專利名稱：一種基于性能預(yù)測(cè)的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)服務(wù)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于性能預(yù)測(cè)的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移方法。
背景技術(shù)：
由于應(yīng)用程序信息的不確定性以及物理機(jī)處理能力的差異性導(dǎo)致了虛擬計(jì)算環(huán)境中物理機(jī)的負(fù)載失衡，因此如何在網(wǎng)絡(luò)中協(xié)調(diào)不同物理機(jī)的負(fù)載、維持高效的資源使用率，是虛擬化技術(shù)一個(gè)關(guān)鍵問題。普遍的做法是根據(jù)物理機(jī)系統(tǒng)中各個(gè)物理機(jī)資源的不同利用情況，利用虛擬機(jī)遷移技術(shù)，把資源利用率高的物理機(jī)上的虛擬機(jī)遷移到最合適的目標(biāo)節(jié)點(diǎn)上，從而維持系統(tǒng)性能的穩(wěn)定。在一般的虛擬機(jī)遷移技術(shù)中，負(fù)載均衡算法包含三個(gè)部分:(I)遷移時(shí)機(jī)的選擇，即確定什么時(shí)候應(yīng)該遷移一個(gè)虛擬機(jī)，以確保整個(gè)物理機(jī)上的性能始終維持較佳狀態(tài)；
(2)候選遷移虛擬機(jī)的選擇，即確定哪些虛擬機(jī)應(yīng)該被遷移；(3)虛擬機(jī)遷移目的地的選擇，即確定虛擬機(jī)應(yīng)該被遷移到哪個(gè)目標(biāo)物理機(jī)上。盡管目前存在動(dòng)態(tài)遷移方面的技術(shù)，如專利申請(qǐng)?zhí)枮?01210137244.5的中國專利申請(qǐng)?zhí)岢隽艘惶滋摂M機(jī)的動(dòng)態(tài)遷移技術(shù)，包括:獲取第一物理機(jī)組內(nèi)的各個(gè)物理機(jī)的負(fù)載信息，所述第一物理機(jī)組內(nèi)的各個(gè)物理機(jī)共用同一個(gè)接入交換機(jī)；根據(jù)第一動(dòng)態(tài)資源調(diào)度策略和所述第一物理機(jī)組內(nèi)各個(gè)物理機(jī)的負(fù)載信息，確定所述第一物理機(jī)組內(nèi)的源物理機(jī)和目的物理機(jī)；所述源物理機(jī)為所述負(fù)載信息超過第一閾值的物理機(jī)，所述目的物理機(jī)為所述負(fù)載信息小于第二閾值的物理機(jī)；所述第一閾值大于所述第二閾值；根據(jù)第二動(dòng)態(tài)資源調(diào)度策略，向所述源物理機(jī)下發(fā)遷移指令，所述遷移指令包括待遷移虛擬機(jī)標(biāo)識(shí)和所述目的物理機(jī)的標(biāo)識(shí)，用以使所述源物理機(jī)根據(jù)所述遷移指令，將所述源物理機(jī)上與所述待遷移虛擬機(jī)標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的虛擬機(jī)遷移到與所述目的物理機(jī)的標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的目的物理機(jī)中，使得所述目的物理機(jī)在接收所述源物理機(jī)上與所述待遷移虛擬機(jī)標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的虛擬機(jī)之后的負(fù)載信息小于所述第一閾值，以及遷出虛擬機(jī)之后的源物理機(jī)的負(fù)載信息小于所述第一閾值。然而該技術(shù)不能對(duì)現(xiàn)有的負(fù)載信息進(jìn)行充分分析，致使系統(tǒng)一方面進(jìn)行無效用的遷移，另一方面面對(duì)大量突發(fā)必負(fù)載時(shí)還可能導(dǎo)致頻繁的遷移，影響了系統(tǒng)性能，無法發(fā)揮調(diào)節(jié)負(fù)載作用。性能預(yù)測(cè)是以SVD (Singular Value Decomposition,奇異值分解)理論對(duì)負(fù)載進(jìn)行分析之后產(chǎn)生相對(duì)準(zhǔn)確的性能預(yù)測(cè)值，從而有效的支撐動(dòng)態(tài)遷移。SVD是線性代數(shù)中一種重要的矩陣分解，也是矩陣分析中正規(guī)矩陣對(duì)角化的推廣。該理論在信號(hào)處理、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域中應(yīng)用非常廣泛。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)所存在的上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于性能預(yù)測(cè)的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移方法，能夠?qū)崿F(xiàn)整個(gè)物理機(jī)系統(tǒng)的負(fù)載均衡。
