專利名稱：一種虛擬化集群整合方法、裝置及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及虛擬化集群技木，尤其涉及一種虛擬化集群整合方法、裝置和系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
服務器虛擬化技術(shù)是云計算中基于基礎(chǔ)設施層的關(guān)鍵技術(shù)。通過對物理服務器進行虛擬化，實現(xiàn)在單臺物理節(jié)點上部署多臺虛擬機(虛擬操作系統(tǒng))，能夠提高物理服務器的資源利用率，降低使用成本。虛擬化集群是將這樣的多臺物理機進行統(tǒng)一管理，從而通過虛擬化技術(shù)將物理資源抽象為存儲、計算、網(wǎng)絡等各種資源組成的資源池，虛擬機按需申請資源，被部署到集群中。虛擬化集群的ー項重要特性是動態(tài)資源調(diào)度(Dynamic Resources Scheduling, DRS)(建立在虛擬機熱遷移基礎(chǔ)上的ー個重要特性)集群管理系統(tǒng)定時監(jiān)控各個物理機和虛擬機的資源利用率，根據(jù)資源分布情況，利用熱遷移調(diào)整虛擬機在物理機上的分布，從而實現(xiàn)集群范圍內(nèi)的負載均衡和集群整合，提高各主機的資源使用效率的同吋，保證各主機都承擔適當?shù)呢撦d。虛擬化集群整合持續(xù)監(jiān)控虛擬化集群中的資源需求，在低利用率期間群集的資源需求減少，就會把工作負載整合到少數(shù)幾臺物理機中，關(guān)閉其他不用的物理機主機以降低群集的電カ消耗。在高利用率期間工作負載的資源需求増加，會將已關(guān)閉的主機重新聯(lián)機以確保符合服務級別。虛擬化集群整合會帶來如下價值削減數(shù)據(jù)中心的用電成本和散熱成本；自動管理數(shù)據(jù)中心的能源效率?，F(xiàn)有的虛擬化集群整合技木，以最小物理機數(shù)目為整合目標，找到合適的虛擬機遷移策略。主要的虛擬化廠商(VMware、Citrix)的集群方案中，都有相關(guān)的虛擬化集群整合技術(shù)。VMware的分布式電源管理(Distributed power management,DPM)完成了其虛擬化集群整合，下電不必要的物理機，達到節(jié)能減排的效果。其主要機制流程當整個集群的負載低于閾值一段時間后，DPM根據(jù)資源分布情況，首先確定最小物理機數(shù)目，然后根據(jù)當前集群物理機的虛擬機分布情況，給出虛擬機遷移(盡量使得虛擬機從低負載的物理機向高負載的物理機進行遷移)和物理機下電指令，根據(jù)前面給出的遷移指令，執(zhí)行虛擬機遷移，虛擬機完全遷出的物理機下電，達到節(jié)能的目的。但是，在目前虛擬化集群規(guī)模不斷擴大的情況下，根據(jù)最小物理機數(shù)目確定的整合方案可能有非常多種，現(xiàn)有技術(shù)無法在這些整合方案中選擇出節(jié)能效果更好的整合方案。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實施例提供一種虛擬化集群整合方法、裝置和系統(tǒng)，提高虛擬化集群整合方案的節(jié)能減排效果。為此，本發(fā)明實施例提供如下技術(shù)方案本發(fā)明實施例提供一種虛擬化集群整合方法，該方法應用于虛擬化集群系統(tǒng)中， 所述系統(tǒng)包括M臺物理機和宿主在所述M臺物理機上的N臺虛擬機，其中M和N為大于或等于1的整數(shù)，所述方法包括
