云环境下基于性能向量的虚拟机部署算法

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1、云环境下基于性能向量的虚拟机部署算法文章编号:1001-9081(2012)01-0016-04doi:10.3724/SPJ.1087.2012.00016摘要:针对云计算环境下虚拟机部署问题,提出充分考虑了系统负载均衡的PM?LB虚拟机部署算法。首先,采用性能向量,规范化地描述虚拟基础设施性能状况;然后,通过计算待部署虚拟机和服务器性能向量的相对距离,得到待部署虚拟机的匹配向量;最后,将匹配向量与系统负载向量综合分析,得到虚拟机部署结果。在CloudSim环境下进行了实验仿真,实验结果证明,使用所提算法可获得较好的系统负载均衡效果和较高的资源利用率。?关键词:云计算;虚

2、拟机;性能向量;性能匹配;负载均衡?中图分类号:TP302文献标志码:AAbstract:Regardingthevirtualmachinedeploymentissuesincloudcomputing,thePerformanceMatching?LoadBalancing(PM?LB)algorithmofvirtualmachinedeploymentwasproposed.Withperformancevector,theperformancestandardizationofvirtualinfrastructurewasdescribed.Thematchi

3、ngvectorwasobtainedbycalculatingtherelativevectordistanceofvirtualmachineandtheservers,thenacomprehensiveanalysisofmatchingvectorandloadbalancingvectorwasdonetogetthedeploymentresult.TheresultsofsimulationinCloudSimenvironmentprovethatusingtheproposedalgorithmcanobtainbetterload?balancingp

4、erformanceandhigherresourceutilization.Keywords:cloudcomputing;virtualmachine;performancevector;performancematching;loadbalancing?嚳0引言?云计算作为一种超大规模的分布式计算系统,对于资源的统一管理是其必须面临的一个重大问题。而虚拟化是将底层物理设备与上层操作系统、软件分离的一种去耦合技术,为云计算模型中的资源管理提供了一种有效的解决方案[1]。将上层服务封装到虚拟机中,通过虚拟机的部署与调度实现对资源的管理,提高了管理的灵活性和可扩展性。因而对

5、于云计算基础设施层虚拟资源的管理技术研宄是保障上层服务可靠性和可用性的基础[2]。?目前,各云计算提供商都推出了自己的资源自动部署解决方案,针对其自身系统特点,其管理方法也是各有千秋。亚马逊(Amazon)的基础设施服务EC2(AmazonElasticComputeCloud)[3]由AmazonMachineImage(AMI)、EC2虚拟机实例和AMI运行环境组成,用户通过自己制定AMI并将其部署在AMI运行环境上,使其成为一个EC2实例,为用户提供基础设施服务;IBM[4]为云计算虚拟基础设施管理提供了以TivoliProvisioningManager(TPM)为

6、代表的丰富的管理产品,其虚拟化部署系统由4个核心模块构成:镜像模板库、资源管理模块、部署引擎和部署调度器,实现了云计算中混合解决方案的自动部署。?在云计算基础设施资源自动部署中,对虚拟资源进行的初次部署是虚拟机基础资源管理的一个重要阶段,主要是指将未运行的虚拟机部署到一台物理机上并使其运行的过程。而初次部署需要解决的一个关键问题就是合理地选择目标物理服务器。?在目前虚拟机部署研宄中,对于目标物理服务器选择算法研宄相对较少,成熟的云计算laaS(lnfrastructureasaService)运行商采用的选择算法都是不公开的,在开源的laaS解决方案中如EUCALYPTUS

7、[5]、OpenNebula[6]虚拟机部署的服务器选择算法都是预留给用户编写,只给出简单的择优选择服务器的算法,将提交来的虚拟机部署在性能最优的服务器上,没有在初次部署阶段充分考虑系统负载均衡因素。?因此本文在分析虚拟机部署技术基础上提出了一种在充分考虑用户体验前提下,能够达到很好的系统负载均衡状态和较高资源利用率的PM?LB虚拟机部署算法,能够很好地适应云计算环境下的多用户动态需求。?1云计算虚拟机部署技术?云计算laaS层中主要采用的虚拟化技术是系统虚拟化技术,系统虚拟化的核心思想是使用虚拟化软件在一台物理机

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