当前位置:主页 > 科技论文 > 计算机论文 >

基于应用特征的虚拟机VCPU调度优化技术研究

发布时间:2018-09-04 16:56
【摘要】:随着近年来虚拟桌面系统和云计算技术的蓬勃发展,虚拟化技术不断成熟和完善。与此同时,虚拟化环境中的应用服务也呈现多元化,并难以预测。由于虚拟机监视器对于虚拟机上运行的应用服务缺乏直观的了解,所以应用类型的不确定性使得虚拟机之间的合理资源分配变得困难。特别是,虚拟机VCPU调度算法对于I/O性能影响尤为显著。针对虚拟机监视器无法感知应用特征的问题,本文提出了基于应用特征感知的VCPU调度优化技术。通过该技术,Xen能够感知应用类型的I/O密集性特征,,为VCPU调度算法高效分配物理计算资源提供有效依据,改善I/O响应延迟。 本文首先分析了Xen虚拟化平台中的关键技术,详细研究了Xen的I/O虚拟化技术和前后端分离的虚拟设备驱动模型;分析了Xen中的虚拟VCPU调度算法,论述了BOOSTING机制在调度算法处理I/O密集型应用的响应时的加速作用;针对混合型应用,提出了由于Xen虚拟机监视器与上层应用之间的“语义鸿沟”,导致了Xen无法感应到混合型应用中的I/O密集型任务,进而使得VCPU调度算法无法为I/O密集型应用的处理提供优先调度,BOOSTING机制无法发挥应有的作用,最终使得I/O响应延迟较大;为了解决上述问题,提出了基于应用特征的VCPU调度优化技术。 其次,该方法通过建立基于虚拟网络后端的I/O特征感应代理,解析经过特权域转发的网络数据包,保存网络流量的历史记录。在此基础上,针对虚拟机中应用类型不可预知的特点,建立了基于置信度的I/O密集性的判定算法,综合考虑网络应用短期和长期的I/O密集性特征的变化,为测量I/O密集性提供了一种动态方法。 第三,本文在建立了I/O特征测量标准的基础上,通过修改事件通知机制,为I/O请求附加了紧迫性信息。通过设计VCPU局部加速机制,改进了VCPU调度策略,使得调度算法最终能够感应混合应用中的I/O密集性特征,从而对于VCPU的调度更有针对性,有效降低了混合应用中I/O请求的响应延迟。 最后,确定了I/O密集性判定算法中的相关参数,通过实验验证了在使用了基于应用特征的VCPU调度技术后,网络I/O延迟有明显下降,验证了该技术的有效性。此外,还通过实验分析了VCPU局部加速率对于网络吞吐率和CPU利用率的影响,其中,通过提高VCPU局部加速率,可以大幅提高I/O密集型应用的网络吞吐率。
[Abstract]:With the rapid development of virtual desktop system and cloud computing technology, virtualization technology is mature and perfect. At the same time, the application services in the virtualization environment are diversified and difficult to predict. Because the virtual machine monitor lacks the intuitive understanding of the application service running on the virtual machine, the uncertainty of the application type makes the reasonable resource allocation between the virtual machines difficult. In particular, the virtual machine VCPU scheduling algorithm has a significant impact on I / O performance. Aiming at the problem that virtual machine monitor can not perceive application feature, this paper proposes a VCPU scheduling optimization technology based on application feature awareness. By using this technique, Xen can perceive the I / O density of the application type, which provides an effective basis for the efficient allocation of physical computing resources by the VCPU scheduling algorithm, and improves the I / O response delay. In this paper, the key technologies of Xen virtualization platform are analyzed, the I / O virtualization technology of Xen and the virtual device driver model are studied in detail, and the virtual VCPU scheduling algorithm in Xen is analyzed. This paper discusses the accelerating effect of BOOSTING mechanism when scheduling algorithms deal with the response of I / O intensive applications, and proposes the semantic gap between Xen virtual machine monitors and upper applications for hybrid applications. As a result, Xen can not sense the I / O intensive tasks in hybrid applications, which makes the VCPU scheduling algorithm unable to provide the priority scheduling mechanism for the processing of I / O intensive applications, and finally makes the I / O response delay larger. In order to solve the above problems, a VCPU scheduling optimization technique based on application features is proposed. Secondly, by establishing the I / O feature sensing agent based on the virtual network back end, the method resolves the network packets forwarded through the privileged domain, and saves the historical records of the network traffic. On this basis, in view of the unpredictable characteristics of application types in virtual machines, an I / O denseness determination algorithm based on confidence degree is established, which takes into account the changes of I / O density characteristics of network applications in the short and long term. It provides a dynamic method for measuring I / O denseness. Thirdly, based on the standard of I / O feature measurement, the urgency information is added to the I / O request by modifying the event notification mechanism. By designing the local acceleration mechanism of VCPU, the VCPU scheduling strategy is improved, so that the scheduling algorithm can eventually sense the I / O density in hybrid applications, which is more pertinent to the scheduling of VCPU. The response latency of I / O requests in hybrid applications is reduced effectively. Finally, the relevant parameters in the algorithm of I / O denseness determination are determined. The experimental results show that the network I / O delay is significantly reduced after using the VCPU scheduling technology based on the application characteristics, and the effectiveness of this technique is verified. In addition, the effect of VCPU local acceleration on network throughput and CPU utilization is analyzed through experiments. By increasing VCPU local acceleration, the network throughput of I / O intensive applications can be greatly improved.
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TP302

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 青云团队;;基于Web的云环境管理系统[J];中国教育网络;2011年01期