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通過搜索算法計算得到可容納所述N臺虛擬機的最小物理機數(shù)m，并獲得G種所述最小物理機數(shù)m上宿主所述N臺虛擬機的虛擬化整合方案，其中m為小于或等于M的正整數(shù)，G為大于或等于1的整數(shù)；計算每一種所述虛擬化整合方案的CPU電壓消耗計算第i種虛擬化整合方案的第j臺物理機Pu的CPU利用率；將所述CPU利用率乘以物理機Pu的主頻最高值，得到物理機Pu上宿主虛擬機所需要的最小CPU主頻；根據(jù)所述物理機Pu的最小CPU主頻，從物理機的CPU主頻與電壓的映射關(guān)系中獲得與所述最小CPU主頻關(guān)聯(lián)的電壓值；將所述第i種虛擬化整合方案中m臺物理機的所述電壓值相加得到所述第i種虛擬化整合方案的CPU電壓消耗，其中i為小于或等于G的正整數(shù)，j為小于或等于m的正整數(shù)；根據(jù)所述G種虛擬化整合方案計算得到的CPU電壓消耗的最小值確定第一虛擬化整合方案，若所述第一虛擬化整合方案為ー個，根據(jù)所述第一虛擬化整合方案確定虛擬化整合遷移策略。本發(fā)明實施例提供一種計算物理機CPU電壓能耗的方法，該方法包括計算出所述物理機的CPU利用率；將所述物理機的CPU利用率乘以該物理機的主頻最高值，得到所述物理機的最小 CPU主頻；根據(jù)所述最小CPU主頻，從所述物理機的CPU主頻與電壓的映射關(guān)系中獲得與所述最小CPU主頻關(guān)聯(lián)的電壓值。本發(fā)明實施例提供一種虛擬化集群整合裝置，該裝置包括最小物理機數(shù)確定模塊，用于通過捜索算法計算得到可容納所述N臺虛擬機的最小物理機數(shù)m，并獲得G種所述最小物理機數(shù)m上宿主所述N臺虛擬機的虛擬化整合方案， 其中m為小于或等于M的正整數(shù)，G為大于或等于1的整數(shù)；CPU能耗計算模塊，用于計算每ー種所述虛擬化整合方案的CPU電壓消耗計算第 i種虛擬化整合方案的第j臺物理機Pu的CPU利用率；將所述CPU利用率乘以物理機Pu 的主頻最高值，得到物理機Pu上宿主虛擬機所需要的最小CPU主頻；根據(jù)所述物理機Pu的最小CPU主頻，從所述物理機的CPU主頻與電壓的映射關(guān)系中獲得與所述最小CPU主頻關(guān)聯(lián)的電壓值；；將所述第i種虛擬化整合方案中m臺物理機的所述電壓值相加得到所述第 i種虛擬化整合方案的CPU電壓消耗，其中i為小于或等于G的正整數(shù)，j為小于或等于m 的正整數(shù)；遷移策略制定模塊，用于根據(jù)所述G種虛擬化整合方案計算得到的CPU電壓消耗的最小值確定第一虛擬化整合方案，若所述第一虛擬化整合方案為ー個，根據(jù)所述第一虛擬化整合方案確定虛擬化整合遷移策略。本發(fā)明實施例提供一種虛擬化集群系統(tǒng)，其特征在干，包括M臺物理機和宿主在所述M臺物理機上的N臺虛擬機，其中M和N為大于或等于1的整數(shù)，所述M臺物理機中的任意一臺物理機上部署本發(fā)明實施例提供的虛擬化集群整合裝置。綜上所述，本發(fā)明實施例提供的虛擬化集群整合方法、裝置及系統(tǒng)，能夠在求出最小物理機數(shù)目的虛擬機化整合方案的基礎(chǔ)上，通過計算每ー種虛擬化整合方案的CPU電壓消耗，選擇出CPU電壓消耗最小的虛擬化整合方案，從而能夠得到CPU電壓能耗更低的虛擬化整合方案，大大提高虛擬化集群整合方案的節(jié)能減排效果。


