進(jìn)行重新分配或調(diào)度，如果不需要?jiǎng)t不作任何操作，如果需要?jiǎng)t要將決策信息發(fā)送給調(diào)度控制系統(tǒng)執(zhí)行相應(yīng)操作或者返回用戶(hù)提示?？啥ㄖ撇呗缘奶摂M機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)其主要負(fù)責(zé)策略的管理和進(jìn)行決策運(yùn)算。策略管理包括創(chuàng)建策略、刪除策略、激活策略、掛起策略以及策略模板的創(chuàng)建和刪除等。決策運(yùn)算是可定制策略的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)的核心功能，其利用規(guī)則引擎對(duì)原始數(shù)據(jù)和預(yù)定策略進(jìn)行窮舉運(yùn)算，計(jì)算出最優(yōu)決策提供給用戶(hù)或直接發(fā)送給調(diào)度控制系統(tǒng)進(jìn)行執(zhí)行。本實(shí)施例中，虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)，可以為裝置實(shí)施例一或裝置實(shí)施例二的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)，并相應(yīng)具有實(shí)施例一或?qū)嵤├挠幸嫘Ч?，此處不再重述。方法?shí)施例一圖3為本發(fā)明方法實(shí)施例一虛擬機(jī)調(diào)度決策方法的流程圖。如圖3所示，本實(shí)施例包括S102 獲取當(dāng)前資源信息和集群運(yùn)行數(shù)據(jù)；S104 選擇根據(jù)用戶(hù)需求定制的策略模板；S106 通過(guò)設(shè)置策略模板中的參數(shù)，創(chuàng)建并激活策略；S108:利用處于激活狀態(tài)的策略，對(duì)當(dāng)前資源信息和集群運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行窮舉運(yùn)算， 獲取最優(yōu)決策。本實(shí)施例中，創(chuàng)建并激活策略之后還包括對(duì)策略進(jìn)行修改、掛起、刪除，或優(yōu)先級(jí)調(diào)整。而在后續(xù)的流程中，利用對(duì)應(yīng)的修改、掛起、刪除，或優(yōu)先級(jí)調(diào)整后的激活策略來(lái)獲取最優(yōu)化決策。本實(shí)施例中，集群運(yùn)行數(shù)據(jù)包括集群的運(yùn)行狀態(tài)和性能數(shù)據(jù)。獲取集群運(yùn)行數(shù)據(jù)之后還包括將集群運(yùn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為規(guī)則引擎的輸入數(shù)據(jù)；獲取當(dāng)前資源信息之后還包括將虛擬平臺(tái)當(dāng)前資源信息轉(zhuǎn)化為規(guī)則引擎的輸入數(shù)據(jù)；獲取最優(yōu)決策具體包括，利用處于激活狀態(tài)的策略，采用規(guī)則引擎對(duì)集群運(yùn)行數(shù)據(jù)和當(dāng)前資源信息進(jìn)行窮舉運(yùn)算，獲取最優(yōu)決策。本實(shí)施例依靠實(shí)施例或?qū)嵤├南嚓P(guān)裝置實(shí)現(xiàn)，并具有上述實(shí)施例的全部有益效果，此處不再重述。方法實(shí)施例二 本實(shí)施例將以在集群中創(chuàng)建虛擬機(jī)為例，具體說(shuō)明虛擬機(jī)調(diào)度決策方法。
在集群中申請(qǐng)創(chuàng)建虛擬機(jī)時(shí)，需要集群中有足夠的資源滿(mǎn)足該虛擬機(jī)創(chuàng)建的要求。如果當(dāng)前集群資源分配不合理，可能導(dǎo)致集群中即使有足夠的資源也無(wú)法創(chuàng)建虛擬機(jī)。 可以通過(guò)可定制策略的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)進(jìn)行決策計(jì)算，在遵守當(dāng)前資源管理的策略的前提下，對(duì)集群的虛擬機(jī)進(jìn)行調(diào)度以使集群的資源進(jìn)行重新合理分配，以滿(mǎn)足創(chuàng)建該虛擬機(jī)的條件。圖4為本發(fā)明方法實(shí)施例二虛擬機(jī)調(diào)度決策方法的流程圖。