2 ;Oracle更新SPARC系统 提升虚拟机性能[J];电脑编程技巧与维护;2011年13期

3 陈取才,张蕴玉,胡修林;Windows下传输缓冲区的分配策略及其比较[J];华中科技大学学报;2001年02期

4 李英壮;廖培腾;孙梦;李先毅;;基于云计算的数据中心虚拟机管理平台的设计[J];实验技术与管理;2011年05期

5 ;九大最新热门IT技术把把都是双刃剑[J];中国新通信;2008年04期

6 刘进军;赵生慧;;面向云计算的多虚拟机管理模型的设计[J];计算机应用;2011年05期

7 上海交通大学云之力量团队;;基于云计算的测试平台[J];中国教育网络;2011年04期

8 张振华;白中英;陈卉;;基于多核多线程处理器的网络设备设计与实现[J];电子设计工程;2009年12期

9 马少兵;马自卫;;数字图书馆私有云平台的构建研究和应用开发[J];现代图书情报技术;2011年04期

10 马洪江;周相兵;佘X;谢成锦;;一种SaaS质量多目标模型的遗传优化研究[J];计算机应用研究;2011年07期

相关会议论文 前10条

1 段翼真;王晓程;;可信安全虚拟机平台的研究[A];第26次全国计算机安全学术交流会论文集[C];2011年

2 戴俊;;虚拟机技术在冶金模型平台中的应用[A];中国计量协会冶金分会2011年会论文集[C];2011年

3 张志强;王万玉;王建平;李凡;袁刚;;多站多星任务调度优化模型研究[A];第二十三届全国空间探测学术交流会论文摘要集[C];2010年

4 陈景君;;基于可信计算的云计算基础设施安全集成方案[A];天津市电视技术研究会2012年年会论文集[C];2012年

5 俞乃博;;云计算—IaaS服务模式探讨[A];中国通信学会信息通信网络技术委员会2011年年会论文集(上册)[C];2011年

6 李冠华;刘永忠;董伟;;间歇用水系统中废水回用与集中再生处理的调度优化设计方法[A];2009中国过程系统工程年会暨中国mes年会论文集[C];2009年

7 王俊波;胥布工;王清阳;;基于CANopen协议的报文调度分析与优化[A];第25届中国控制会议论文集(下册)[C];2006年

8 黄至辉;阚树林;;对汽车电子配件企业生产计划调度优化的研究[A];2007年全国第十一届企业信息化与工业工程学术会议论文集[C];2007年

9 陆琳;谭清美;;模糊信息动态车辆调度优化问题研究[A];第八届中国管理科学学术年会论文集[C];2006年

10 秦忠华;林家骏;;基于遗传算法研究水资源优化调度[A];2001中国控制与决策学术年会论文集[C];2001年

相关重要报纸文章 前10条

1 本报记者 邹大斌;VMware推出新虚拟机管理工具[N];计算机世界;2011年

2 戴尔大中华区网络及刀片服务器业务高级经理 李海平;网络为虚拟化而变[N];网络世界;2011年

3 周源;虚拟之后的那些事儿[N];网络世界;2010年

4 ;服务器虚拟化的阴暗面[N];网络世界;2010年

5 沈建苗 编译;虚拟化响起安全警报[N];计算机世界;2010年

6 清水 编译;用ADC扩展和配置虚拟服务器[N];计算机世界;2011年

7 清水 编译;服务器虚拟化四足鼎立谁更强?[N];计算机世界;2011年

8 记者 于翔;“云管理”箭在弦上[N];网络世界;2011年

9 清水 编译;私有云部署实战[N];计算机世界;2010年

10 王永珍 高绍满 张世钦;电力 加强调度优化资源、确保电网安全运行[N];福建日报;2004年

相关博士学位论文 前10条

1 刘海坤;虚拟机在线迁移性能优化关键技术研究[D];华中科技大学;2012年

2 邓莉;基于虚拟机迁移的动态资源配置研究[D];华中科技大学;2013年

3 马飞;云数据中心中虚拟机放置和实时迁移研究[D];北京交通大学;2013年

4 李丁丁;虚拟机本地存储写性能优化研究[D];华中科技大学;2013年

5 陈微;基于动态二进制翻译的协同设计虚拟机关键技术研究[D];国防科学技术大学;2010年

6 王晓静;I/O虚拟化的性能隔离和优化[D];华中科技大学;2012年

7 程戈;基于虚拟机架构的可信计算环境构建机制研究[D];华中科技大学;2010年

8 孟江涛;Xen虚拟机研究[D];电子科技大学;2010年

9 陈彬;分布环境下虚拟机按需部署关键技术研究[D];国防科学技术大学;2010年

10 曹文治;虚拟机网络性能优化研究[D];华中科技大学;2013年

相关硕士学位论文 前10条

1 杨洋;基于应用特征的虚拟机VCPU调度优化技术研究[D];哈尔滨工业大学;2013年

2 李永达;虚拟机应用系统的设计与实现[D];西安电子科技大学;2010年

3 王忠儒;云环境下的虚拟机监控和服务部署关键技术研究[D];国防科学技术大学;2010年

4 刘超;基于虚拟机内存模板的云计算服务系统[D];华中科技大学;2011年

5 刘菲军;云计算下虚拟机部署机制的研究[D];太原理工大学;2012年

6 杨星;云计算环境下虚拟机部署机制研究[D];解放军信息工程大学;2012年

7 陈权威;虚拟机控制系统的研究与实现[D];湖南大学;2010年

8 潘飞;负载相关的虚拟机放置策略研究[D];杭州电子科技大学;2011年

9 陈炜;动态虚拟机安全域管控服务的设计与实现[D];北京邮电大学;2013年

10 王会玲;基于双影子页表实现零停机的虚拟机可用性研究[D];郑州大学;2013年



本文编号:2222785

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/jisuanjikexuelunwen/2222785.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户37abc***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com