為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本發(fā)明實施例提供的一種虛擬化集群系統(tǒng)的物理部署示意圖；圖2為本發(fā)明實施例提供的虛擬機遷移的示意圖；圖3為本發(fā)明實施例提供的虛擬機下電的示意圖；圖4為本發(fā)明實施例提供的一種虛擬化集群整合方法的流程示意圖；圖5為本發(fā)明實施例提供的一種計算物理機CPU電壓能耗的方法流程示意圖；圖6為本發(fā)明實施例提供的一種虛擬化集群整合裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，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)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。請參閱圖1，為本發(fā)明實施例提供的一種虛擬化集群系統(tǒng)的物理部署示意圖，如圖 1所示，該虛擬化集群系統(tǒng)包括五臺物理機(物理機41、42、43、44、45)和宿主在這些物理主機上的多臺虛擬機(VM1、VM2、VM3、VM4)。圖1所示的是該虛擬化集群目前的部署狀況，本發(fā)明實施例中提到的虛擬化整合方案是通過考慮各種因素所得到的虛擬化集群遷移或者說變化之后的部署狀況，包括有幾臺物理機以及每臺物理機上應該部署哪幾臺虛擬機，虛擬化整合方案首先是根據(jù)ー些條件的預測，具體確定選擇哪ー種虛擬化整合方案之后再制定具體的虛擬化集群遷移策略，將虛擬化集群從原始部署狀況改變到目的部署狀況。需要說明的是，圖1只是舉例說明，并沒有限定本發(fā)明實施例提供的虛擬化集群系統(tǒng)對物理機和虛擬機的個數(shù)僅為此的意思；且每臺物理機上部署的虛擬機個數(shù)可以相同，也可以不同；虛擬機VM1、VM2、VM3、VM4只是為了表示方便，并無限定各個物理機上的虛擬機配置都相同的意思。事實上，目前的虛擬化集群系統(tǒng)遠比圖1所示的規(guī)模大的多，往往是成百臺物理機上部署上千臺虛擬機。對于本發(fā)明實施例提供的虛擬化集群整合方法而言，虛擬化集群系統(tǒng)的規(guī)模越大，本發(fā)明實施例提供的虛擬化集群整合方法產(chǎn)生的有益效果越明顯。在圖1所示的虛擬化集群系統(tǒng)的物理機44上部署了本發(fā)明實施例提供的虛擬化集群整合裝置，該裝置用于通過捜索算法計算得到可容納所述N臺虛擬機的最小物理機數(shù) m,并獲得G種所述最小物理機數(shù)m上宿主所述N臺虛擬機的虛擬化整合方案，其中m為小于或等于M的正整數(shù)，G為大于或等于1的整數(shù)；計算每ー種所述虛擬化整合方案的CPU電壓消耗計算第i種虛擬化整合方案的第j臺物理機Pu的CPU利用率；將所述CPU利用率乘以物理機Pu的主頻最高值，得到物理機Pu上宿主虛擬機所需要的最小CPU主頻；根據(jù)所述物理機Pu的最小CPU主頻，從物理機的CPU主頻與電壓的映射關(guān)系中獲得與所述最小CPU主頻關(guān)聯(lián)的電壓值；將所述第i種虛擬化整合方案中m臺物理機的所述電壓值相加得到所述第i種虛擬化整合方案的CPU電壓消耗，其中i為小于或等于G的正整數(shù)，j為小于或等于m的正整數(shù)；根據(jù)所述G種虛擬化整合方案計算得到的CPU電壓消耗的最小值確定第一虛擬化整合方案，若所述第一虛擬化整合方案為ー個，根據(jù)所述第一虛擬化整合方案確定虛擬化整合遷移策略。進ー步的，根據(jù)所述G種虛擬化整合方案計算得到的CPU電壓消耗的最小值確定第一虛擬化整合方案，若所述第一虛擬化整合方案為多個，根據(jù)所述第一虛擬化整合方案中待遷移的虛擬機的內(nèi)存利用率之和最小的虛擬化整合方案確定虛擬化整合遷移策略。應當理解的是，在其它虛擬化集群系統(tǒng)的實施例中，本發(fā)明實施例提供的虛擬化集群整合裝置還可以部署在圖1中其它任意一臺物理機或任意一臺物理機上所宿主的虛擬機上。