一種面向綠色云計算的資源配置方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種面向綠色云計算的資源配置方法，采用虛擬化技術(shù)，將任務(wù)調(diào)度問題抽象為虛擬機(jī)部署問題；對用戶請求的任務(wù)量進(jìn)行預(yù)測，并結(jié)合當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)和資源分布，采取保守控制策略，預(yù)先對系統(tǒng)資源進(jìn)行分配、控制，降低云計算系統(tǒng)能耗，避免資源的浪費(fèi)。
【專利說明】—種面向綠色云計算的資源配置方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種面向綠色云計算的資源配置方法。
【背景技術(shù)】
[0002]云計算(Cloud Computing)是目前計算機(jī)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，它將計算任務(wù)調(diào)度到由大量計算和存儲資源節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的資源池上，使用戶能按需獲取計算力、存儲空間和信息服務(wù)。云計算本身是節(jié)能的，例如通過虛擬化技術(shù)，有效地整合資源，提高資源利用率；通過關(guān)閉/休眠技術(shù)，降低空閑能耗，實(shí)現(xiàn)能耗的降低。隨著云計算技術(shù)的迅速發(fā)展，使得傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心發(fā)生變革,產(chǎn)生了新一代的數(shù)據(jù)中心,稱之為云數(shù)據(jù)中心(Cloud Data Center)。云數(shù)據(jù)中心包含大量服務(wù)器，并且這些服務(wù)器的數(shù)量每年都在不斷的增加。即便云計算是節(jié)能的，云數(shù)據(jù)中心每天都在消耗著巨大的能量。
[0003]據(jù)美國國家環(huán)境保護(hù)局(Environmental Protection Agency, EPA)的數(shù)據(jù)表明，數(shù)據(jù)中心的能耗超過了美國能源消耗總量的3%，占全球能源消耗的1.5%-2%，并且每年在以12%的速度增長?！稊?shù)據(jù)中心能效測評指南》顯示，我國數(shù)據(jù)中心總耗電量在2011年已達(dá)700億kWh，占當(dāng)年全國電力消耗總量的1.5%，相當(dāng)于2011年天津市全年的總用電量。云數(shù)據(jù)中心的高能耗問題不僅造成電能的浪費(fèi)、系統(tǒng)運(yùn)行的不穩(wěn)定，同時也對環(huán)境造成不良影響。美國聯(lián)邦機(jī)構(gòu)指出云計算的高能耗問題將對空氣質(zhì)量、國家安全、氣候變化、電網(wǎng)可靠性等方面造成嚴(yán)重影響。降低云數(shù)據(jù)中心的能源消耗，實(shí)現(xiàn)高效能綠色云計算成為影響低碳節(jié)能、可持續(xù)發(fā)展的重要方面。降低云數(shù)據(jù)中心各個環(huán)節(jié)的的能源消耗、提高資源利用率的相關(guān)研究已受到工業(yè)界與學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注并取得了一定的研究成果。
[0004]目前，在云數(shù)據(jù)中心的綠色計算領(lǐng)域主要涉及3種節(jié)能技術(shù):動態(tài)電壓調(diào)整技術(shù)(Dynamic Voltage Scaling,簡稱 DVS)、關(guān)閉 / 休眠技術(shù)(Resource Hibernation)及虛擬化技術(shù)(Virtualization)。
