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时间:2017-12-08
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1、高性能计算技术27云计算环境下资源动态分配方法研究吴杰谦严然栾钟治钱德沛北京航空航天大学中德联合软件研究所北京100191摘要:云计算技术被认为是分布式处理、并行处理以及网格计算的进一步发展,也可以说是一种商业计算模式。目前云计算使用以虚拟机为单位的粗粒度方式,根据应用负载动态的对资源进行增删。然而服务型应用的资源需求往往是波动的,粗粒度资源分配并不能准确及时应对负载的变化.针对粗粒度分配带来的实时性和利用率问题,本文提出了一种基于虚拟化的细粒度的弹性资源分配方法。该方法使用反馈模型,实时调整计算单元资源,以应对
2、负载的变化。实验测试结果表明,该方法有效的利用了物理资源,同时避免了由于资源不足导致的应用性能下降。关键词:云计算,虚拟化,资源管理,资源动态分配1.引言控制方法来管理数据中心上的虚拟化资源。他们使在云计算环境中,一个应用所需求的资源并不用模糊模型和模糊预测方法为每台虚拟机设计控制是一成不变的,原因来自于两种情况:一是由于应用器,自学习应用运行时的行为。基于模糊逻辑的方程序自身逻辑,如某一时间段内在少量数据上重复法不需要系统建立数学模型,适合实时系统的控制。迭代,某一时间段内又有大量的访问外存数据或进行通信;二是由
3、于外部访问量变化所引起的资源需3.系统设计求变化。因此,传统的静态资源配置不能实现资源虚拟化动态资源管理系统结构如图1所示。系统按需分配。在结点中部署结点控制器,实现细粒度的弹性资源本文针对虚拟化资源可以动态调整的特点,提分配。在局部资源无法满足结点中虚拟机申请更多出了一种资源动态分配的方法。实验表明,该方法资源时,结点控制器向群组控制器传送信号。群组能够在发现应用负载过高或过低时,及时的调整资控制器使用迁移机制,进行全局资源优化分配。对源分配,在保证性能的前提下提高了资源利用率。于迁移策略的研究,已经有很多研究和
4、解决方案,在本文中不赘述。2.相关工作OpenNebula[1]是一个开源云管理平台,将虚拟机的IP、映像文件、内存和CPU等资源管理,以及虚拟机资源使用统计管理等功能整合为一体,为集群管理员提供统一的操作接口。OpenNebula在实例创建之后不能修改虚拟机的配置参数,无法做到动态图1动态资源管理系统设计资源调度。Entropy[2]是一个以资源整合为目标的虚拟化管理平台。为实现虚拟机的优化分配和放置,4.弹性资源分配Entropy将CPU,内存资源约束情况下的虚拟机放置问题建模为约束满足问题模型。Entropy
5、没有考虑虚4.1弹性资源分配算法拟计算节点的细粒度调整问题。Xu[3]等人提出了两种基金项目:国家高技术研究发展计划(863)(2011AA01A203)28《高性能计算发展与应用》2013年第三期总第四十四期受文章[4]启发,我们实现了以公式(1)为基础时,控制器查找过去n个记录。若存在k个记录的资的反馈式控制。公式中,E(q)代表了第q时间段上源使用与当前资源分配比值高于目标利用率上限rh或所期望的CPU份额;U(q)代表第q时间段上实际分配目标利用率下限rl时,触发资源的重分配。通过这种的CPU份额;rref
6、表示期望的计算节点CPU利用率;方法,可以滤掉瞬时的峰值,避免不必要的资源分r(q)表示q-1时间段上真实CPU利用率;V(q)表示配。q时间段上实际使用的CPU份额。该公式能够在真实CPU利用率过高时,有效的提高CPU分配量,使计算5.实验节点的CPU利用率回到预期的标准;并且能够在真实CPU利用率比较低的时候,稳定的回收CPU资源,提5.1测试环境配置高资源利用率。实验采用Intel(R)Xeon(R)CPUE5620@2.40GHz作(1)为物理机平台。物理机上部署xen3.0Hypervisor。虚拟化环境
7、选择Credit调度算法,在NWC(Non-Working-公式(1)不足在于,V(q)过低时,无法有效回收资Conserving)模式下实现CPU按份额分配。源。我们使用分段方法对资源回收公式进行改进,如公式(2)。其中参数α用来调整分段范围。5.2结果分析Algorithm1:多虚拟结点资源分配算法(1)资源动态伸缩:我们使用数据流处理框架输入:物理机总CPU份额Capacity,虚拟节点集合YahooS4[5]中SimpleS4BenchmarkingFramework做测试G,虚拟节点下一周期的CPU期望E
8、(Nj,q+1),应用,流处理事件注入端共发送4000000事件。算法当前资源量U(Nj,q),Nj∈G使用的资源利用率阈值rref=75%;rh=80%;rl=70%。输出:资源重分配S=Capacity-Gu={Nj
9、E(Nj,q+1)<=U(Nj,q)}Go={Nj
10、E(Nj,q+1)>U(Nj,q)}forNj∈GuAllocate(Nj,E(Nj,
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