在一種優(yōu)選的實現(xiàn)方式下，每臺物理機包括硬件層和運行在所述硬件層之上的虛擬機監(jiān)控單元VMM (Virtual Machine Monitor)，所述VMM用于獲取本物理機CPU主頻和電壓的映射關(guān)系，并傳遞給部署有所述虛擬化集群整合裝置的物理機44 ；在另一種實現(xiàn)方式，所有物理機的CPU主頻與電壓的映射關(guān)系可以人工存儲在物理機44上，并人工進行更新％=。需要說明的是，本發(fā)明實施例提供的虛擬化集群整合裝置也可以部署在本發(fā)明實施例提供的虛擬化集群整合系統(tǒng)之外的一臺獨立的物理機或物理機上宿主的虛擬機內(nèi)部， 由這臺獨立的物理機或虛擬機來執(zhí)行整個集群虛擬化遷移策略的制定，通常這臺部署有本發(fā)明實施例虛擬化集群整合裝置的物理機或虛擬機與本發(fā)明實施例虛擬化集群整合系統(tǒng)具有通信連接。舉例說明，當該虛擬化集群系統(tǒng)的負載低于ー個特定的閾值之后，也可以利用前述方法進行虛擬化集群的整合首先，獲取集群內(nèi)資源數(shù)據(jù)，包括虛擬機資源利用率、物理機資源利用率，這里的資源包含CPU、內(nèi)存、存儲IO速率、網(wǎng)絡收發(fā)速率等，資源利用率數(shù)據(jù)按照固定間隔收集；然后由物理機44上的虛擬化集群整合裝置根據(jù)各個物理機的CPU電壓和主頻的映射關(guān)系制定虛擬化整合遷移策略，過程在此不再贅述。假設最后確定的虛擬化整合方案中最小物理機數(shù)m為4臺，分別是物理機41、42、44和45，如圖2所示，物理機43 上的虛擬機需要遷移到物理機44等其它物理機上，遷移完成之后如圖3所示執(zhí)行物理機43 的下電指令。若其它物理機的CPU主頻可以調(diào)整，也將其它物理機的CPU主頻調(diào)整到前述計算出的最小CPU主頻。綜上所述，本發(fā)明實施例提供的虛擬化集群系統(tǒng)，能夠在執(zhí)行虛擬化集群整合吋， 在求出最小物理機數(shù)目的虛擬機化整合方案的基礎(chǔ)上，通過計算每ー種虛擬化整合方案的 CPU電壓消耗，選擇出CPU電壓消耗最小的虛擬化整合方案，從而能夠得到CPU電壓能耗更低的虛擬化整合方案，大大提高虛擬化集群整合方案的節(jié)能減排效果。進ー步的，本發(fā)明實施例提供的虛擬化集群系統(tǒng)能夠在虛擬化集群熱點消除策略的制定過程中選擇出CPU電壓調(diào)整最小的遷移目的物理機，大大提高虛擬化集群整合方案的節(jié)能減排效果。請參閱圖4，為本發(fā)明實施例提供的虛擬化集群整合方法的流程示意圖，該方法可以應用于虛擬化集群系統(tǒng)中，該系統(tǒng)包括M臺物理機和宿主在所述M臺物理機上的N臺虛擬機，其中M和N為大于或等于1的整數(shù)，該方法包括步驟S101、通過搜索算法計算得到可容納所述N臺虛擬機的最小物理機數(shù)m，并獲得G種所述最小物理機數(shù)m上宿主所述N臺虛擬機的虛擬化整合方案，其中m為小于或等于M的正整數(shù)，G為大于或等于1的整數(shù)；需要說明的，該搜索算法可以是約束規(guī)劃算法或遺傳算法等任意能夠根據(jù)條件計算出最小物理機數(shù)目的捜索算法。下面以約束規(guī)劃算法為例，詳細介紹ー下最小數(shù)目物理機和滿足最小數(shù)目物理機的虛擬化整合方案的求解過程約束規(guī)劃算法的思想如下限制條件任意一臺物理機1 上的虛擬機資源需求量之和小于或等于所述物理機1 的資源提供能力之和；(資源可以指cpu、內(nèi)存和/或其它資源。)