如圖4所示，通過(guò)可定制策略的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)創(chuàng)建虛擬機(jī)的流程如下步驟S201，用戶(hù)通過(guò)資源管理系統(tǒng)申請(qǐng)?jiān)谥付荷蟿?chuàng)建虛擬機(jī)，資源管理系統(tǒng)將請(qǐng)求發(fā)送到可定制策略的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)；步驟S202，虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)通過(guò)資源管理接口模塊從資源管理系統(tǒng)獲取集群資源數(shù)據(jù)；步驟S203，使用對(duì)應(yīng)的集群調(diào)度策略區(qū)中處于激活狀態(tài)的策略對(duì)獲取資源數(shù)據(jù)進(jìn)行決策運(yùn)算；步驟S204，根據(jù)決策運(yùn)算結(jié)果，判斷集群中是否有足夠的資源來(lái)創(chuàng)建虛擬機(jī)，以及如何創(chuàng)建虛擬機(jī)；步驟S205，如果有足夠資源可以創(chuàng)建虛擬機(jī)，則調(diào)用虛擬機(jī)調(diào)度接口模塊，按照計(jì)算結(jié)果創(chuàng) 建虛擬機(jī)；步驟S206，沒(méi)有足夠資源可以創(chuàng)建虛擬機(jī)，則提示用戶(hù)虛擬機(jī)無(wú)法創(chuàng)建并說(shuō)明原因。本實(shí)施例為方法實(shí)施例一的具體應(yīng)用，具有該實(shí)施例的全部有益效果，此處不再重述。方法實(shí)施例三本實(shí)施例將以在集群中進(jìn)行虛擬機(jī)調(diào)度為例，具體說(shuō)明虛擬機(jī)調(diào)度決策方法。集群運(yùn)行時(shí)，為了保持集群運(yùn)行狀態(tài)健康高效，需要保持集群中各主機(jī)的負(fù)載均衡；另外用戶(hù)往往還希望集群以更加節(jié)能的方式運(yùn)行，當(dāng)集群負(fù)載較輕時(shí)，能夠自動(dòng)關(guān)閉或者休眠一些主機(jī)。這些都需要通過(guò)對(duì)集群中的虛擬機(jī)進(jìn)行自動(dòng)調(diào)度來(lái)完成。圖5為本發(fā)明方法實(shí)施例三虛擬機(jī)調(diào)度決策方法的流程圖。如圖5所示，通過(guò)可定制策略的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)進(jìn)行虛擬機(jī)調(diào)度決策的流程如下步驟S301，首先，集群監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)集群進(jìn)行監(jiān)控，周期性的獲取集群運(yùn)行相關(guān)狀態(tài)、性能數(shù)據(jù)；步驟S302，集群監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)接口模塊從集群監(jiān)控系統(tǒng)取得集群運(yùn)行相關(guān)數(shù)據(jù)；步驟S303，將獲取的集群運(yùn)行相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后輸入規(guī)則引擎；步驟S304，通過(guò)資源管理接口模塊從資源管理系統(tǒng)中獲取集群資源數(shù)據(jù)；步驟S305，將獲取到的資源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后輸入規(guī)則引擎進(jìn)行決策運(yùn)算；步驟S306，按照預(yù)定的策略，計(jì)算虛擬機(jī)是否需要重新調(diào)度及如何調(diào)度；步驟S307，如果需要對(duì)虛擬機(jī)進(jìn)行重新調(diào)度，調(diào)用虛擬機(jī)調(diào)度接口模塊，按照計(jì)算結(jié)果調(diào)度虛擬機(jī)；步驟S308，本周期結(jié)束，等待一段時(shí)間，然后再開(kāi)始下一個(gè)周期的集群監(jiān)控及虛擬機(jī)調(diào)度決策。方法實(shí)施例四
