kvm虚拟机的自适应迁移方法研究

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1、北京航空航天大学本科毕业设计（论文）任务书Ⅰ、毕业设计（论文）题目：KVM虚拟机的自适应迁移方法研究Ⅱ、毕业设计（论文）使用的原始资料（数据）及设计技术要求：原始资料：qemu-kvm-0.12.5源码虚拟机的在线迁移技术为计算机的高可用性带来了巨大的影响。然而在传统的动态迁移过程中，会由于网络或者虚拟机的应用等因素导致动态迁移时间过长甚至失败。针对这一问题，我在毕设中首先通过对KVM迁移部分的数据结构和代码流程进行研究，总结影响迁移性能的参数，并对这些参数进行了大量的实验，得到它们对迁移性能的影响，并

2、研究产生该影响的原因；对迁移过程的时间进行建模预测，并针对实验中发现的问题——如传输数据量过大或者计算带宽偏大的问题，对原有的迁移机制进行优化，改善了迁移过程中迁移时间过长或者迁移无法完成的问题，实现了自适应的迁移机制。Ⅲ、毕业设计（论文）工作内容：1.分析研究KVM虚拟机的动态迁移过程，总结得到迁移影响参数。借助代码跟踪以及插入监控点的方式，得到重要的数据结构及核心代码跳转流程，并找到在迁移的过程中影响迁移结果的重要参数。2.实验研究这些参数在实际中对迁移的影响，研究在不同的状态下虚拟机动态迁移的性能

3、变化曲线，结合迁移的代码和数据结构，对实验结果进行分析，研究产生该性能变化的原因。针对每种参数利用曲线拟合的方式来研究分析其对性能变化的具体影响，并最终建立模型刻画各参数对迁移性能的影响。3.设计一种自适应的迁移机制，并针对实验中发现的问题，对KVM源码进行扩展和优化，有效减小KVM动态迁移的时间，提高了动态迁移的性能。Ⅳ、主要参考资料：[1]英特尔开源软件技术中心,复旦大学并行处理研究所,系统虚拟化——原理与实现[M].北京：清华大学出版社,2009.[2]HaiJin,WeiGao,SongWua,

4、XuanhuaShi,XiaoxinWu,FanZhou.OptimizingthelivemigrationofvirtualmachinebyCPUscheduling[J].AdvancedTopicsinCloudComputing,2011,Volume34,Issue4:1088–1096.[3]ChristopherClark,KeirFraser,StevenHand,JacobGormHansen,EricJul,ChristianLimpach,IanPratt,AndrewWarf

5、ield.LiveMigrationofVirtualMachines[J].NSDI’05:2ndSymposiumonNetworkedSystemsDesign&Implementation,USENIXAssociation,May2005.[4]MichaelR.HinesandKartikGopalan.Post-CopyBasedLiveVirtualMachineMigrationUsingAdaptivePre-PagingandDynamicSelf-Ballooning[J].VE

6、E'09Proceedingsofthe2009ACMSIGPLAN/SIGOPSinternationalconferenceonVirtualexecutionenvironments,2009:51-60.[5]HaikunLiu,HaiJin,XiaofeiLiao,LitingHu,ChenYu.LiveMigrationofVirtualMachineBasedonFullSystemTraceandReplay[J].HPDC'09Proceedingsofthe18thACMintern

7、ationalsymposiumonHighperformancedistributedcomputing,2009:101-110.高等工程学院计算机科学与技术专业类392312班学生毕业设计（论文）时间：2013年03月03日至2013年6月10日答辩时间：2013年6月18日成绩：指导教师：兼职教师或答疑教师（并指出所负责部分）：系（教研室）主任（签字）：本人声明我声明，本论文及其研究工作是由本人在导师指导下独立完成的，在完成论文时所利用的一切资料均已在参考文献中列出。作者：签字：时间：2013年

8、6月北京航空航天大学毕业设计(论文)第Ⅰ页KVM虚拟机的自适应迁移方法研究摘要随着计算机技术的发展，虚拟化技术已经成为如今炙手可热的话题。虚拟机动态迁移（LiveMigration）技术是将一台物理服务器上的虚拟机在近乎不停机状态下迁移到另一台物理服务器，提高了虚拟服务器系统的高可用性，对云平台数据中心的负载均衡和灾难恢复有重要的应用价值。KVM是一个开源的虚拟机监控器(VirtualMachineMonitor，VMM)系统，已集成到Li