在上述限制條件滿足的前提下通過搜索算法獲得所有N臺虛擬機在物理機上的部署方案；針對所述每ー種部署方案，求解部署有虛擬機的物理機數(shù)；比較所述每ー種部署方案的部署有虛擬機的物理機數(shù)，選取其中最小的物理機數(shù)作為可容納所有虛擬機的最小物理機數(shù)m，并將所述最小物理機數(shù)m對應的G種部署方案作為滿足所述最小物理機數(shù)m的虛擬化整合方案。首先，為了使本領(lǐng)域普通技術(shù)人員了解本發(fā)明實施例，先介紹以下幾個定義1、虛擬化集群中的物理機集合為N = {ηι，η2，η3……}，其中Iii代表該虛擬化集群中的第i臺物理機；虛擬化集群中虛擬機的集合V = Iv1, V2, V3. . . . . }，其中Vj代表該虛擬化集群中的第j臺虛擬機。2、每臺物理機Iii對應ー個向量Hi, Hi = Ihil，......hij;......}表示虛擬機在該
物理機Iii上是否有部署，其中= 1代表虛擬機ろ部署在物理機IIi上，= 0代表虛擬機ろ沒有部署在物理機Iii上。例如，該虛擬化集群中有5臺虛擬機和2臺物理機主機，若第2臺物理機主機的吐={1,0,1，0，0}，代表該物理機上部署這第1臺和第3臺虛擬機，沒有部署第2臺、第4臺和第5臺虛擬機。3、Rp代表每個虛擬機的CPU資源需求向量，Cp (Iii)代表物理機Iii的CPU資源能力向量；Rm代表每個虛擬機的內(nèi)存資源需求向量，Cm(Iii)代表物理機Iii的CPU內(nèi)存能力向里。規(guī)劃算法的限制條件可以表示為如下不等式
““ i _ —"-ν "i / v — ^ ·根據(jù)以上限制條件，規(guī)劃算法目標為最小化變量X，X定義如下X=E I Hi I，其中I Hi I = 0表示物理機Iii上沒有虛擬機部署，| Hi |乒0表示物理機Iii上至少有一臺虛擬機部署，即至少有一= 1。這個問題與多重背包問題類似，可以通過約束規(guī)劃的方法找到最小的解X = m，m 即為可容納所有虛擬機的最小的物理機數(shù)，同時可以獲得滿足Σ IHi =m的向量Hi。所有物理機的向量Hi就代表了一個可行的虛擬化集群整合方案。
需要說明的是，雖然最小值m是唯一的，但是滿足Σ Hi =m的可行解可以是多個，事實上，在虛擬化集群規(guī)模比較大的情況下，通過本發(fā)明實施例提供的方法求解出的滿足Σ IHi =m的可行的虛擬化集群整合方案往往是多個，所以需要進行本發(fā)明實施例提供的CPU能耗計算步驟計算每ー種虛擬化集群整合方案的能耗，然后選擇其中能耗最小的。步驟S102、計算每一種所述虛擬化整合方案的CPU電壓消耗計算第i種虛擬化整合方案的第j臺物理機Pu的CPU利用率；將所述CPU利用率乘以物理機Pu的主頻最高值，得到物理機Pu上宿主虛擬機所需要的最小CPU主頻；根據(jù)所述物理機Pu的最小CPU主頻，從物理機的CPU主頻與電壓的映射關(guān)系中獲得與所述最小CPU主頻關(guān)聯(lián)的電壓值；將所述第i種虛擬化整合方案中m臺物理機的所述電壓值相加得到所述第i種虛擬化整合方案的CPU電壓消耗，其中i為小于或等于G的正整數(shù)，j為小于或等于m的正整數(shù)；定義虛擬化集群整合方案ρ的CPU電壓消耗代價為f (P)；該虛擬化集群整合方案中每個物理機的電壓消耗為D(ni)，那么f (ρ) =Σ D(Iii) i e [l,m]每個物理機的電壓消耗為D(Iii)的計算如下如果物理機Iii上不存在虛擬機，那么D (Iii) = 0 ；如果物理機Iii上存在虛擬機，首先，計算出物理機Iii的CPU利用率，在一種實現(xiàn)方式下，物理機Iii的CPU利用率為部署在物理機IIi上的所有虛擬機的CPU利用率之和；在另ー種實現(xiàn)方式下，物理機叫的CPU利用率還可以包括其它ー些對消耗CPU資源的軟硬件的CPU利用率；然后，將該CPU利用率乘以物理機Iii的主頻最高值(主頻最高值可以通過查找該物理機的主頻與電壓的映射關(guān)系獲得)，得到的乘積為物理機Iii可以調(diào)整到的最小主頻；接下來，根據(jù)所述最小主頻查找物理機Iii的CPU主頻與電壓的映射關(guān)系，獲得所述最小主頻關(guān)聯(lián)的電壓值，該電壓值即為D(Iii)。