[0005]DVS技術(shù)在計算節(jié)點(diǎn)運(yùn)行過程中通過動態(tài)改變CPU的運(yùn)行頻率和工作電壓，達(dá)到降低系統(tǒng)功耗的目的。但是DVS應(yīng)用于云計算系統(tǒng)時，會遇到以下問題:(a)任務(wù)到達(dá)系統(tǒng)的時間是不確定的，所以到達(dá)任務(wù)的類型很難預(yù)測；(b)就算能夠預(yù)測任務(wù)的類型，適合該任務(wù)的處理器電壓也很難確定；(C)DVS主要用來降低主機(jī)處理器的能耗，但用來優(yōu)化整個主機(jī)或整個云計算系統(tǒng)的能耗就比較局限。有些研究人員主要研究基于DVS的策略。該策略根據(jù)當(dāng)前包任務(wù)的執(zhí)行情況進(jìn)行預(yù)測，保證在用戶定義的Deadline前完成任務(wù)，動態(tài)調(diào)整處理器的運(yùn)行電壓，降低系統(tǒng)的能耗。
[0006]關(guān)閉/休眠技術(shù)通過關(guān)閉或休眠空閑節(jié)點(diǎn)的方式來降低空閑能耗。其缺點(diǎn)是當(dāng)需要的節(jié)點(diǎn)不滿足需求時，重啟節(jié)點(diǎn)需要很長時間，這會導(dǎo)致系統(tǒng)的響應(yīng)時間變長，影響用戶體驗(yàn)。有些研究人員采用休眠負(fù)載較輕的節(jié)點(diǎn)，減少系統(tǒng)的能耗。這種方法把研究的焦點(diǎn)創(chuàng)新性地從動態(tài)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)移到空閑節(jié)點(diǎn)，即通過休眠空閑的節(jié)點(diǎn)來減少能耗。該策略假定休眠后節(jié)點(diǎn)的能耗為0，且不考慮休眠節(jié)點(diǎn)存儲的副本，但是在實(shí)際應(yīng)用中必須考慮這兩個問題。關(guān)閉/休眠技術(shù)一般提前設(shè)定或預(yù)測需要關(guān)閉/休眠主機(jī)或關(guān)鍵部件的時機(jī)。所以，對于擁有大量計算資源的云系統(tǒng)而言，關(guān)閉/休眠技術(shù)要解決的難題是在已知單位時間任務(wù)的到達(dá)量的前提下，確定需要關(guān)閉多少主機(jī)，以及關(guān)閉哪些主機(jī)等問題。
[0007]虛擬化技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)多個任務(wù)運(yùn)行在同一個物理主機(jī)的不同虛擬機(jī)(VirtualMachine, VM)上，通過提高物理主機(jī)的資源利用率，來減少所需主機(jī)的數(shù)量，從而降低能耗。有些研究人員提出了一個能源模塊化管理模型，包括兩個組件:主機(jī)級子系統(tǒng)和虛擬機(jī)級子系統(tǒng)。主機(jī)級子系統(tǒng)負(fù)責(zé)調(diào)控整個系統(tǒng)的能耗，根據(jù)應(yīng)用請求合理地分配所有的硬件資源，每個虛擬機(jī)的能耗不能超過相應(yīng)閾值，使得系統(tǒng)有能力針對特定應(yīng)用進(jìn)行細(xì)粒度的能源管理。虛擬機(jī)級子系統(tǒng)重新分配虛擬機(jī)的硬件資源，確保每個任務(wù)消耗的能源不超過相應(yīng)閥值。虛擬化技術(shù)是實(shí)現(xiàn)云計算節(jié)能的一種方式，通過將物理資源抽象為虛擬資源的方式，提高了資源的利用率。但是，虛擬化本身要付出較高的能效代價，且虛擬化的層次越深代價越高。因?yàn)樘摂M化技術(shù)是一層一層進(jìn)行虛擬化的(從最低層的硬件到最高層的應(yīng)用)，每一層的虛擬都要付出能效的代價。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]針對上述技術(shù)問題，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種能夠在虛擬機(jī)部署過程中有效地進(jìn)行資源配置，降低云計算系統(tǒng)能耗，避免資源浪費(fèi)的面向綠色云計算的資源配置方法。
[0009]本發(fā)明為了解決上述技術(shù)問題采用以下技術(shù)方案:本發(fā)明設(shè)計了一種面向綠色云計算的資源配置方法， 包括云計算系統(tǒng)，系統(tǒng)在處理當(dāng)前周期內(nèi)任務(wù)的同時，包括如下步驟:
[0010]步驟01.根據(jù)歷史周期任務(wù)的實(shí)際請求量和當(dāng)前周期任務(wù)的實(shí)際請求量，預(yù)測下一個周期任務(wù)的預(yù)測請求量；并根據(jù)下一個周期任務(wù)的預(yù)測請求量，獲得下一個周期等待系統(tǒng)執(zhí)行的預(yù)測任務(wù)量；