本實(shí)施例及以下各實(shí)施例將在上述實(shí)施例的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)虛擬機(jī)調(diào)度決策方法進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明，具有上述實(shí)施例的全部有益效果，此處不再重述。圖6為本發(fā)明方法實(shí)施例四虛擬機(jī)VM6創(chuàng)建前的示意圖。如圖6所示，集群中有兩臺(tái)主機(jī)，分別是Host A與Host B, Host A的內(nèi)存容量為8G，其上運(yùn)行著VMl和VM2兩臺(tái)虛擬機(jī)，VMl的內(nèi)存占用為2G，VM2的內(nèi)存占用為3G，Host A當(dāng)前剩余的空閑內(nèi)存為3G。Host B的內(nèi)存容量為8G，其上運(yùn)行著VM3、VM4和VM5三臺(tái)虛擬機(jī)，VM3的內(nèi)存占用為1G，VM4的內(nèi)存占用為1G，VM5的內(nèi)存占用為3G，Host B當(dāng)前剩余的空閑內(nèi)存為3G?，F(xiàn)欲在集群中創(chuàng)建內(nèi)存占用量為4G的虛擬機(jī)VM6。在傳統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的 虛擬機(jī)調(diào)度決策的虛擬化平臺(tái)中，由于VM6的內(nèi)存占用量超過(guò)了 Host A和Host B任意一臺(tái)的剩余空閑內(nèi)存，VM6將無(wú)法在集群中進(jìn)行創(chuàng)建。因?yàn)镠ost A和Host B兩臺(tái)主機(jī)總共剩余空閑內(nèi)存為6G，大于VM6所需要的4G， 所以可以考慮通過(guò)調(diào)度Host A和Host B中的虛擬機(jī)，為VM6騰挪出足夠的資源。在可定制策略的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)中，可以進(jìn)行如下考慮1.檢查集群總共剩余空閑內(nèi)存是否能夠滿(mǎn)足虛擬機(jī)創(chuàng)建需求，如果不能滿(mǎn)足需求，則拒絕創(chuàng)建。這樣能夠提高運(yùn)算效率，一旦本條件不滿(mǎn)足則直接拒絕創(chuàng)建。2.允許集群主機(jī)當(dāng)中的虛擬機(jī)相互遷移，計(jì)算是否存在遷移方案，能夠在集群中的任意一臺(tái)主機(jī)上騰挪出申請(qǐng)創(chuàng)建的虛擬機(jī)所需要的資源。如果沒(méi)有，則拒絕創(chuàng)建。另外， 如果需要進(jìn)行許多次虛擬機(jī)遷移操作才能將所需的資源騰挪出來(lái)，可能會(huì)導(dǎo)致得不償失的結(jié)果。所以需要考慮限制虛擬機(jī)遷移的總次數(shù)，如果超過(guò)限制，則拒絕創(chuàng)建虛擬機(jī)。3.如果有多種遷移方案能夠滿(mǎn)足上述條件，則應(yīng)選擇遷移次數(shù)最少，且遷移后集群主機(jī)負(fù)載相對(duì)最均衡的方案。上述考慮通過(guò)腳本反映成為策略模板。然后對(duì)上述策略模板(或者考慮)中的參數(shù)進(jìn)行具體設(shè)置，就轉(zhuǎn)化為具體策略。具體如下1.檢查集群總共剩余空閑內(nèi)存是否能夠滿(mǎn)足虛擬機(jī)創(chuàng)建需求，如果不能滿(mǎn)足需求，則拒絕創(chuàng)建。2.允許集群主機(jī)當(dāng)中的虛擬機(jī)相互遷移，設(shè)置虛擬機(jī)遷移上限次數(shù)為3次。優(yōu)先選擇遷移次數(shù)最少的方案。3.優(yōu)先選擇遷移和虛擬機(jī)創(chuàng)建后負(fù)載最均衡的方案。根據(jù)以上策略進(jìn)行計(jì)算決策。圖7為本發(fā)明方法實(shí)施例四虛擬機(jī)VM6創(chuàng)建后的示意圖。如圖7所示，具體包括1)將Host A中VMl虛擬機(jī)遷移至Host B中運(yùn)行；2)在Host A上創(chuàng)建VM6虛擬機(jī)。方法實(shí)施例五本實(shí)施例為集群負(fù)載均衡的實(shí)施例。圖8為集群初始資源分布的示意圖。如圖8 所示，集群原始資源分布情況如下集群中有四臺(tái)主機(jī)，分別是Host A、Host B、Host C與Host D，Host A的內(nèi)存容量為8G，其上運(yùn)行著VMl和VM2兩臺(tái)虛擬機(jī)，VMl的內(nèi)存占用為4G，VM2的內(nèi)存占用為4G， Host A當(dāng)前無(wú)剩余的空閑內(nèi)存。