專利名稱：一種數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于互聯(lián)網(wǎng)通信領(lǐng)域，尤其涉及一種數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
目前數(shù)據(jù)中心的節(jié)能方法中都沒有考慮數(shù)據(jù)中心內(nèi)服務(wù)器的異構(gòu)性，如不同批次進(jìn)購的服務(wù)器的型號和性能一般會有差異，這也就導(dǎo)致不同服務(wù)器的能效比(Performance/Power)不同。由此，本發(fā)明在分配負(fù)載和虛擬機遷移中考慮了服務(wù)器的能效因素，提出了一種使數(shù)據(jù)中心更節(jié)能的方法。目前已有的基于虛擬機遷移和負(fù)載感知整合的云數(shù)據(jù)中心節(jié)能方法，整合過程是基于負(fù)載運行特征的，依據(jù)負(fù)載使用資源的優(yōu)先級，將虛擬機或負(fù)載分配到數(shù)據(jù)中心內(nèi)空閑資源最多的物理服務(wù)器上。而數(shù)據(jù)中心節(jié)能技術(shù)未考慮不同機型服務(wù)器的單位能效比(執(zhí)行單次計算所需的能耗)，而是在假設(shè)數(shù)據(jù)中心中服務(wù)器運行同樣的CPU、Memory I/O和Network所消耗的能量是一樣的前提下，依據(jù)請求的資源量和優(yōu)先級進(jìn)行分配的。優(yōu)先關(guān)閉利用率低且能效比也低的服務(wù)器，使數(shù)據(jù)中心內(nèi)的服務(wù)器在能效比較高的情況下運行，能夠更充分利用已有資源、節(jié)省更多的能量。本發(fā)明的發(fā)明人在實施過程發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的基于虛擬機遷移和負(fù)載感知整合的云數(shù)據(jù)中心節(jié)能方法存在以下缺點(I)待遷移的虛擬機總共所需的資源可能超過備選服務(wù)器集群空閑資源情況PMidle的總值，會導(dǎo)致經(jīng)過整合算法后仍有一些服務(wù)器在低利用率下運行；(2)其次，當(dāng)前現(xiàn)有方案將待遷移的虛擬機列表中資源利用率最小的分配給服務(wù)器空閑資源最多的物理服務(wù)器上，而這個服務(wù)器空閑資源情況PMidle中空閑資源最多的必然是那些待遷移服務(wù)器，這樣會導(dǎo)致優(yōu)先填滿的是那些最空閑的服務(wù)器，出現(xiàn)待遷移的虛擬機資源需求較大時，就沒有滿足條件的空閑物理機供選擇。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明實施例提供一種數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能方法及系統(tǒng)，旨在解決當(dāng)前數(shù)據(jù)中心能耗過大和服務(wù)器機型各異導(dǎo)致異構(gòu)性的問題。為此，本發(fā)明實施例提供了如下技術(shù)方案一種數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能方法，包括a、實時監(jiān)測數(shù)據(jù)中心服務(wù)器及虛擬機的運行狀態(tài)和資源使用情況，并定期記錄服務(wù)器的運行狀態(tài)和資源利用率信息，計算服務(wù)器的資源空閑情況及各個服務(wù)器的能效比序列，生成一個超載服務(wù)器列表；b、遍歷所述超載服務(wù)器列表，選出超載服務(wù)器列表上最優(yōu)先所需資源利用率最小的虛擬機標(biāo)記遷出，并更新服務(wù)器資源信息，然后按照步驟a檢測服務(wù)器是否超載，直至檢測出全部服務(wù)器不超載，按照最優(yōu)先所需資源的利用率由小到大排序，形成有序的第一待遷移虛擬機列表；C、對服務(wù)器空閑資源依據(jù)服務(wù)器能效比由大到小排序，遍歷所述第一待遷移虛擬機列表，找到能效比大且能夠預(yù)分配成功的第一目標(biāo)服務(wù)器，將第一待遷移虛擬機列表中的虛擬機遷移到所述第一目標(biāo)服務(wù)器上；d、采集反映服務(wù)器資源利用率情況及能效比的相關(guān)數(shù)據(jù)，若服務(wù)器的資源利用率保持低于預(yù)期設(shè)定的閾值，搜尋整個數(shù)據(jù)中心所有服務(wù)器，選出處于低載狀態(tài)且能效比最小的一個服務(wù)器sm ；e、若存在步驟d所述的服務(wù)器sm，則對服務(wù)器sm上的所有虛擬機使用能效感知的負(fù)載分配策略預(yù)分配到其它服務(wù)器上，若服務(wù)器sm上所有的虛擬機都能預(yù)分配成功，則按照預(yù)分配方案遷移服務(wù)器sm上的所有虛擬機，關(guān)閉服務(wù)器sm并更新服務(wù)器資源信息，重復(fù)步驟d和步驟e。另外，本發(fā)明實施例還進(jìn)一步提供了如下技術(shù)方案一種數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能系統(tǒng)，包括超載服務(wù)器列表生成模塊，用于實時監(jiān)測數(shù)據(jù)中心服務(wù)器及虛擬機的運行狀態(tài)和資源使用情況，并定期記錄服務(wù)器的運行狀態(tài)和資源利用率信息，計算服務(wù)器的資源空閑情況及各個服務(wù)器的能效比序列，生成一個超載服務(wù)器列表；第一待遷移虛擬機列表形成模塊，用于遍歷所述超載服務(wù)器列表，選出超載服務(wù)器列表上最優(yōu)先所需資源利用率最小的虛擬機標(biāo)記遷出，并更新服務(wù)器資源信息，然后再采用超載服務(wù)器列表生成模塊檢測服務(wù)器是否超載，直至檢測出全部服務(wù)器不超載，按照最優(yōu)先所需資源的利用率由小到大排序，形成有序的第一待遷移虛擬機列表；超載虛擬機遷移模塊，用于對服務(wù)器空閑資源依據(jù)服務(wù)器能效比由大到小排序，遍歷所述第一待遷移虛擬機列表，找到能效比大且能夠預(yù)分配成功的第一目標(biāo)服務(wù)器，將待遷移虛擬機列表中的虛擬機遷移到所述第一目標(biāo)服務(wù)器上；數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集反映服務(wù)器資源利用率情況及能效比的相關(guān)數(shù)據(jù)，若服務(wù)器的資源利用率保持低于預(yù)期設(shè)定的閾值，搜尋整個數(shù)據(jù)中心所有服務(wù)器，選出處于低載狀態(tài)且能效比最小的一個服務(wù)器sm ；低載虛擬機遷移模塊，用于在若存在所述服務(wù)器sm時，則對服務(wù)器sm上的所有虛擬機使用能效感知的負(fù)載分配策略預(yù)分配到其它服務(wù)器上，若服務(wù)器sm上所有的虛擬機都能預(yù)分配成功，則按照預(yù)分配方案遷移服務(wù)器sm上的所有虛擬機，關(guān)閉服務(wù)器sm并更新服務(wù)器資源信息。相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明實施例提供的數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能方法及系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)采集、負(fù)載分配策略、虛擬機遷移算法優(yōu)化等解決了能耗過大和服務(wù)器機型各異導(dǎo)致的異構(gòu)性的問題，能充分考慮數(shù)據(jù)中心內(nèi)服務(wù)器的不同能效比，實現(xiàn)更低能耗負(fù)載分配和虛擬機遷移，有效提高了數(shù)據(jù)中心內(nèi)服務(wù)器的利用率。