[0011]步驟02.根據(jù)下一個周期等待系統(tǒng)執(zhí)行的預(yù)測任務(wù)量，獲得下一個周期所需虛擬機(jī)的預(yù)測數(shù)量；
[0012]步驟03.根據(jù)當(dāng)前周期中虛擬機(jī)的實(shí)際啟動數(shù)量和下一個周期所需虛擬機(jī)的預(yù)測數(shù)量，獲得下一個周期中虛擬機(jī)開啟或關(guān)閉的數(shù)量；
[0013]步驟04.根據(jù)下一周期中虛擬機(jī)開啟或關(guān)閉的數(shù)量，預(yù)先分配并控制下一周期中各物理主機(jī)上的虛擬機(jī)數(shù)量。
[0014]作為本發(fā)明的一種優(yōu)選技術(shù)方案，所述步驟01包括如下步驟:
[0015]步驟0101.設(shè)定第k個周期為當(dāng)前周期，針對第k+Ι個周期中的所有任務(wù)，根據(jù)如下公式(1)，分別預(yù)測第k+Ι個周期中各1&81^類型任務(wù)的預(yù)測請求量X' i(k+l)，k =1、…，i = 1、…、m, m為任務(wù)的類型總數(shù)；
[0016]X1 j (k+1) = a1 t (k) +b1 t (k) +c1 t (k) (I)
[0017]其中，a'i(k)、b' i(k)、c' i(k)分別表示如下:
[0018]a]{k) = 3p'{l^-3pf{k)+ p；{k)(2)
[0019]⑷=V[(6 — )ρ? ⑷—2(5 - 4a)pr (k) + (4 - 3a⑷]、.))

2(1 - a)
【權(quán)利要求】
1.一種面向綠色云計算的資源配置方法，包括云計算系統(tǒng)，其特征在于，系統(tǒng)在處理當(dāng)前周期內(nèi)任務(wù)的同時，包括如下步驟: 步驟01.根據(jù)歷史周期任務(wù)的實(shí)際請求量和當(dāng)前周期任務(wù)的實(shí)際請求量，預(yù)測下一個周期任務(wù)的預(yù)測請求量；并根據(jù)下一個周期任務(wù)的預(yù)測請求量，獲得下一個周期等待系統(tǒng)執(zhí)行的預(yù)測任務(wù)量； 步驟02.根據(jù)下一個周期等待系統(tǒng)執(zhí)行的預(yù)測任務(wù)量，獲得下一個周期所需虛擬機(jī)的預(yù)測數(shù)量； 步驟03.根據(jù)當(dāng)前周期中虛擬機(jī)的實(shí)際啟動數(shù)量和下一個周期所需虛擬機(jī)的預(yù)測數(shù)量，獲得下一個周期中虛擬機(jī)開啟或關(guān)閉的數(shù)量； 步驟04.根據(jù)下一周期中虛擬機(jī)開啟或關(guān)閉的數(shù)量，預(yù)先分配并控制下一周期中各物理主機(jī)上的虛擬機(jī)數(shù)量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種面向綠色云計算的資源配置方法，其特征在于，所述步驟01包括如下步驟: 步驟0101.設(shè)定第k個周期為當(dāng)前周期，針對第k+Ι個周期中的所有任務(wù)，根據(jù)如下公式(1)，分別預(yù)測第k+Ι個周期中各1&81^類型任務(wù)的預(yù)測請求量X' i(k+l)，k=l、…，i=1、…、m, m為任務(wù)的類型總數(shù)； X' i(k+l) = i(k)+b/ i(k)+c/ i(k) (I) 其中，a' i(k)、b' i(k)、c' Jk)分別表示如下:
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種面向綠色云計算的資源配置方法，其特征在于，所述步驟02包括如下過程: 預(yù)設(shè)系統(tǒng)實(shí)時響應(yīng)比Y，根據(jù)第k+Ι個周期中各taski類型任務(wù)等待系統(tǒng)執(zhí)行的預(yù)測任務(wù)量d' j (k+Ι)和如下公式(10): V' i(k+l) = Y.d' i(k+l) (10) 分別獲取第k+Ι個周期中與各taski類型任務(wù)相對應(yīng)所需各VMi類型虛擬機(jī)的預(yù)測數(shù)量 V' i(k+l)ο
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述一種面向綠色云計算的資源配置方法，其特征在于，所述步驟03包括如下過程:





將當(dāng)前周期中各VMi類型虛擬機(jī)的實(shí)際啟動數(shù)量Σ&與所述第k+Ι個周期中所需各