—種基于性能預(yù)測(cè)的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移方法，包括如下步驟:(I)對(duì)于物理機(jī)系統(tǒng)中的任一臺(tái)物理機(jī)，構(gòu)建其負(fù)載信息矩陣W ;并對(duì)所述的負(fù)載信息矩陣W進(jìn)行SVD分解，得到時(shí)間參數(shù)相關(guān)矩陣U、奇異值對(duì)角對(duì)陣Σ和中介系數(shù)矩陣V；(2)對(duì)時(shí)間參數(shù)相關(guān)矩陣U中各行元素集合進(jìn)行相似度分析，提取出與當(dāng)前時(shí)刻相似度最大的元素集合T。，進(jìn)而計(jì)算出物理機(jī)的負(fù)載預(yù)測(cè)信息集合Zf ；(3)根據(jù)物理機(jī)的當(dāng)前負(fù)載信息以及負(fù)載預(yù)測(cè)信息集合Zf，判斷是否需要對(duì)該物理機(jī)進(jìn)行虛擬機(jī)遷移:若是，則執(zhí)行步驟(4);若否，則返回步驟(I)判斷下一臺(tái)物理機(jī)；(4)根據(jù)物理機(jī)的負(fù)載預(yù)測(cè)信息集合Zf，確定物理機(jī)未來利用率最大的資源類型，并選取當(dāng)前物理機(jī)上該資源類型利用率最大的虛擬機(jī)作為待遷移虛擬機(jī)；(5)從物理機(jī)系統(tǒng)其他物理機(jī)中選取出一臺(tái)作為目標(biāo)物理機(jī)，并將待遷移虛擬機(jī)遷移加載至該目標(biāo)物理機(jī)上；(6)返回步驟(I)判斷下一臺(tái)物理機(jī)，并依此循環(huán)遍歷物理機(jī)系統(tǒng)中的每臺(tái)物理機(jī)。所述的負(fù)載信息矩陣W的表達(dá)式如下:
權(quán)利要求
1.一種基于性能預(yù)測(cè)的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移方法，包括如下步驟: (1)對(duì)于物理機(jī)系統(tǒng)中的任一臺(tái)物理機(jī)，構(gòu)建其負(fù)載信息矩陣W;并對(duì)所述的負(fù)載信息矩陣W進(jìn)行SVD分解，得到時(shí)間參數(shù)相關(guān)矩陣U、奇異值對(duì)角對(duì)陣Σ和中介系數(shù)矩陣V ； (2)對(duì)時(shí)間參數(shù)相關(guān)矩陣U中各行元素集合進(jìn)行相似度分析，提取出與當(dāng)前時(shí)刻相似度最大的元素集合T。，進(jìn)而計(jì)算出物理機(jī)的負(fù)載預(yù)測(cè)信息集合Zf ； (3)根據(jù)物理機(jī)的當(dāng)前負(fù)載信息以及負(fù)載預(yù)測(cè)信息集合Zf，判斷是否需要對(duì)該物理機(jī)進(jìn)行虛擬機(jī)遷移:若是，則執(zhí)行步驟(4);若否，則返回步驟(I)判斷下一臺(tái)物理機(jī)； (4)根據(jù)物理機(jī)的負(fù)載預(yù)測(cè)信息集合Zf，確定物理機(jī)未來利用率最大的資源類型，并選取當(dāng)前物理機(jī)上該資源類型利用率最大的虛擬機(jī)作為待遷移虛擬機(jī)； (5)從物理機(jī)系統(tǒng)其他物理機(jī)中選取出一臺(tái)作為目標(biāo)物理機(jī)，并將待遷移虛擬機(jī)遷移加載至該目標(biāo)物理機(jī)上； (6)返回步驟(I)判斷下一臺(tái)物理機(jī)，并依此循環(huán)遍歷物理機(jī)系統(tǒng)中的每臺(tái)物理機(jī)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移方法，其特征在于:所述的負(fù)載信息矩陣W的表達(dá)式如下:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移方法，其特征在于:所述的步驟(I)中，根據(jù)以下關(guān)系式對(duì)負(fù)載信息矩陣W進(jìn)行SVD分解:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移方法，其特征在于:所述的步驟(2)中，提取出與當(dāng)前時(shí)刻相似度最大的元素集合T。的方法如下: 首先，根據(jù)以下算式計(jì)算時(shí)間參數(shù)相關(guān)矩陣U中第一行元素集合Ttl與其他各行元素集合的夾角Θ:
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移方法，其特征在于:所述的步驟(2)中，根據(jù)以下算式計(jì)算物理機(jī)的負(fù)載預(yù)測(cè)信息集合Zf:Zf = Tf* Σ *vTf = α *Τ0+ β 其中=Ttl為時(shí)間參數(shù)相關(guān)矩陣U中的第一行元素集合，IV1為時(shí)間參數(shù)相關(guān)矩陣U中元素集合T。的前一行元素集合，α和β均為給定的權(quán)重系數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移方法，其特征在于:所述的步驟(2)中，根據(jù)以下算式計(jì)算物理機(jī)的負(fù)載預(yù)測(cè)信息集合Zf:
