節(jié)能問(wèn)題已成為數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)的重要問(wèn)題，目前的研究通常將處在不同物理服務(wù)器上的虛擬機(jī)進(jìn)行聚集，從而關(guān)停或休眠遷空的物理服務(wù)器實(shí)現(xiàn)節(jié)能，該問(wèn)題被抽象為NP問(wèn)題，采用啟發(fā)式方法來(lái)確定虛擬機(jī)的放置位置，典型地，將其抽象為裝箱問(wèn)題，僅從虛擬機(jī)的數(shù)目出發(fā)使用裝箱算法進(jìn)行遷移判斷，并不考慮通信成本和遷移成本，因此會(huì)造成整個(gè)數(shù)據(jù)中心通信成本的提高，進(jìn)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(jī)遷移策略，實(shí)驗(yàn)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(wù)器的數(shù)目，實(shí)現(xiàn)節(jié)能優(yōu)化的目標(biāo)。

1 問(wèn)題描述及模型建立

    1．1 問(wèn)題描述

    假設(shè)數(shù)據(jù)中心存在m臺(tái)物理服務(wù)器，凡臺(tái)虛擬機(jī)，運(yùn)行多個(gè)應(yīng)用程序，在一段時(shí)間內(nèi)當(dāng)負(fù)載較低，出現(xiàn)物理服務(wù)器利用率偏低的情況時(shí)，觸發(fā)遷移策略，將有關(guān)聯(lián)關(guān)系的虛擬機(jī)集中放置，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)節(jié)能。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    實(shí)驗(yàn)的單個(gè)物理服務(wù)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(pán)，物理節(jié)點(diǎn)使用Windows Server2008R2 SPl操作系統(tǒng)，采用VMware Workstation作為虛擬化軟件，虛擬機(jī)配置相同，分配Xeon E5620x1(2．4 G)的CPU，2 GB的內(nèi)存，30 GB的硬盤(pán)空問(wèn)，運(yùn)行Ubuntul0．04的操作系統(tǒng)，并在每臺(tái)虛擬機(jī)上搭建分布式系統(tǒng)Hadoop平臺(tái)，Hadoop版本號(hào)為0．20．2。

    數(shù)據(jù)中心的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)采用VL2，如圖1所示，每簇交換機(jī)下有4臺(tái)物理服務(wù)器，每臺(tái)物理服務(wù)器的最大運(yùn)行虛擬機(jī)的數(shù)目為10。

    當(dāng)前場(chǎng)景下，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)通過(guò)運(yùn)行基準(zhǔn)程序隨機(jī)測(cè)量生成，圖2為每次虛擬機(jī)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(jī)遷移到更低通信成本的物理服務(wù)器上，因此會(huì)降低整體通信成本，圖3為遷移前后能耗節(jié)省的對(duì)比圖，本文策略是從物理服務(wù)器上虛擬機(jī)數(shù)目最小的開(kāi)始進(jìn)行遷移，能較快遷空物理服務(wù)器，圖4為本文策略與裝箱算法的遷移對(duì)比圖。圖5為本文策略與裝箱算法的網(wǎng)絡(luò)流量對(duì)比圖，本文考慮了虛擬機(jī)之問(wèn)的應(yīng)用相關(guān)性，每次遷移是將虛擬機(jī)放置在總通信成本較少的物理服務(wù)器上，能降低網(wǎng)絡(luò)流量和通信成本。

    圖1 I網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

    圖2 遷移前后通信成本對(duì)比圖

    圖3 能耗節(jié)省對(duì)比圖

3 相關(guān)工作

    文獻(xiàn)[2]提出了一個(gè)pMapper框架，該框架考慮了遷移成本并能預(yù)計(jì)出遷移后的能源消耗，使用一種簡(jiǎn)單的算法證明了通過(guò)動(dòng)態(tài)遷移技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心能耗成本的節(jié)省，但并沒(méi)有考慮虛擬機(jī)之間的應(yīng)用相關(guān)性。

    文獻(xiàn)[3]提出了一種與應(yīng)用相關(guān)的虛擬機(jī)放置和遷移方法，減少了數(shù)據(jù)交換開(kāi)銷(xiāo)，優(yōu)化了全局的應(yīng)用性能，但可能造成物理服務(wù)器普遍利用率較低的情況，導(dǎo)致能耗開(kāi)支加大，文獻(xiàn)[4]提出了一種與應(yīng)用相關(guān)的虛擬機(jī)遷移策略，在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浠�礎(chǔ)上考慮工作任務(wù)之間的依賴(lài)關(guān)系，做出虛擬機(jī)放置和遷移決定，降低通信成本，文獻(xiàn)[5]考慮了應(yīng)用相關(guān)性，將相關(guān)性強(qiáng)的虛擬機(jī)集中放置，但不是從節(jié)能角度出發(fā)，也沒(méi)有考慮遷移本身的成本。

    圖4 本文策略與裝箱算法能耗對(duì)比

    圖5 本文策略與裝箱算法通信成本對(duì)比圖

    文獻(xiàn)[6]考慮了虛擬機(jī)之間的網(wǎng)絡(luò)流量，但它并沒(méi)有考慮服務(wù)器端的能力限制，可能造成物理服務(wù)器過(guò)載，文獻(xiàn)[7]從節(jié)能角度出發(fā)，考慮了服務(wù)器能力的限制，但仍沒(méi)有考慮虛擬機(jī)之間的通信成本和遷移成本，文獻(xiàn)[8]在為過(guò)載的虛擬機(jī)選擇物理服務(wù)器時(shí)，也僅從服務(wù)器端考慮了服務(wù)器能力的限制，忽視了虛擬機(jī)之間的內(nèi)在通信模式和應(yīng)用相關(guān)性。

    所提出的策略從節(jié)能角度出發(fā)，綜合考慮了服務(wù)器端的能力限制，計(jì)算出物理服務(wù)器的下限，遷移過(guò)程中結(jié)合通信成本和遷移成本對(duì)虛擬機(jī)的目標(biāo)放置位置進(jìn)行判斷，新策略可以應(yīng)用于VL2數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)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(luò)結(jié)構(gòu)中，如Fat—tree、Portland、DCell和BCube等。

4 結(jié)束語(yǔ)

    節(jié)能問(wèn)題是云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的主要問(wèn)題之一，可以通過(guò)虛擬機(jī)遷移的手段關(guān)停物理服務(wù)器來(lái)實(shí)現(xiàn)節(jié)能，由于云計(jì)算并行計(jì)算的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)中心虛擬機(jī)之間存在應(yīng)用相關(guān)性，因此綜合考慮虛擬機(jī)遷移過(guò)程中的通信成本和遷移成本提出了一種新的虛擬機(jī)遷移策略，該策略能盡可能逼近目標(biāo)物理服務(wù)器下限來(lái)實(shí)現(xiàn)能耗節(jié)省，有效降低了網(wǎng)絡(luò)整體的通信成本，并獲得了良好的時(shí)間復(fù)雜度，對(duì)數(shù)據(jù)中心節(jié)能有現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。

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本文標(biāo)題：綜合遷移成本和通信成本的云計(jì)算節(jié)能策略

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