虚拟化集群中虚拟机动态迁移的最优化策略及应用

发布时间：2020-05-15 07:32

【摘要】：近年来,随着硬件技术的提升,将以往的物理机器通过软件模拟,从而做成虚拟机器(Virtual Machine)的技术也得到了大力的发展,特别是近2年,虚拟化逐渐迈进大规模、高负荷的企业级应用领域,业界一直在考虑将多个虚拟化系统通过整合的手段集成在一起,作为一种集群向用户提供虚拟化服务,并且把虚拟机从一台服务器上迁移到另一台服务器上,以便做到服务器间的负载分散,优化集群的处理能力。 为此,各大虚拟化平台厂商也相应的公布了迁移的接口和方法。但是,什么时候需要迁移、迁移到哪台机器才能使集群整体性能最优、并在未来的一段时间内具有持续性等算法及策略问题并未提出任何建议。 为解决这一问题,对一个虚拟化集群进行长时间的负荷监视,将CPU负荷作为集群负荷的主要考察指标,并根据长时间、等间隔的历史负荷数据进行分析,找出周期、趋势及噪声干扰等因素,然后通过ARIMA算法计算出虚拟集群CPU未来指定时间内的预测值,最终,通过预测值将虚拟集群进行最优化调配,达到负责均衡的预期效果。 为验证解决思路的正确性,制作了虚拟化集群最优化策略应用程序,包括性能监视模块、性能数据存储模块、ARIMA计算模块、虚拟集群中VM迁移模块。最后,在由5台虚拟机及2台虚拟主机的实际环境下进行了验证测试,通过对一台虚拟机进行负荷预测及动态迁移,证明ARIMA算法得出的预测值对虚拟机可以进行正确的迁移,也能推广应用到整个集群环境。因此确认了通过CPU等负荷数据的监视可以对集群进行合理的负载均衡,为虚拟化集群的设计、使用和维护提供了参考。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP302

【参考文献】

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本文编号：2664685