圖1是本發(fā)明第一實施例提供的數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能方法的流程圖2是圖1所示流程圖步驟102中選出待遷移的虛擬機列表的流程示意圖；圖3是圖1所示流程圖步驟105中使用能效感知的負(fù)載分配策略進(jìn)行預(yù)分配的流程不意圖；圖4是本發(fā)明第二實施例提供的數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的僅是本發(fā)明的一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。實施例一圖1是本發(fā)明第一實施例提供的一種數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能方法的方法流程圖，其包括步驟101至步驟107。步驟101、采集反映服務(wù)器資源利用率情況及能效比的相關(guān)數(shù)據(jù)，生成超載服務(wù)器列表；本步驟實時監(jiān)測數(shù)據(jù)中心服務(wù)器及虛擬機的運行狀態(tài)和資源使用情況，并定期記錄服務(wù)器的運行狀態(tài)和資源利用率信息，計算服務(wù)器的資源空閑情況及各個服務(wù)器的能效比序列，生成一個超載服務(wù)器列表；步驟102、從超載服務(wù)器列表中選出待遷移的虛擬機列表VM ；本步驟遍歷該超載服務(wù)器列表，選出超載服務(wù)器列表上最優(yōu)先所需資源利用率最小的虛擬機標(biāo)記遷出，并更新服務(wù)器資源信息，然后按照步驟101檢測服務(wù)器是否超載，直至檢測出全部服務(wù)器不超載，按照最優(yōu)先所需資源的利用率由小到大排序，形成有序的第一待遷移虛擬機列表；步驟103、待遷移的虛擬機列表VM中選用虛擬機分配策略，并依次分配到相應(yīng)服務(wù)器上；本步驟對服務(wù)器空閑資源依據(jù)服務(wù)器能效比由大到小排序，遍歷第一待遷移虛擬機列表，找到能效比大且能夠預(yù)分配成功的第一目標(biāo)服務(wù)器，將第一待遷移虛擬機列表中的虛擬機遷移到該第一目標(biāo)服務(wù)器上；步驟104、依據(jù)各服務(wù)器資源利用率和能效比情況，檢測是否存在處于低載狀態(tài)且能效比最低的服務(wù)器sm，若是，繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)步驟，否則，結(jié)束本流程。本步驟采集反映服務(wù)器資源利用率情況及能效比的相關(guān)數(shù)據(jù)，若服務(wù)器的資源利用率保持低于預(yù)期設(shè)定的閾值，則搜尋整個數(shù)據(jù)中心所有服務(wù)器，選出處于低載狀態(tài)且能效比最小的一個服務(wù)器sm;步驟105、對服務(wù)器sm上的所有虛擬機VM使用虛擬機分配策略依次預(yù)分配到相應(yīng)服務(wù)器上；本步驟中，因為存在步驟104中所找的服務(wù)器sm，則對服務(wù)器sm上的所有虛擬機使用能效感知的負(fù)載分配策略預(yù)分配到其它服務(wù)器上；步驟106、判斷服務(wù)器sm上所有VM是否都預(yù)分配成功，若是，繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)步驟，否則，結(jié)束本流程。步驟107、按照形成的遷移策略完成遷移，關(guān)閉該服務(wù)器sm并更新服務(wù)器信息，并返回重復(fù)執(zhí)行步驟104。本步驟中，因為服務(wù)器sm上所有的虛擬機都能預(yù)分配成功，則按照預(yù)分配方案遷移服務(wù)器sm上的所有虛擬機，關(guān)閉服務(wù)器sm并更新服務(wù)器資源信息。若服務(wù)器sm上的虛擬機不能全部成功預(yù)分配，或步驟104不能得到一個滿足條件的服務(wù)器sm，則結(jié)束本流程。請一起參閱圖2，下面將結(jié)合具體實施方式
對上述方法進(jìn)行說明。在本實施例中，上述步驟101-·103描述了如何將超載狀態(tài)下服務(wù)器的部分虛擬機遷移出去。在步驟101中，通過數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)監(jiān)測模塊，實時監(jiān)測數(shù)據(jù)中心服務(wù)器及虛擬機的運行狀態(tài)和資源使用情況，并定期記錄服務(wù)器的運行狀態(tài)和資源利用率信息，計算服務(wù)器的資源空閑情況Rldlej= {CPU」,Memory」,Netwo k」},及各個服務(wù)器的能效比(Performance/Power)序列(假設(shè)數(shù)據(jù)中心中有η個服務(wù)器)。