一種虛擬機部署方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及計算機應(yīng)用技術(shù)，特別是涉及一種虛擬機部署方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著云計算的深度運用和數(shù)據(jù)中心的飛速發(fā)展，云計算下數(shù)據(jù)中心的高能耗問題 逐漸凸顯，根據(jù)環(huán)境保護機構(gòu)（Environmental Protection Agency, EPA)的統(tǒng)計，數(shù)據(jù)中 心能耗支出每五年將增長一倍，且數(shù)據(jù)中心約60%的資產(chǎn)支出和50%的運營成本都與能 耗有關(guān)。而數(shù)據(jù)中心能耗成本的主要來源是資源的低效利用。為了提高數(shù)據(jù)中心資源利用 率、實現(xiàn)節(jié)能減排，云計算采用了虛擬化技術(shù)。
[0003] 虛擬化技術(shù)是云計算中的一個關(guān)鍵技術(shù)，它通過將一臺物理服務(wù)器分割為若干個 相互隔離的虛擬機，實現(xiàn)對物理資源的動態(tài)分割，以實現(xiàn)更好地組織和維護云計算數(shù)據(jù)中 心龐大的IT基礎(chǔ)設(shè)備資源。而虛擬化技術(shù)應(yīng)用的核心體現(xiàn)在云計算數(shù)據(jù)中心下虛擬機的 部署。
[0004] 虛擬機的部署是指根據(jù)云計算用戶需求，將一個或者多個用戶選取的虛擬機部署 到一臺或者多臺目標(biāo)物理服務(wù)器上，并開啟提供服務(wù)的過程。而物理服務(wù)器的能耗取決于 CPU、內(nèi)存、磁盤等組件資源的綜合利用情況，當(dāng)服務(wù)器處于閑置狀態(tài)時也會消耗其處于頂 峰負(fù)載時66%左右的電力，可見優(yōu)化的虛擬機部署方案可以大大提高服務(wù)器的資源利用 率，由于不同資源的利用率對服務(wù)器能耗的影響不同，要有效降低能耗需綜合考慮資源利 用率及資源利用率對能耗的影響權(quán)重。
[0005] 現(xiàn)有的虛擬機部署機制通常采用貪婪方法，將待部署虛擬機放置在性能最優(yōu)的服 務(wù)器上，沒有充分考慮資源利用率、系統(tǒng)的負(fù)載均衡和數(shù)據(jù)中心能耗等因素，因此，不能充 分利用資源實現(xiàn)對能耗的優(yōu)化。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種虛擬機部署方法，該方法可以在滿足 虛擬機資源需求的基礎(chǔ)上提高服務(wù)器的資源利用率，降低云數(shù)據(jù)中心的整體能耗。
[0007] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明提出的技術(shù)方案為：
[0008] 一種虛擬機部署方法，包括：
[0009] a、從可以部署虛擬機的服務(wù)器中，選擇出能滿足當(dāng)前待部署虛擬機vm的資源需 求量的服務(wù)器，作為候選服務(wù)器，其中，所述資源需求量為與服務(wù)器能耗相關(guān)的組件資源的 需求量；
[0010] b、對于每臺所述候選服務(wù)器，計算該候選服務(wù)器的剩余資源量和所述虛擬機vm 的所述資源需求量的匹配度P q，計算將所述虛擬機部署在所述候選服務(wù)器上后該候選服務(wù) 器的平均能耗利用率Eq;根據(jù)所述匹配度P q和所述平均能耗利用率E q，計算該候選服務(wù)器 的綜合適應(yīng)度Gq;
[0011] c、從所述候選服務(wù)器中，選擇出所述綜合適應(yīng)度Gq最高的候選服務(wù)器，作為用于 部署所述虛擬機vm的服務(wù)器。
