云環(huán)境下的數(shù)據(jù)中心節(jié)能方法
【專利摘要】一種云環(huán)境下的數(shù)據(jù)中心節(jié)能方法，包括：根據(jù)歷史負(fù)載動態(tài)地更新隊列中各服務(wù)器的遷移觸發(fā)優(yōu)先級；基于啟發(fā)信息確定候選遷移虛擬機；基于負(fù)載相似度和資源適配度選擇遷移目標(biāo)服務(wù)器。由于本發(fā)明根據(jù)虛擬機當(dāng)前負(fù)載估算遷移開銷，并引入系統(tǒng)負(fù)載特征向量(盡量混合部署不同負(fù)載特征的虛擬機)，以提升整體資源利用率，系統(tǒng)按照收益最大化/開銷最小化啟發(fā)策略確定候選遷移虛擬機，從而能大幅降低能耗。
【專利說明】
云環(huán)境下的數(shù)據(jù)中心節(jié)能方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及云計算【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種云環(huán)境下的數(shù)據(jù)中心節(jié)能方法。

【背景技術(shù)】
[0002]隨著云計算的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)中心高能耗成為一個亟待解決的問題。根據(jù)Amazon估算，每年的能耗開銷占到其數(shù)據(jù)中心總開銷的42%，其中直接能耗開銷占19%，冷卻(包含冷卻設(shè)備)開銷占23%。數(shù)據(jù)中心節(jié)能技術(shù)旨在保障服務(wù)質(zhì)量的情況下最小化能耗開銷，對云服務(wù)提供商有著很強的吸引力。
[0003]在強大的需求下，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界紛紛投身到數(shù)據(jù)中心節(jié)能技術(shù)的研究上。目前數(shù)據(jù)中心節(jié)能技術(shù)分為硬件節(jié)能技術(shù)和軟件節(jié)能技術(shù)。
[0004]目前有一系列的硬件節(jié)能技術(shù),例如SpeedStep、PowNow> DBS(按需切換，DemandBased Switching),它們通過在資源閑置的時候降低CPU時鐘頻率或關(guān)閉部分核(chip)來達(dá)到節(jié)能目的。ACPI (高級配置和電源管理接口，Advanced Configurat1n and PowerInterface)定義了 4種電源狀態(tài)，并通過操作系統(tǒng)實現(xiàn)電源狀態(tài)的切換，為能耗管理提供了靈活性。
[0005]軟件節(jié)能技術(shù)主要指能耗感知的調(diào)度技術(shù)。其范圍涵蓋較廣，包括彈性計算、能耗感知的處理器調(diào)度和任務(wù)調(diào)度、服務(wù)器整合(Server Consolidat1n)等。其中服務(wù)器整合技術(shù)發(fā)展較為成熟，它基于在線遷移技術(shù)對虛擬機進(jìn)行動態(tài)重分配，在保障服務(wù)質(zhì)量的情況下使用最少的服務(wù)器從而達(dá)到節(jié)能目的。服務(wù)器整合問題旨在滿足服務(wù)質(zhì)量和不超過單個服務(wù)器資源上限的情況下，使用最少的服務(wù)器集合來滿足數(shù)據(jù)中心所有虛擬機運行需求。它可歸結(jié)為多維裝箱問題(MDBP, Multi dimens1nal bin packing problem),是一個NP困難問題，即使是單維度的裝箱問題?？梢酝ㄟ^分支限界算法得到該問題的最優(yōu)解，但時間消耗太高，在工業(yè)場景下不適用。通常采用最佳適應(yīng)下降(BFD, best-fit decreasing)和首次適應(yīng)下降(FFD, fisrt-fit decreasing)等啟發(fā)式方法解決。
[0006]在線遷移是實現(xiàn)服務(wù)器整合的關(guān)鍵技術(shù)，它能在很短的宕機時間內(nèi)將處于運行狀態(tài)的虛擬機從一臺服務(wù)器遷移到另一臺服務(wù)器上。在線遷移可以靈活地轉(zhuǎn)移工作負(fù)載，在服務(wù)器維護(hù)中經(jīng)常使用。它可以用來在數(shù)據(jù)中心服務(wù)器間實現(xiàn)負(fù)載均衡，避免服務(wù)器出現(xiàn)過載情況。