例如物理機Iii的CPU利用率為70%，假設表1是該物理機Iii的主頻與電壓的映射關(guān)系，從中可以得出，該物理機Iii的主頻最高值為 1.4GHz，那么該物理機Iii可以調(diào)整到的最小主頻是1.4GHzX70%= 0. 98GHz，如果表1中有與0. 98GHz對應的電壓，則那個電壓值為D(Iii)，但是此時表1中沒有與0. 98GHz對應的電壓值，在ー種優(yōu)選的實現(xiàn)方式下可以選擇降頻到IGHz (調(diào)整到再低就不能滿足需求了)， 其對應的電壓值為1. 308V,即D(Iii) = 1. 308V。
權(quán)利要求
1.一種虛擬化集群整合方法，其特征在干，所述方法應用于虛擬化集群系統(tǒng)中，所述系統(tǒng)包括M臺物理機和宿主在所述M臺物理機上的N臺虛擬機，其中M和N為大于或等于1 的整數(shù)，所述方法包括通過搜索算法計算得到可容納所述N臺虛擬機的最小物理機數(shù)m，并獲得G種所述最小物理機數(shù)m上宿主所述N臺虛擬機的虛擬化整合方案，其中m為小于或等于M的正整數(shù)，G 為大于或等于1的整數(shù)；計算每一種所述虛擬化整合方案的CPU電壓消耗計算第i種虛擬化整合方案的第j 臺物理機Pu的CPU利用率；將所述CPU利用率乘以物理機Pu的主頻最高值，得到物理機 Pij上宿主虛擬機所需要的最小CPU主頻；根據(jù)所述物理機Pu的最小CPU主頻，從物理機的 CPU主頻與電壓的映射關(guān)系中獲得與所述最小CPU主頻關(guān)聯(lián)的電壓值；將所述第i種虛擬化整合方案中m臺物理機的所述電壓值相加得到所述第i種虛擬化整合方案的CPU電壓消耗，其中i為小于或等于G的正整數(shù)，j為小于或等于m的正整數(shù)；根據(jù)所述G種虛擬化整合方案計算得到的CPU電壓消耗的最小值確定第一虛擬化整合方案，若所述第一虛擬化整合方案為ー個，根據(jù)所述第一虛擬化整合方案確定虛擬化整合遷移策略。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在干，在根據(jù)所述G種虛擬化整合方案計算得到的CPU電壓消耗的最小值確定第一虛擬化整合方案之后，所述方法還包括若所述第一虛擬化整合方案為多個，根據(jù)所述第一虛擬化整合方案中待遷移的虛擬機的內(nèi)存利用率之和最小的虛擬化整合方案確定虛擬化整合遷移策略。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在干，所述通過捜索算法計算獲得可容納所有N臺虛擬機的最小物理機數(shù)m，并獲得G種滿足所述最小物理機數(shù)m的虛擬化整合方案， 其中m為小于或等于M的正整數(shù)，G為大于或等于1的整數(shù)，具體包括
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的方法，其特征在干，所述虛擬化整合遷移策略包括 虛擬機遷移指令、物理機下電指令以及物理機CPU調(diào)頻指令。
5.一種計算物理機CPU電壓能耗的方法，其特征在干，所述方法包括計算出所述物理機的CPU利用率；將所述物理機的CPU利用率乘以該物理機的主頻最高值，得到所述物理機的最小CPU主頻；根據(jù)所述最小CPU主頻，從所述物理機的CPU主頻與電壓的映射關(guān)系中獲得與所述最小CPU主頻關(guān)聯(lián)的電壓值。