[0012] 綜上所述，本發(fā)明提出的虛擬機部署方法，從資源和能耗兩個角度出發(fā)，準(zhǔn)確計算 待部署虛擬機與服務(wù)器的資源匹配度和能耗利用率，并基于根據(jù)兩者得到的綜合適應(yīng)度來 實現(xiàn)虛擬機的高效部署。如此，可以有效提高服務(wù)器的資源利用率，實現(xiàn)系統(tǒng)負(fù)載均衡、降 低數(shù)據(jù)中心的整體能耗。
【附圖說明】
[0013] 圖1為本發(fā)明實施例一的流程示意圖。
【具體實施方式】
[0014] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實施例對 本發(fā)明作進一步地詳細(xì)描述。
[0015] 本發(fā)明的核心思想是：綜合考慮資源利用率、系統(tǒng)負(fù)載均衡和能耗等多方面因素， 將服務(wù)器對虛擬機的適應(yīng)度作為衡量因子，將適應(yīng)度分為資源匹配度和平均能耗利用率兩 部分：資源匹配度表示候選服務(wù)器對各組件資源的剩余量和待部署虛擬機對相應(yīng)資源的需 求量的匹配程度，資源匹配度越高，表示服務(wù)器對各組件資源的剩余量與虛擬機的需求量 越接近，資源利用率更高，負(fù)載更為均衡；平均能耗利用率即將虛擬機部署在服務(wù)器上后服 務(wù)器的平均能耗利用率，平均能耗利用率越高，表示服務(wù)器在滿足虛擬機資源需求的同時 能耗最少。再綜合考慮資源匹配度和能耗利用率，獲取準(zhǔn)確的適應(yīng)度計算結(jié)果，選取綜合適 應(yīng)度最高的候選服務(wù)器作為待部署虛擬機的目標(biāo)服務(wù)器，將虛擬機部署其上。
[0016] 圖1為本發(fā)明實施例一的流程示意圖，如圖1所示，該實施例主要包括：
[0017] 步驟101、從可以部署虛擬機的服務(wù)器中，選擇出能滿足當(dāng)前待部署虛擬機vm的 資源需求量的服務(wù)器，作為候選服務(wù)器，其中，所述資源需求量為與服務(wù)器能耗相關(guān)的組件 資源的需求量。
[0018] 本步驟，用于從云數(shù)據(jù)中心的可以部署虛擬機的服務(wù)器集合中，選擇出能夠滿足 待部署虛擬機資源需求的服務(wù)器，然后在后續(xù)步驟中從所選擇出的服務(wù)器中再篩選出用于 部署虛擬機的服務(wù)器。如此，可確保所選擇出的服務(wù)器能滿足虛擬機的正常運行需要。
[0019] 這里，資源需求量為與服務(wù)器能耗相關(guān)的組件資源的需求量，與服務(wù)器能耗相關(guān) 的組件資源如：CPU、內(nèi)存、磁盤等。
[0020] 具體地，本步驟可以采用下述方法實現(xiàn)：
[0021] 對于每臺可以部署虛擬機的服務(wù)器，判斷該服務(wù)器中每種所述組件資源的剩余量 都不小于所述虛擬機vm對該種組件資源的需求量，如果是，則確定該服務(wù)器能滿足所述虛 擬機vm的資源需求。
[0022] 利用上述方法，可以保證候選服務(wù)器能滿足虛擬機vm的每種組件資源的需求。
[0023] 步驟102、對于每臺候選服務(wù)器，計算該候選服務(wù)器的剩余資源量和所述虛擬機 vm的所述資源需求量的匹配度P q，計算將所述虛擬機部署在所述候選服務(wù)器上后該候選服 務(wù)器的平均能耗利用率Eq;根據(jù)所述匹配度P q和所述平均能耗利用率E q，計算該候選服務(wù) 器的綜合適應(yīng)度Gq。
[0024] 本步驟用于計算每臺候選服務(wù)器的綜合適應(yīng)度。該綜合適應(yīng)度需要基于兩個指標(biāo) 得到，一是資源的匹配度Pq，一是平均能耗利用率Eq，資源的匹配度P