若服務(wù)器的資源利用率保持高于預(yù)期設(shè)定的閾值，則認(rèn)為服務(wù)器處于超載狀態(tài)，需要將其上的部分虛擬機遷移出去，生成一個超載服務(wù)器列表SOM=(SC)M1,…，SOMi,…，S0Mk}(假設(shè)有k個超載服務(wù)器)。在步驟102中，遍歷服務(wù)器列表S0M，對每個服務(wù)器采用以下方法選擇出待遷移的虛擬機:首先選出SOMi上最優(yōu)先所需資源利用率最小的虛擬機vm標(biāo)記遷出，并更新服務(wù)器資源信息，然后再檢測服務(wù)器SOMi是否超載。若超載則繼續(xù)使用上述方法在該服務(wù)器上選擇出一個虛擬機標(biāo)記遷出，并更新服務(wù)器資源信息，然后再檢測，直到檢測出服務(wù)器SOMi不超載，則換至下一個服務(wù)器繼續(xù)這樣的檢測循環(huán)。直到服務(wù)器列表SOM遍歷完成，就形成了一個待遷移虛擬機列表，再按照最優(yōu)先所需資源的利用率由小到大排序生成一個有序的待遷移虛擬機列表VM，具體過程參見圖2。在步驟103中，選出的虛擬機列表VM，對服務(wù)器空閑資源Ridle依據(jù)服務(wù)器能效比Pi由大到小排序(由于初始分配負(fù)載的時候考慮了服務(wù)器的能效比Pi，則能效比較高的服務(wù)器的利用率就會偏高，相應(yīng)的空閑資源也就會較少)。依次遍歷VM列表，針對每個VMi再遍歷空閑資源Ridle列表，找到能效比大且能夠預(yù)分配成功的服務(wù)器(按照空閑資源Ridlej滿足VMi所需的所有資源來判斷預(yù)分配是否成功)，則將該VM遷移到目標(biāo)服務(wù)器上，否則換至下一個VMi+1，繼續(xù)上述過程，直到VM列表遍歷完成，則算法結(jié)束，最終生成一個可執(zhí)行且有效的虛擬機遷移策略。然后，按照這個可執(zhí)行的有效虛擬機遷移策略將待遷移的虛擬機都執(zhí)行遷移，分配到相應(yīng)的服務(wù)器上。請繼續(xù)參閱圖3，步驟104-107描述了如何將低載狀態(tài)下服務(wù)器中的虛擬機遷移出來，并關(guān)閉低載狀態(tài)下的服務(wù)器。在步驟104中，通過數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)監(jiān)測模塊，實時監(jiān)測數(shù)據(jù)中心服務(wù)器及虛擬機的運行狀態(tài)和資源使用情況，并定期記錄服務(wù)器的運行狀態(tài)和資源利用率信息，計算服務(wù)器的資源空閑情況Rldlej=ICPUj,Memory」,Network」},及各個服務(wù)器的能效比(Performance/Power)序列P=的，...，Pi,...，Pj (假設(shè)數(shù)據(jù)中心中有η個服務(wù)器)。若服務(wù)器的資源利用率保持低于預(yù)期設(shè)定的閾值，則認(rèn)為服務(wù)器處于低載狀態(tài)，需要將其上的所有虛擬機遷移出去，以關(guān)閉該服務(wù)器節(jié)省能量。搜尋整個數(shù)據(jù)中心所有服務(wù)器，選出處于低載狀態(tài)且能效比Pi最小的一個服務(wù)器sm。并判斷是否獲取到這樣的服務(wù)器sm。其中服務(wù)器的能效比(Performance/Power)序歹丨J P= (P1,..., Pi,..., Pj 是依據(jù) SPECpower_ss j2008 報告結(jié)果對數(shù)據(jù)中心中服務(wù)器按照各個服務(wù)器型號的結(jié)果(Overall ssj_ops/watt，消耗同樣能量不同機型服務(wù)器所能完成的計算次數(shù))生成。表I示出了 2012年第三季度SPECpower_ssj2008報告中幾種服務(wù)器的能效比，由此能清楚的看到消耗同樣能量不同機型服務(wù)器所能完成的計算次數(shù)(Overall ssj_ops/watt)是不同的，也就是能效比(Performance/Power)不同。表I幾種服務(wù)器的能效比
權(quán)利要求