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移方法，其特征在于:所述的步驟(3)中，判斷是否需要對(duì)物理機(jī)進(jìn)行虛擬機(jī)遷移的方法如下: a.根據(jù)以下算式計(jì)算物理機(jī)的當(dāng)前負(fù)載值Ltl: L0 = α i*s01+ a 2*S(I2+ a 3*s03+ a 4*S(I4 其中，S01 S04分別表示物理機(jī)當(dāng)前時(shí)刻的CPU利用率、內(nèi)存利用率、I/O利用率和網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率，ct i α 4均為給定的權(quán)重系數(shù)； b.判斷當(dāng)前負(fù)載值Ltl是否大于給定的負(fù)載閾值K1，若是，則執(zhí)行步驟c;若否，則返回步驟(I)判斷下一臺(tái)物理機(jī)； c.根據(jù)以下算式計(jì)算物理機(jī)的未來負(fù)載值Lf: Lf = a *zfl+ a 2*zf2+ α 35^zf3+ α 4木zf4 其中，Zfl Zf4分別為負(fù)載預(yù)測(cè)信息集合Zf中的四個(gè)元素且分別表示物理機(jī)下一時(shí)刻的CPU利用率、內(nèi)存利用率、I/O利用率和網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率； d.判斷未來負(fù)載值Lf是否大于所述的負(fù)載閾值K1，若是，則執(zhí)行步驟(4);若否，則返回步驟(I)判斷下一臺(tái)物理機(jī)。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移方法，其特征在于:所述的步驟(4)中，取負(fù)載預(yù)測(cè)信息集合Zf中最大的元素所對(duì)應(yīng)的資源類型為物理機(jī)未來利用率最大的資源類型。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移方法，其特征在于:所述的步驟(5)中，從物理機(jī)系統(tǒng)其他物理機(jī)中選取出一臺(tái)作為目標(biāo)物理機(jī)的方法為: A.根據(jù)以下算式計(jì)算物理機(jī)系統(tǒng)其他各臺(tái)物理機(jī)的當(dāng)前負(fù)載值U，取當(dāng)前負(fù)載值Ltl最小的物理機(jī)作為候選物理機(jī)； L0 = α i*s01+ a 2*S(I2+ a 3*s03+ a 4*S(I4 其中，S01 S04分別表示物理機(jī)當(dāng)前時(shí)刻的CPU利用率、內(nèi)存利用率、I/O利用率和網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率，ct i α 4均為給定的權(quán)重系數(shù)； B.根據(jù)步驟(I)和(2)求得候選物理機(jī)的負(fù)載預(yù)測(cè)信息集合Hf，并根據(jù)以下算式計(jì)算候選物理機(jī)的未來負(fù)載值Lf: Lf = a ^hfl+ a 2*hf2+ a 3*hf3+ α 4*hf4 其中，hfl hf4分別為負(fù)載預(yù)測(cè)信息集合Hf中的四個(gè)元素且分別表示候選物理機(jī)下一時(shí)刻的CPU利用率、內(nèi)存利用率、I/O利用率和網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率； C.判斷候選物理機(jī)的未來負(fù)載值Lf是否小于給定的負(fù)載閾值K2，若是，則執(zhí)行步驟D；若否，則剔除該候選物理機(jī)后返回執(zhí)行步驟A ; D.使候選物理機(jī)的當(dāng)前負(fù)載值Ltl與未來負(fù)載值Lf相加得到負(fù)載值L，判斷負(fù)載值L是否小于給定的負(fù)載閾值K1，若是，則將該候選物理機(jī)作為目標(biāo)物理機(jī)；若否，則剔除該候選物理機(jī)后返回執(zhí)行步 驟A。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于性能預(yù)測(cè)的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移方法，其通過提取系統(tǒng)性能數(shù)據(jù)，使用奇異值分解定理得到奇異特征值，并對(duì)奇異特征值進(jìn)行相似度分析，從而得到一個(gè)特征向量，再用反SVD算法得到系統(tǒng)下一個(gè)時(shí)刻的性能預(yù)測(cè)值，進(jìn)而根據(jù)未來性能預(yù)測(cè)值啟動(dòng)虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移機(jī)制。本發(fā)明性能預(yù)測(cè)機(jī)制能夠作出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)值，動(dòng)態(tài)遷移機(jī)制能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)負(fù)載均衡；本發(fā)明通過有效地分析物理機(jī)的當(dāng)前信息，及有效地預(yù)測(cè)未來負(fù)載，系統(tǒng)可以有效應(yīng)對(duì)突發(fā)性負(fù)載，減少不必要的遷移所帶來的性能損失。
文檔編號(hào)G06F9/455GK103218261SQ20131007701
公開日2013年7月24日 申請(qǐng)日期2013年3月12日 優(yōu)先權(quán)日2013年3月12日
發(fā)明者尹建偉, 李志紅, 羅威, 李瑩, 鄧水光, 吳健, 吳朝暉 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)