Host B的內(nèi)存容量為8G，其上運(yùn)行著VM3、VM4和VM5三臺(tái)虛擬機(jī)，VM3的內(nèi)存占用為3G，VM4的內(nèi)存占用為1G，VM5的內(nèi)存占用為4G，Host B當(dāng)前無(wú)剩余的空閑內(nèi)存。Host C的內(nèi)存容量為8G，其上運(yùn)行著VM6和VM7兩臺(tái)虛擬機(jī)，VM6的內(nèi)存占用為2G，VM7的內(nèi)存占用為lG，Host C當(dāng)前剩余的空閑內(nèi)存為5G。Host D的內(nèi)存容量為8G，其上運(yùn)行著VM8和VM9兩臺(tái)虛擬機(jī)，VM8的內(nèi)存占用為2G，VM9的內(nèi)存占用為1G， Host D當(dāng)前剩余的空閑內(nèi)存為5G。從圖8中可以看出，本集群的資源分布是非常不均衡的，Host A和Host B無(wú)空閑內(nèi)存，接近滿(mǎn)負(fù)荷工作，而Host C與Host D的負(fù)載很輕。為了保證集群運(yùn)行狀態(tài)健康高效， 需要將Host A和Host B上的負(fù)載 分?jǐn)偟紿ost C和Host D上。在可定制策略的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)中，可以進(jìn)行如下考慮1)需要考慮滿(mǎn)足何種條件時(shí)，集群需要使用負(fù)載均衡策略對(duì)虛擬機(jī)進(jìn)行重新調(diào)度；2)集群主機(jī)當(dāng)中的虛擬機(jī)相互遷移，計(jì)算虛擬機(jī)遷移方案，使用該方案后能夠使集群中的所有主機(jī)負(fù)載達(dá)到盡可能的均衡；3)如果需要進(jìn)行許多次虛擬機(jī)遷移操作才能達(dá)到負(fù)載均衡的效果，也可能會(huì)造成遷移開(kāi)銷(xiāo)過(guò)大，產(chǎn)生得不償失的結(jié)果。所以需要考慮限制虛擬機(jī)遷移的總次數(shù)。在虛擬機(jī)發(fā)生有限的遷移次數(shù)前提下，盡可能達(dá)到負(fù)載均衡的效果。上述考慮通過(guò)腳本反映成為策略模板。然后對(duì)上述策略模板(或者考慮)中的參數(shù)進(jìn)行具體設(shè)置，就轉(zhuǎn)化為具體策略。具體如下1.設(shè)定集群內(nèi)主機(jī)資源分布不平衡度的閾值條件，當(dāng)超過(guò)閾值時(shí)需要使用負(fù)載均衡策略對(duì)虛擬機(jī)調(diào)度進(jìn)行決策。2.設(shè)定負(fù)載均衡策略中允許遷移的虛擬機(jī)的最大次數(shù)為3次。3.選擇負(fù)載最均衡的方案。根據(jù)以上策略進(jìn)行計(jì)算決策，圖9為采用負(fù)載均衡策略調(diào)度后集群資源分布示意圖。如圖9所示1)將Host B中VM3虛擬機(jī)遷移至Host C中運(yùn)行；2)將Host A中VMl虛擬機(jī)遷移至Host D中運(yùn)行；3)將Host C中VM7虛擬機(jī)遷移至Host A中運(yùn)行。方法實(shí)施例六本實(shí)施例為集群節(jié)能管理的實(shí)施例。集群原始資源分布情況如圖8所示，從圖中可以看出集群的資源分布不均，Host C和Host D的負(fù)載很輕，可以考慮將負(fù)載很輕的主機(jī)上運(yùn)行的虛擬機(jī)進(jìn)行集中，將某些主機(jī)上的虛擬機(jī)全部轉(zhuǎn)移到其他主機(jī)上，并將這些主機(jī)關(guān)閉，能夠達(dá)到節(jié)能的效果。在可定制策略的虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)中，可以進(jìn)行如下考慮1.需要考慮滿(mǎn)足何種條件時(shí)，集群需要使用節(jié)能策略對(duì)虛擬機(jī)進(jìn)行重新調(diào)度。2.允許集群主機(jī)當(dāng)中的虛擬機(jī)相互遷移，計(jì)算虛擬機(jī)遷移方案，使用該方案后能夠使集群中的負(fù)載集中到盡可能少的主機(jī)上，將其余的空閑主機(jī)關(guān)閉。3.需要考慮限制虛擬機(jī)遷移的總次數(shù)。在虛擬機(jī)發(fā)生有限的遷移次數(shù)前提下，盡可能達(dá)到負(fù)載集中的效果。上述考慮通過(guò)腳本反映成為策略模板。然后對(duì)上述策略模板(或者考慮)中的參數(shù)進(jìn)行具體設(shè)置，就轉(zhuǎn)化為具體策略，內(nèi)容具體如下1.設(shè)定集群內(nèi)主機(jī)資源負(fù)載的閾值條件，超過(guò)閾值時(shí)需要使用節(jié)能策略對(duì)虛擬機(jī)調(diào)度進(jìn)行決策。2.設(shè)定節(jié)能策略中允許遷移的虛擬機(jī)的最大次數(shù)為3次。3.選擇需要運(yùn)行的主機(jī)最少的方案。4.優(yōu)先選擇遷移后負(fù)載最均衡的方案。