1.一種數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能方法，其特征在于，包括:a、實時監(jiān)測數(shù)據(jù)中心服務(wù)器及虛擬機的運行狀態(tài)和資源使用情況，并定期記錄服務(wù)器的運行狀態(tài)和資源利用率信息，計算服務(wù)器的資源空閑情況及各個服務(wù)器的能效比序列，生成一個超載服務(wù)器列表；b、遍歷所述超載服務(wù)器列表，選出超載服務(wù)器列表上最優(yōu)先所需資源利用率最小的虛擬機標(biāo)記遷出，并更新服務(wù)器資源信息，然后按照步驟a檢測服務(wù)器是否超載，直至檢測出全部服務(wù)器不超載，按照最優(yōu)先所需資源的利用率由小到大排序，形成有序的第一待遷移虛擬機列表；C、對服務(wù)器空閑資源依據(jù)服務(wù)器能效比由大到小排序，遍歷所述第一待遷移虛擬機列表，找到能效比大且能夠預(yù)分配成功的第一目標(biāo)服務(wù)器，將第一待遷移虛擬機列表中的虛擬機遷移到所述第一目標(biāo)服務(wù)器上；d、采集反映服務(wù)器資 源利用率情況及能效比的相關(guān)數(shù)據(jù)，若服務(wù)器的資源利用率保持低于預(yù)期設(shè)定的閾值，搜尋整個數(shù)據(jù)中心所有服務(wù)器，選出處于低載狀態(tài)且能效比最小的一個服務(wù)器sm ；e、若存在步驟d所述的服務(wù)器sm，則對服務(wù)器sm上的所有虛擬機使用能效感知的負(fù)載分配策略預(yù)分配到其它服務(wù)器上，若服務(wù)器sm上所有的虛擬機都能預(yù)分配成功，則按照預(yù)分配方案遷移服務(wù)器sm上的所有虛擬機，關(guān)閉服務(wù)器sm并更新服務(wù)器資源信息，重復(fù)步驟d和步驟e。
2.如權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能方法，其特征在于，所述方法還包括:若服務(wù)器sm上的虛擬機不能全部成功預(yù)分配，或步驟d不能得到一個滿足條件的服務(wù)器sm，則結(jié)束步驟。
3.如權(quán)利要求1所述的數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能方法，其特征在于，所述步驟e中的能效感知的負(fù)載分配策略包括如下步驟:1、將步驟e中的虛擬機按照最優(yōu)先所需資源的利用率由小到大排序生成第二待遷移虛擬機列表，對服務(wù)器空閑資源依據(jù)服務(wù)器能效比由大到小排序，依次遍歷所述第二待遷移虛擬機列表，針對每個待遷移的虛擬機再遍歷空閑資源列表，找到能效比大且能夠預(yù)分配成功的第二目標(biāo)服務(wù)器；I1、將所述第二待遷移虛擬機列表中的虛擬機標(biāo)記遷移到所述第二目標(biāo)服務(wù)器上，生成遷移方案。
4.如權(quán)利要求1或3所述的數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能方法，其特征在于，在步驟I中，若對虛擬機找不到能夠預(yù)分配成功的第二目標(biāo)服務(wù)器，或所述第二待遷移虛擬機列表遍歷完成，則步驟結(jié)束，生成一個可執(zhí)行且有效的虛擬機遷移策略或預(yù)分配失敗。
5.一種數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能系統(tǒng)，包括:超載服務(wù)器列表生成模塊，用于實時監(jiān)測數(shù)據(jù)中心服務(wù)器及虛擬機的運行狀態(tài)和資源使用情況，并定期記錄服務(wù)器的運行狀態(tài)和資源利用率信息，計算服務(wù)器的資源空閑情況及各個服務(wù)器的能效比序列，生成一個超載服務(wù)器列表；第一待遷移虛擬機列表形成模塊，用于遍歷所述超載服務(wù)器列表，選出超載服務(wù)器列表上最優(yōu)先所需資源利用率最小的虛擬機標(biāo)記遷出，并更新服務(wù)器資源信息，然后再采用超載服務(wù)器列表生成模塊檢測服務(wù)器是否超載，直至檢測出全部服務(wù)器不超載，按照最優(yōu)先所需資源的利用率由小到大排序，形成有序的第一待遷移虛擬機列表；超載虛擬機