VMi類型虛擬機(jī)的預(yù)測數(shù)量V' dk+Ι)對應(yīng)進(jìn)行比較，按如下規(guī)則，獲取第k+Ι個周期中虛擬機(jī)開啟或關(guān)閉的預(yù)測數(shù)量: 若
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種面向綠色云計算的資源配置方法，其特征在于，所述步驟04包括如下步驟: 步驟0401.預(yù)設(shè)物理主機(jī)上虛擬機(jī)數(shù)量閾值qttoesh()ld，按如下規(guī)則進(jìn)行判斷，分別對各hostj物理主機(jī)進(jìn)行劃分: 若q>qthresh()ld，則將該hos\_物理主機(jī)劃分為高適用主機(jī)，構(gòu)成高適用主機(jī)集合；若0〈q/qthresh()ld，則將該hos\_物理主機(jī)劃分為低適用主機(jī)，構(gòu)成低適用主機(jī)集合； 若qf 0，則將該hos^物理主機(jī)劃分為休眠主機(jī)，構(gòu)成休眠主機(jī)集合； 步驟0402.針對所述第k+Ι個周期中虛擬機(jī)開啟或關(guān)閉的預(yù)測數(shù)量，分別按如下方式，預(yù)先分配并控制第k+Ι個周期中各物理主機(jī)上的虛擬機(jī)數(shù)量: 對于需要關(guān)閉的VMi類型虛擬機(jī)，若存在低適用主機(jī)集合，則優(yōu)先從低適用主機(jī)集合中關(guān)閉空閑的虛擬機(jī)；若不存在低適用主機(jī)集合，則從高適用主機(jī)集合中關(guān)閉空閑的虛擬機(jī)； 對于需要開啟的VMi類型虛擬機(jī)，若存在高適用主機(jī)集合，則優(yōu)先從高適用主機(jī)集合中開啟相應(yīng)的虛擬機(jī)；若不存在高適用主機(jī)集合，則從低適用主機(jī)集合中開啟相應(yīng)的虛擬機(jī)；若即不存在高適用主機(jī)集合，也不存在低適用主機(jī)集合，則從休眠主機(jī)集合中開啟相應(yīng)的虛擬機(jī)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述一種面向綠色云計算的資源配置方法，其特征在于，所述步驟0402包括如下步驟: 步驟040201.分別針對所有待分配虛擬機(jī)中的各VMi類型虛擬機(jī)，按如下步驟選擇選擇初級承載物理主機(jī)集合: 步驟a)根據(jù)獲得當(dāng)前周期中高適用主機(jī)集合中每一個物理主機(jī)所能承載VM1類型虛擬機(jī)的能力h”，若則當(dāng)前周期中高適用主機(jī)集合為初級承載物理主機(jī)集合，跳轉(zhuǎn)至步驟040202，否則進(jìn)入下一步； 其中，Mem-表示host」物理主機(jī)的內(nèi)存大小，MIPSJma"1表示host」物理主機(jī)的CPU性能，Hiemi表示VMi類型虛擬機(jī)的內(nèi)存大小，Hiipsi表示VMi類型虛擬機(jī)的處理能力； 步驟b)根據(jù)h?一「細(xì)％memnMIPS'—%mipS')獲得當(dāng)前周期中低適用主機(jī)集合中每一個物理主機(jī)所能承載VMi類型虛擬機(jī)的能力ψ—，若K—!=0，則當(dāng)前周期中低適用主機(jī)集合為初級承載物理主機(jī)集合，跳轉(zhuǎn)至步驟040202，否則進(jìn)入下一步； 步驟C )根據(jù)
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述一種面向綠色云計算的資源配置方法，其特征在于，所述步驟04后還包括步驟05如下: 步驟05.針對第k+Ι個周期中待分配的虛擬機(jī)，獲得第k+Ι個周期中云計算系統(tǒng)能耗，包括下一周期中運(yùn)行中的物理主機(jī)能耗、運(yùn)行中的虛擬機(jī)能耗、以及開關(guān)虛擬機(jī)、物理主機(jī)的控制能耗，并反饋給云計·算系統(tǒng)。
【文檔編號】G06F9/455GK103823718SQ201410061305
【公開日】2014年5月28日 申請日期:2014年2月24日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月24日
【發(fā)明者】徐小龍, 曹玲玲, 章韻, 楊立軍, 李愛群, 李玉倩 申請人:南京郵電大學(xué)