根據(jù)以上策略進(jìn)行計(jì)算決策，圖10為采用節(jié)能策略調(diào)度后集群資源分布的示意圖。如圖10所示，具體包括1)將Host D中VM8虛擬機(jī)遷移至Host C中運(yùn)行；2)將Host B中VM4虛擬機(jī)遷移至Host C中運(yùn)行。顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該明白，上述的本發(fā)明的各模塊或各步驟可以用通用的計(jì)算裝置來(lái)實(shí)現(xiàn)，它們可以集中在單個(gè)的計(jì)算裝置上，或者分布在多個(gè)計(jì)算裝置所組成的網(wǎng)絡(luò)上，可選地，它們可以用計(jì)算裝置可執(zhí)行的程序代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)，從而，可以將它們存儲(chǔ)在存儲(chǔ)裝置中由計(jì)算裝置來(lái)執(zhí)行，并且在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟，或者將它們分別制作成各個(gè)集成電路模塊，或者將它們中的多個(gè)模塊或步驟制作成單個(gè)集成電路模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)。這樣，本發(fā)明不限制于任何特定的硬件和軟件結(jié)合。以上僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、 等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1.一種虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)，其特征在于，包括模板管理模塊，用于選擇根據(jù)用戶(hù)需求定制的策略模板； 策略管理模塊，用于通過(guò)設(shè)置所述策略模板中的參數(shù)，創(chuàng)建并激活策略； 調(diào)度決策計(jì)算模塊，用于利用處于激活狀態(tài)的策略，對(duì)當(dāng)前資源信息和集群運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行窮舉運(yùn)算，獲取最優(yōu)決策。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于所述策略管理模塊，還用于對(duì)所述策略進(jìn)行修改、掛起、刪除，或優(yōu)先級(jí)調(diào)整。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括集群監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)接口模塊，用于獲取所述集群運(yùn)行數(shù)據(jù)，并將所述集群運(yùn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為規(guī)則引擎的輸入數(shù)據(jù)；資源管理接口模塊，用于獲取所述當(dāng)前資源信息，并將所述當(dāng)前資源信息轉(zhuǎn)化為規(guī)則引擎的輸入數(shù)據(jù)；所述調(diào)度決策計(jì)算模塊，用于利用處于激活狀態(tài)的策略，采用規(guī)則引擎對(duì)所述集群運(yùn)行數(shù)據(jù)和當(dāng)前資源信息進(jìn)行窮舉運(yùn)算，獲取最優(yōu)決策。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的系統(tǒng)，其特征在于所述調(diào)度決策計(jì)算模塊進(jìn)一步包括 調(diào)度策略子模塊，用于保存集群的調(diào)度策略，包括激活策略區(qū)和失效策略區(qū)，所述激活策略區(qū)用于保存激活策略，所述失效策略區(qū)用于保存失效策略；規(guī)則引擎子模塊，用于對(duì)集群運(yùn)行數(shù)據(jù)、當(dāng)前資源信息，利用規(guī)則引擎和所述激活策略，獲取最優(yōu)決策。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其特征在于所述策略模板為根據(jù)用戶(hù)需求定制的程序腳本，并具有一個(gè)或多個(gè)需用戶(hù)設(shè)置的參數(shù)。