[0007]盡管目前存在一些彈性伸縮的專利，然而大都根據(jù)數(shù)據(jù)中心當(dāng)前負(fù)載進(jìn)行調(diào)整，忽略了虛擬機負(fù)載特征和遷移開銷。例如，專利號為CN103077082 A的專利，提出了《一種數(shù)據(jù)中心負(fù)載分配及虛擬機遷移節(jié)能方法及系統(tǒng)》。該方法首先生成超載服務(wù)器列表，按照資源利用率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，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。專利號為CN103024048 A的專利，公開了一種云環(huán)境下的資源調(diào)度方法。該專利從系統(tǒng)級節(jié)能角度出發(fā)，在滿足云任務(wù)的執(zhí)行時間和費用兩個QOS需求的前提下，以系統(tǒng)總能耗最小為目標(biāo)，對資源進(jìn)行調(diào)度，可有效降低云數(shù)據(jù)中心的能源消耗；并進(jìn)一步采用改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行最優(yōu)資源調(diào)度方案的搜索，從而有效提高了算法的收斂性能。然而它們沒有考慮到虛擬機多種資源的負(fù)載特征，若將不同負(fù)載特征虛擬機進(jìn)行混合，有助于進(jìn)一步提升資源利用率。同時遷移開銷(特別是宕機時間)對服務(wù)質(zhì)量的影響也是資源分配過程中應(yīng)該著重考慮的因素。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本發(fā)明解決的問題是提供一種云環(huán)境下的數(shù)據(jù)中心節(jié)能方法，能大幅降低數(shù)據(jù)中心能耗。
[0009]為解決上述問題，本發(fā)明實施例提供了一種云環(huán)境下的數(shù)據(jù)中心節(jié)能方法，包括:
[0010]根據(jù)歷史負(fù)載動態(tài)地更新隊列中各服務(wù)器的遷移觸發(fā)優(yōu)先級；
[0011]基于啟發(fā)信息確定候選遷移虛擬機；
[0012]基于負(fù)載相似度和資源適配度選擇遷移目標(biāo)服務(wù)器。
[0013]可選的，所述根據(jù)歷史負(fù)載動態(tài)地更新隊列中各服務(wù)器的遷移觸發(fā)優(yōu)先級的方法，具體操作步驟包括:
[0014](11):收集物理機歷史負(fù)載數(shù)據(jù)，獲取當(dāng)前負(fù)載，并根據(jù)AR模型得到預(yù)測負(fù)載；
[0015](12):對于CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)、I/O四種資源類型，執(zhí)行步驟13~16的過程；
[0016](13):若服務(wù)器處于高負(fù)載狀態(tài)，優(yōu)先級(pr≥prH)遞增(若從其它狀態(tài)進(jìn)入高負(fù)載狀態(tài)，則初始化為prH)，以盡快遷移位于高負(fù)載服務(wù)器上的虛擬機，轉(zhuǎn)步驟17 ；
[0017](14):若服務(wù)器處于警告狀態(tài)，優(yōu)先級(pr e [prff, prH])遞增(若從低優(yōu)先級狀態(tài)進(jìn)入警告狀態(tài)，則初始化為Prw)，并根據(jù)負(fù)載走勢修正優(yōu)先級；
[0018]若負(fù)載處于上升狀態(tài)，則根據(jù)趨勢度I AL|相應(yīng)地增大優(yōu)先級，轉(zhuǎn)步驟17 ；
[0019]若負(fù)載處于下降狀態(tài)，則根據(jù)趨勢度I AL|相應(yīng)地減小優(yōu)先級，轉(zhuǎn)步驟17 ；
[0020](15):如服務(wù)器處于最佳狀態(tài)，優(yōu)先級(pr e [pr0, prH])遞減。若負(fù)載預(yù)測值高于警告閾值Prw則遞增優(yōu)先級(若預(yù)測值優(yōu)低優(yōu)先級首次進(jìn)入警告狀態(tài)，則初始化為prw)，然后根據(jù)負(fù)載趨勢△ L修正優(yōu)先級，轉(zhuǎn)步驟7 ；
[0021](16):如果服務(wù)器處于低負(fù)載狀態(tài)，優(yōu)先級(pr e [prL, prH])遞增，然后根據(jù)負(fù)載趨勢Λ L修正優(yōu)先級；
[0022](18):若

【權(quán)利要求】
1.一種云環(huán)境下的數(shù)據(jù)中心節(jié)能方法，其特征在于，包括: 根據(jù)歷史負(fù)載動態(tài)地更新隊列中各服務(wù)器的遷移觸發(fā)優(yōu)先級； 基于啟發(fā)信息確定候選遷移虛擬機； 基于負(fù)載相似度和資源適配度選擇遷移目標(biāo)服務(wù)器。
