[发明专利]一种云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法

说明书

技术领域

本发明属于云计算和机器学习领域，具体涉及云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法。

背景技术

云数据中心通过虚拟化技术将异构的计算资源、存储资源和网络资源进行整合，构建成一个动态的虚拟化资源池，并使用虚拟化资源调度与管理技术可实现各种资源的自动部署、动态扩展、按需分配。而虚拟化资源调度技术是云数据中心的核心部分，具有重要的理论意义和实用价值。该技术对于提高资源的利用效率、节约能耗、实现系统负载均衡和降低运营成本都至关重要。

随着虚拟化技术的发展，目前在云服务器上创建多台同类或不同类型的虚拟机技术已逐渐成熟，可大幅度提高物理资源的利用率。另一方面，合理使用虚拟机迁移技术还可进一步降低能耗。将一些虚拟机迁移至资源利用率较低的物理机器上，使轻负载节点成为空闲的节点，并将其置为休眠状态，从而可减少能量的消耗。然而，频繁的虚拟机迁移可能会导致虚拟机性能的降低，进一步将导致该虚拟机上运行的应用程序的性能降低，从而无法满足用户的QoS(Quality of Service)需求。为了满足云服务提供者和用户之间规定的服务等级协议SLA(Service Level Agreement)，云服务提供者在最小化能量消耗的同时还应考虑到用户的QoS需求。因此，在满足服务等级协议SLA的前提下如何降低数据中心的能耗，并使数据中心尽量处于负载均衡状态，给研究者们带来了巨大的挑战。

近年来，国内外的学者们在云资源调度方面已进行了大量的研究工作，主要的研究内容包括：以提高系统资源利用率为目标的资源调度与管理技术、基于经济学的云资源分配模型、以降低云计算平台能耗以及资源使用成本为目标的资源调度算法等。法国的Fabien等人提出了一种动态资源调度方法Entropy，Entropy通过约束规划的方法来实现资源的动态调度，在算法设计中还考虑了虚拟机迁移的代价。然而，该方法没有考虑到能耗因素。意大利的Ravi Jhawar等人提出的资源调度方法首次将安全问题考虑其中，该方法分别从全局约束、面向基础设施的约束、以及面向应用的约束三个方面来分配调度资源。但该方法约束条件较多，当问题规模扩大时求解时间较长。综上所述，虽然国内外在云计算数据中心的资源调度研究领域已取得了一定的成果，但尚存在一些不足，如未充分考虑资源的多样性、用户的服务质量QoS难以得到有效的保证、各类型云资源的利用率较低、数据中心的能耗很大等问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法，从而在有效降低数据中心能耗的同时，最大限度地满足服务等级协议SLA，并尽量使数据中心的服务器处于负载均衡状态。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种云计算能耗关键的三维度虚拟资源调度方法，包括以下步骤：

步骤1、对虚拟资源进行分配，采用基于多维向量装箱模型的启发式虚拟资源分配方法HVRAA(Heuristics Virtual Resource Allocation Algorithm)，其分配的目的是使系统中的物理机数量达到最小，即虚拟资源分配的目标函数最小，并满足CPU、内存和带宽限制的约束条件。HVRAA的分配原则为：。

给定一台物理机，在提交的所有虚拟机资源中选取加权点积值WDP(Weight Dot Product)最大的优先分配到该物理机上，直至该物理机不再能够装入任何一台虚拟机资源；然后再启动一台新的物理机，以此类推直到所有申请的虚拟机资源均被分配到物理机上。

每台虚拟机的加权点积值WDP的计算公式为：

其中，α_i表示待分配的N个虚拟机的第i维资源需求量的平均值，r(t)_i表示在时刻t当前物理机的第i维度资源的剩余量，表示每个物品I^l对第i类资源的需求为

虚拟资源分配的目标函数和约束条件为：