遷移模塊，用于對服務(wù)器空閑資源依據(jù)服務(wù)器能效比由大到小排序，遍歷所述第一待遷移虛擬機列表，找到能效比大且能夠預(yù)分配成功的第一目標(biāo)服務(wù)器，將待遷移虛擬機列表中的虛擬機遷移到所述第一目標(biāo)服務(wù)器上；數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集反映服務(wù)器資源利用率情況及能效比的相關(guān)數(shù)據(jù)，若服務(wù)器的資源利用率保持低于預(yù)期設(shè)定的閾值，搜尋整個數(shù)據(jù)中心所有服務(wù)器，選出處于低載狀態(tài)且能效比最小的一個服務(wù)器sm ；低載虛擬機遷移模塊，用于在若存在所述服務(wù)器sm時，則對服務(wù)器sm上的所有虛擬機使用能效感知的負(fù)載分配策略預(yù)分配到其它服務(wù)器上，若服務(wù)器sm上所有的虛擬機都能預(yù)分配成功，則按照預(yù)分配方案遷移服務(wù)器sm上的所有虛擬機，關(guān)閉服務(wù)器sm并更新服務(wù)器資源信息。
6.如權(quán)利要求5所述的數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能系統(tǒng)，其特征在于，所述低載虛擬機遷移模塊還用于在服務(wù)器sm上的虛擬機不能全部成功預(yù)分配時，或步驟d不能得到一個滿足條件的服務(wù)器sm時，則結(jié)束操作。
7.如權(quán)利要求5所述的數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能系統(tǒng)，其特征在于，所述低載虛擬機遷移模塊采用的能效感知的負(fù)載分配策略包括:將虛擬機按照最優(yōu)先所需資源的利用率由小到大排序生成第二待遷移虛擬機列表，對服務(wù)器空閑資源依據(jù)服務(wù)器能效比由大到小排序，依次遍歷所述第二待遷移虛擬機列表，針對每個待遷移的虛擬機再遍歷空閑資源列表，找到能效比大且能夠預(yù)分配成功的第二目標(biāo)服務(wù)器；以及將所述待遷移虛擬機列表中的虛擬機遷移到所述第二目標(biāo)服務(wù)器上。
8.如權(quán)利要求5或7所述的數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能系統(tǒng)，其特征在于，所述低載虛擬機遷移模塊還用于在對虛擬機找不到能夠預(yù)分配成功的第二目標(biāo)服務(wù)器，或所述第二待遷移虛擬機列表 遍歷完成時，則結(jié)束步驟，生成一個可執(zhí)行且有效的虛擬機遷移策略或預(yù)分配失敗。
全文摘要
本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)通信領(lǐng)域，公開了一種數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能方法，包括首先生成超載服務(wù)器列表，按照最優(yōu)先所需資源的利用率由小到大排序，形成有序的待遷移虛擬機列表，并將有序待遷移虛擬機列表中的虛擬機遷移到目標(biāo)服務(wù)器上；然后選出處于低載狀態(tài)且能效比最小的服務(wù)器sm，對其上的所有虛擬機使用能效感知的負(fù)載分配策略預(yù)分配到其它服務(wù)器上，若都預(yù)分配成功，則遷移服務(wù)器上的所有虛擬機，并再搜索是否還存在滿足條件的服務(wù)器sm，否則不遷移并結(jié)束低載服務(wù)器虛擬機分配階段。本發(fā)明可實現(xiàn)更低能耗負(fù)載分配和虛擬機遷移，有效提高了數(shù)據(jù)中心內(nèi)服務(wù)器的利用率。
文檔編號G06F1/32GK103077082SQ20131000614
公開日2013年5月1日 申請日期2013年1月8日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月8日
發(fā)明者陳輝, 向潔, 須成忠, 張帆, 李宇飛, 陳光華 申請人:中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院