6.一種虛擬化集群整合裝置，其特征在干，所述裝置包括最小物理機數(shù)確定模塊，用于通過捜索算法計算得到可容納所述N臺虛擬機的最小物理機數(shù)m，并獲得G種所述最小物理機數(shù)m上宿主所述N臺虛擬機的虛擬化整合方案，其中 m為小于或等于M的正整數(shù)，G為大于或等于1的整數(shù)；CPU能耗計算模塊，用于計算每ー種所述虛擬化整合方案的CPU電壓消耗計算第i種虛擬化整合方案的第j臺物理機Pu的CPU利用率；將所述CPU利用率乘以物理機Pu的主頻最高值，得到物理機Pu上宿主虛擬機所需要的最小CPU主頻；根據(jù)所述物理機Pu的最小CPU主頻，從所述物理機的CPU主頻與電壓的映射關(guān)系中獲得與所述最小CPU主頻關(guān)聯(lián)的電壓值；；將所述第i種虛擬化整合方案中m臺物理機的所述電壓值相加得到所述第i 種虛擬化整合方案的CPU電壓消耗，其中i為小于或等于G的正整數(shù)，j為小于或等于m的正整數(shù)；遷移策略制定模塊，用于根據(jù)所述G種虛擬化整合方案計算得到的CPU電壓消耗的最小值確定第一虛擬化整合方案，若所述第一虛擬化整合方案為ー個，根據(jù)所述第一虛擬化整合方案確定虛擬化整合遷移策略。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在干，所述遷移策略制定模塊還用于若所述第一虛擬化整合方案為多個，根據(jù)所述第一虛擬化整合方案中待遷移的虛擬機的內(nèi)存利用率之和最小的虛擬化整合方案確定虛擬化整合遷移策略。
8.根據(jù)權(quán)利要求6或7所述的裝置，其特征在干，所述最小物理機數(shù)確定模塊具體用干
9.一種虛擬化集群系統(tǒng)，其特征在干，包括M臺物理機和宿主在所述M臺物理機上的N 臺虛擬機，其中M和N為大于或等于1的整數(shù)，所述M臺物理機中的任意一臺物理機上部署有如權(quán)利要求6所述的虛擬化集群整合裝置。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在干，所述M臺物理機中的任意一臺物理機上所宿主的虛擬機上部署有如權(quán)利要求6所述虛擬化集群整合裝置。
11.根據(jù)權(quán)利要求9或10所述的系統(tǒng)，其特征在干，所述每臺物理機包括硬件層和運行在所述硬件層之上的虛擬機監(jiān)控單元VMM，所述VMM用于獲取本物理機CPU主頻和電壓的映射關(guān)系，并傳遞給部署有所述虛擬化集群整合裝置的物理機。
全文摘要
本發(fā)明實施例涉及虛擬機整合技術(shù)，尤其涉及一種虛擬化集群整合的方法、裝置及系統(tǒng)，該方法包括通過搜索算法計算得到可容納虛擬化集群中所有虛擬機的最小物理機數(shù)，并獲得所有滿足最小物理機數(shù)的虛擬化整合方案，然后計算每一種虛擬化整合方案的CPU電壓消耗，從這些虛擬化整合方案中選擇出CPU電壓消耗最小的，根據(jù)此CPU電壓消耗最小的虛擬化整合方案制定虛擬化整合遷移策略?？梢?，通過本發(fā)明實施例能夠得到CPU電壓能耗更低的虛擬化整合方案，大大提高虛擬化集群整合方案的節(jié)能減排效果。
文檔編號G06F1/32GK102591443SQ20111045106
公開日2012年7月18日 申請日期2011年12月29日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月29日
發(fā)明者于璠 申請人:華為技術(shù)有限公司