2.如權(quán)利要求1所述的云環(huán)境下的數(shù)據(jù)中心節(jié)能方法，其特征在于，所述根據(jù)歷史負(fù)載動態(tài)地更新隊列中各服務(wù)器的遷移觸發(fā)優(yōu)先級的方法，具體操作步驟包括: (11):收集物理機歷史負(fù)載數(shù)據(jù)，獲取當(dāng)前負(fù)載，并根據(jù)AR模型得到預(yù)測負(fù)載； (12):對于CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)、I/O四種資源類型，執(zhí)行步驟13~16的過程； (13):若服務(wù)器處于高負(fù)載狀態(tài)，優(yōu)先級(pr^ prH)遞增(若從其它狀態(tài)進(jìn)入高負(fù)載狀態(tài)，則初始化為prH)，以盡快遷移位于高負(fù)載服務(wù)器上的虛擬機，轉(zhuǎn)步驟17 ； (14):若服務(wù)器處于警告狀態(tài)，優(yōu)先級(pre [prff, prH])遞增(若從低優(yōu)先級狀態(tài)進(jìn)入警告狀態(tài)，則初始化為Prw)，并根據(jù)負(fù)載走勢修正優(yōu)先級； 若負(fù)載處于上升狀態(tài)，則根據(jù)趨勢度I ALl相應(yīng)地增大優(yōu)先級，轉(zhuǎn)步驟17 ； 若負(fù)載處于下降狀態(tài)，則根據(jù)趨勢度I ALl相應(yīng)地減小優(yōu)先級，轉(zhuǎn)步驟17 ； (15):如服務(wù)器處于最佳狀態(tài)，優(yōu)先級(pre [pr0, prH])遞減。若負(fù)載預(yù)測值高于警告閾值Prw則遞增優(yōu)先級(若預(yù)測值優(yōu)低優(yōu)先級首次進(jìn)入警告狀態(tài)，則初始化為prw)，然后根據(jù)負(fù)載趨勢Λ L修正優(yōu)先級，轉(zhuǎn)步驟7 ； (16):如果服務(wù)器處于低負(fù)載狀態(tài)，優(yōu)先級(pre [prL, prH])遞增，然后根據(jù)負(fù)載趨勢ΔL修正優(yōu)先級；
(17):若
7則將物理機加入到遷移觸發(fā)優(yōu)先隊列Q中。
3.如權(quán)利要求1所述的云環(huán)境下的數(shù)據(jù)中心節(jié)能方法，其特征在于，基于啟發(fā)信息確定候選遷移虛擬機的方法包括: (21):如果服務(wù)器處于低負(fù)載狀態(tài)，則將該服務(wù)器上的所有虛擬機加入遷移虛擬機隊列MQ ;否則執(zhí)行步驟22 ； (22):獲取該服務(wù)器的當(dāng)前負(fù)載狀態(tài)，根據(jù)
1ZePr計算該服務(wù)器的負(fù)載特征； (23):如果該服務(wù)器上還有虛擬機未處理，則轉(zhuǎn)步驟24;否則轉(zhuǎn)步驟26 ； (24):根據(jù)公式C= C1M+C2DT計算遷移開銷； (25):根據(jù)公式=
計算虛擬機遷移優(yōu)先級，轉(zhuǎn)步驟23 ； (26):選擇優(yōu)先級最大的虛擬機加入遷移虛擬機隊列MQ。
4.如權(quán)利要求1所述的云環(huán)境下的數(shù)據(jù)中心節(jié)能方法，其特征在于，所述基于負(fù)載相似度和資源適配度選擇遷移目標(biāo)服務(wù)器的方法包括: (31):根據(jù)公式
計算虛擬機實際使用的資源向量；(32):遍歷所有服務(wù)器，如果還有服務(wù)器未遍歷則執(zhí)行步驟33;否則轉(zhuǎn)步驟36 ； (33):根據(jù)公式
)計算服務(wù)器可分配資源量； (34):若服務(wù)器的任意類可用資源均滿足該虛擬機資源分配請求，則將該服務(wù)器加入候選服務(wù)器隊列CSL ； (35):處理下一臺服務(wù)器，轉(zhuǎn)步驟32; (36):若低負(fù)載和最佳狀態(tài)服務(wù)器所占比例小于某個閾值，則喚醒適量的服務(wù)器投入使用； (37):遍歷隊列CSL的所有候選服務(wù)器，若存在未處理的服務(wù)器執(zhí)行步驟38;否則轉(zhuǎn)步驟 311 ； (38):根據(jù)公式M
計算服務(wù)器和虛擬機的負(fù)載相似度； (39):根據(jù)公式D(冬Κ)= Ρ；-?7；|計算服務(wù)器和虛擬機的資源適配度； (310):根據(jù)公式H(PilVj)= S(PilVj)D(PilVj)計算優(yōu)先級，轉(zhuǎn)步驟37; (311):按照優(yōu)先級對隊列CSL進(jìn)行排序； (312):從隊列頭部:某個區(qū)間隨機選擇一臺服務(wù)器作為遷移目標(biāo)服務(wù)器； (313):執(zhí)行虛擬機遷移操作。
【文檔編號】G06F9/50GK104199736SQ201410307739
【公開日】2014年12月10日 申請日期:2014年6月30日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月30日
【發(fā)明者】尹建偉, 楊勇, 金路, 董科雄, 潘曉華, 鄧水光 申請人:浙江大學(xué)蘇州工業(yè)技術(shù)研究院, 蘇州龍?zhí)菩畔⒖萍加邢薰?br>