云环境下基于性能向量的虚拟机部署算法

JournalofComputerApplications计算机应用，2012，32(1):16－19

文章编号：1001－9081（2012）01－0016－04

ISSN1001-9081CODENJYIIDU2012-01-01

http://www．joca．cn

doi：10．3724/SP．J．1087．2012．00016

云环境下基于性能向量的虚拟机部署算法

杨

星，马自堂，孙

*

磊

(信息工程大学电子技术学院，郑州450004)(*通信作者电子邮箱mars654@hotmail．com)

LB虚拟机部署算法。首先，要：针对云计算环境下虚拟机部署问题，提出充分考虑了系统负载均衡的PM-采

规范化地描述虚拟基础设施性能状况；然后，通过计算待部署虚拟机和服务器性能向量的相对距离，得用性能向量，

摘

到待部署虚拟机的匹配向量；最后，将匹配向量与系统负载向量综合分析，得到虚拟机部署结果。在CloudSim环境下

进行了实验仿真，实验结果证明，使用所提算法可获得较好的系统负载均衡效果和较高的资源利用率。

关键词：云计算；虚拟机；性能向量；性能匹配；负载均衡

中图分类号：TP302文献标志码：A

Performancevector-basedalgorithmforvirtualmachinedeploymentininfrastructureclouds

YANGXing，MAZi-tang，SUNLei

(InstituteofElectronicTechnology，InformationEngineeringUniversity，ZhengzhouHenan450004，China)

*

Abstract:Regardingthevirtualmachinedeploymentissuesincloudcomputing，thePerformanceMatching-LoadBalancing(PM-LB)algorithmofvirtualmachinedeploymentwasproposed．Withperformancevector，theperformancestandardizationofvirtualinfrastructurewasdescribed．Thematchingvectorwasobtainedbycalculatingtherelativevectordistanceofvirtualmachineandtheservers，thenacomprehensiveanalysisofmatchingvectorandloadbalancingvectorwasdonetogetthedeploymentresult．TheresultsofsimulationinCloudSimenvironmentprovethatusingtheproposedalgorithmcanobtainbetterload-balancingperformanceandhigherresourceutilization．

Keywords:cloudcomputing;virtualmachine;performancevector;performancematching;loadbalancing

0引言

而初次部署需要解决的一个关键问题就是合理地选择目标物

理服务器。

在目前虚拟机部署研究中，对于目标物理服务器选择算

成熟的云计算IaaS（Infrastructureasa法研究相对较少，

Service）运行商采用的选择算法都是不公开的，在开源的IaaS

［5］［6］

OpenNebula虚拟机部署的解决方案中如EUCALYPTUS、

服务器选择算法都是预留给用户编写，只给出简单的择优选

将提交来的虚拟机部署在性能最优的服务择服务器的算法，

器上，没有在初次部署阶段充分考虑系统负载均衡因素。因此本文在分析虚拟机部署技术基础上提出了一种在充

能够达到很好的系统负载均衡状态分考虑用户体验前提下，

LB虚拟机部署算法，和较高资源利用率的PM-能够很好地适

应云计算环境下的多用户动态需求。

云计算作为一种超大规模的分布式计算系统，对于资源的统一管理是其必须面临的一个重大问题。而虚拟化是将底软件分离的一种去耦合技术，为层物理设备与上层操作系统、

［1］

云计算模型中的资源管理提供了一种有效的解决方案。将上层服务封装到虚拟机中，通过虚拟机的部署与调度实现

提高了管理的灵活性和可扩展性。因而对于对资源的管理，

云计算基础设施层虚拟资源的管理技术研究是保障上层服务

［2］

可靠性和可用性的基础。

目前，各云计算提供商都推出了自己的资源自动部署解

针对其自身系统特点，其管理方法也是各有千秋。亚决方案，

马逊（Amazon）的基础设施服务EC2（AmazonElasticComputeCloud）［3］由AmazonMachineImage（AMI）、EC2虚拟机实例和AMI运行环境组成，用户通过自己制定AMI并将其部署在

AMI运行环境上，使其成为一个EC2实例，为用户提供基础设施服务；IBM

［4］

1云计算虚拟机部署技术

云计算IaaS层中主要采用的虚拟化技术是系统虚拟化

为云计算虚拟基础设施管理提供了以Tivoli

ProvisioningManager（TPM）为代表的丰富的管理产品，其虚拟

资源管理模化部署系统由4个核心模块构成：镜像模板库、

块、部署引擎和部署调度器，实现了云计算中混合解决方案的

自动部署。

在云计算基础设施资源自动部署中，对虚拟资源进行的初次部署是虚拟机基础资源管理的一个重要阶段，主要是指将未运行的虚拟机部署到一台物理机上并使其运行的过程。

技术，系统虚拟化的核心思想是使用虚拟化软件在一台物理

［7］

机上虚拟出一台或多台虚拟机，其结构如图1所示。传统的虚拟机部署主要分为4步：创建虚拟机，安装操作系统及软件，配置虚拟机，启动虚拟机。虽然这种方法可以轻松改变单个虚拟机属性，但部署时间较长，无法满足云计算弹——虚拟器件技术性需求。因而更为快捷的部署方案—

［8］

，广

泛被云计算所采用。虚拟器件是一个包括了预安装、预配置的操作系统、中间件和应用程序的最小化的虚拟机。在虚拟

收稿日期：2011-08-05；修回日期：2011-09-14。基金项目：武器装备预研重点基金资助项目（9140A15060311JB5201）。

作者简介：杨星（1986－），男（回族），河北邯郸人，硕士研究生，主要研究方向：云计算、系统优化；马自堂（1962－），男（回族），安徽肥西人，教授，主要研究方向：信息安全、密码系统工程；孙磊（1973－），男，江苏靖江人，副研究员，博士，主要研究方向：云计算基础设施可信增强、可信虚拟化技术。

器件文件中包涵一个OVF描述文件对本虚拟器件进行描述，包括硬件参数信息、软件配置参数信息等，运行商通过描述文简化了用户对虚拟机配置的繁琐过程

。件可以进行快速部署，

用于科学计算的CPU消耗型，用于网络服务器的网络带宽消

耗性），将虚拟机主要依赖的性能称为用户偏好性能，在进行资源分配时，给予充分的资源预留空间，以便使用户获得更好的用户体验。

同时，为节省资源开销，应尽量少开启物理服务器，这就

在满足用户需求前提下，相匹配地放置需要在部署虚拟机时，

虚拟机，不刻意寻找性能最优的服务器。这样同时也避免了

热点现象的出现，使系统达到负载均衡。2．1

资源性能向量描述

为了更好地描述虚拟机及物理服务器性能，本文使用性

性能向量是指由虚拟机或物理服务器多个性能能向量概念，

特征规范化（无量纲化和归一化）

处理后组成的特征向量。

进行虚拟机部署首先要对虚拟机性能进行有效监控，虚

［9］

图1系统虚拟化

在云计算环境下，虚拟器件模板被存放在模板管理服务

进行相应模板部署时，只需要将选定的虚拟器件文件拷器中，

贝到目标服务器上，然后启动相应的虚拟机应用。本文在总

［2］

结现有虚拟器件部署流程基础上，加入对虚拟化服务器池整体性能的调用，将系统整体负载均衡情况考虑到虚拟机初次部署中对于目标物理发现决策里去，其工作流程如图2所示

。

内存利用率、网络连拟机硬件资源一般主要包括CPU性能、