6.一種包括權(quán)利要求1-5中任一項(xiàng)虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)的虛擬化平臺(tái)，其特征在于， 還包括集群監(jiān)控系統(tǒng)，用于監(jiān)控集群的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并將所述集群運(yùn)行數(shù)據(jù)發(fā)送至所述虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)；資源管理系統(tǒng)，用于管理當(dāng)前的資源信息，并將所述當(dāng)前資源信息發(fā)送至所述虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)；調(diào)度控制系統(tǒng)，用于接收所述虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)的最優(yōu)決策，并執(zhí)行所述最優(yōu)決策。
7.—種虛擬機(jī)調(diào)度決策方法，其特征在于，包括 選擇根據(jù)用戶(hù)需求定制的策略模板；通過(guò)設(shè)置所述策略模板中的參數(shù)，創(chuàng)建并激活策略；利用處于激活狀態(tài)的策略，對(duì)當(dāng)前資源信息和集群運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行窮舉運(yùn)算，獲取最優(yōu)決策。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，還包括 對(duì)所述策略進(jìn)行修改、掛起、刪除，或優(yōu)先級(jí)調(diào)整。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于所述進(jìn)行窮舉運(yùn)算之前還包括獲取所述集群運(yùn)行數(shù)據(jù)，并將所述集群運(yùn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為規(guī)則引擎的輸入數(shù)據(jù)；所述進(jìn)行窮舉運(yùn)算之前還包括獲取所述當(dāng)前資源信息，并將所述當(dāng)前資源信息轉(zhuǎn)化為規(guī)則引擎的輸入數(shù)據(jù)；所述獲取最優(yōu)決策具體包括，利用處于激活狀態(tài)的策略，采用規(guī)則引擎對(duì)所述集群運(yùn)行 數(shù)據(jù)和當(dāng)前資源信息進(jìn)行窮舉運(yùn)算，獲取最優(yōu)決策。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種虛擬機(jī)調(diào)度決策的系統(tǒng)、平臺(tái)及方法。上述虛擬機(jī)調(diào)度決策系統(tǒng)，包括模板管理模塊，用于選擇根據(jù)用戶(hù)需求定制的策略模板；策略管理模塊，用于通過(guò)設(shè)置策略模板中的參數(shù)，創(chuàng)建并激活策略；調(diào)度決策計(jì)算模塊，用于利用處于激活狀態(tài)的策略，對(duì)當(dāng)前資源信息和集群運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行窮舉運(yùn)算，獲取最優(yōu)決策。本發(fā)明中，虛擬機(jī)調(diào)度策略使用腳本的策略模板進(jìn)行開(kāi)發(fā)和部署，開(kāi)發(fā)速度快且部署靈活，可以提供豐富的備選策略以滿(mǎn)足不同層次用戶(hù)的需要，進(jìn)而提高了虛擬機(jī)的系統(tǒng)性能。
文檔編號(hào)G06F9/50GK102262567SQ201010193788
公開(kāi)日2011年11月30日 申請(qǐng)日期2010年5月24日 優(yōu)先權(quán)日2010年5月24日
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