節(jié)能問題已成為數(shù)據(jù)中心運營的重要問題,目前的研究通常將處在不同物理服務器上的虛擬機進行聚集,從而關停或休眠遷空的物理服務器實現(xiàn)節(jié)能,該問題被抽象為NP問題,采用啟發(fā)式方法來確定虛擬機的放置位置,典型地,將其抽象為裝箱問題,僅從虛擬機的數(shù)目出發(fā)使用裝箱算法進行遷移判斷,并不考慮通信成本和遷移成本,因此會造成整個數(shù)據(jù)中心通信成本的提高,進而影響性能。
筆者綜合考慮遷移成本、通信成本和能耗成本,提出一種虛擬機遷移策略,實驗結(jié)果表明,該策略能有效降低遷移成本和通信總成本,并顯著減少工作物理服務器的數(shù)目,實現(xiàn)節(jié)能優(yōu)化的目標。
1 問題描述及模型建立
1.1 問題描述
假設數(shù)據(jù)中心存在m臺物理服務器,凡臺虛擬機,運行多個應用程序,在一段時間內(nèi)當負載較低,出現(xiàn)物理服務器利用率偏低的情況時,觸發(fā)遷移策略,將有關聯(lián)關系的虛擬機集中放置,進而實現(xiàn)節(jié)能。
2 實驗結(jié)果
實驗的單個物理服務器配置是Xeon E5620(2.4 G)4核8線程的處理器,30 GB DDR的內(nèi)存,SAS 1TB RAID5硬盤,物理節(jié)點使用Windows Server2008R2 SPl操作系統(tǒng),采用VMware Workstation作為虛擬化軟件,虛擬機配置相同,分配Xeon E5620x1(2.4 G)的CPU,2 GB的內(nèi)存,30 GB的硬盤空問,運行Ubuntul0.04的操作系統(tǒng),并在每臺虛擬機上搭建分布式系統(tǒng)Hadoop平臺,Hadoop版本號為0.20.2。
數(shù)據(jù)中心的拓撲結(jié)構采用VL2,如圖1所示,每簇交換機下有4臺物理服務器,每臺物理服務器的最大運行虛擬機的數(shù)目為10。
當前場景下,實驗數(shù)據(jù)通過運行基準程序隨機測量生成,圖2為每次虛擬機遷移完成后,與遷移前相比降低的數(shù)據(jù)中心總通信成本,由于每次遷移都是將虛擬機遷移到更低通信成本的物理服務器上,因此會降低整體通信成本,圖3為遷移前后能耗節(jié)省的對比圖,本文策略是從物理服務器上虛擬機數(shù)目最小的開始進行遷移,能較快遷空物理服務器,圖4為本文策略與裝箱算法的遷移對比圖。圖5為本文策略與裝箱算法的網(wǎng)絡流量對比圖,本文考慮了虛擬機之問的應用相關性,每次遷移是將虛擬機放置在總通信成本較少的物理服務器上,能降低網(wǎng)絡流量和通信成本。
圖1 I網(wǎng)絡拓撲結(jié)構
圖2 遷移前后通信成本對比圖
圖3 能耗節(jié)省對比圖
3 相關工作
文獻[2]提出了一個pMapper框架,該框架考慮了遷移成本并能預計出遷移后的能源消耗,使用一種簡單的算法證明了通過動態(tài)遷移技術可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心能耗成本的節(jié)省,但并沒有考慮虛擬機之間的應用相關性。
文獻[3]提出了一種與應用相關的虛擬機放置和遷移方法,減少了數(shù)據(jù)交換開銷,優(yōu)化了全局的應用性能,但可能造成物理服務器普遍利用率較低的情況,導致能耗開支加大,文獻[4]提出了一種與應用相關的虛擬機遷移策略,在當前網(wǎng)絡拓撲基礎上考慮工作任務之間的依賴關系,做出虛擬機放置和遷移決定,降低通信成本,文獻[5]考慮了應用相關性,將相關性強的虛擬機集中放置,但不是從節(jié)能角度出發(fā),也沒有考慮遷移本身的成本。
圖4 本文策略與裝箱算法能耗對比
圖5 本文策略與裝箱算法通信成本對比圖
文獻[6]考慮了虛擬機之間的網(wǎng)絡流量,但它并沒有考慮服務器端的能力限制,可能造成物理服務器過載,文獻[7]從節(jié)能角度出發(fā),考慮了服務器能力的限制,但仍沒有考慮虛擬機之間的通信成本和遷移成本,文獻[8]在為過載的虛擬機選擇物理服務器時,也僅從服務器端考慮了服務器能力的限制,忽視了虛擬機之間的內(nèi)在通信模式和應用相關性。
所提出的策略從節(jié)能角度出發(fā),綜合考慮了服務器端的能力限制,計算出物理服務器的下限,遷移過程中結(jié)合通信成本和遷移成本對虛擬機的目標放置位置進行判斷,新策略可以應用于VL2數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡結(jié)構中,下一步工作可以將該策略推廣到其他數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡結(jié)構中,如Fat—tree、Portland、DCell和BCube等。
4 結(jié)束語
節(jié)能問題是云計算數(shù)據(jù)中心的主要問題之一,可以通過虛擬機遷移的手段關停物理服務器來實現(xiàn)節(jié)能,由于云計算并行計算的特點,數(shù)據(jù)中心虛擬機之間存在應用相關性,因此綜合考慮虛擬機遷移過程中的通信成本和遷移成本提出了一種新的虛擬機遷移策略,該策略能盡可能逼近目標物理服務器下限來實現(xiàn)能耗節(jié)省,有效降低了網(wǎng)絡整體的通信成本,并獲得了良好的時間復雜度,對數(shù)據(jù)中心節(jié)能有現(xiàn)實意義和應用價值。
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