[发明专利]一种基于利用率变化趋势预测的虚拟机迁移时机确定方法

说明书

本专利提出一种新的虚拟机迁移时机确定方法。当虚拟机任意资源利用率达到一定值时，启动预测模块，根据此刻之前较近时间内间隔固定时长对应的资源利用率数值拟合得到利用率变化函数，对函数求导得到变化斜率对应的函数，求解函数在未来一段时间内的变化值得到利用率的变化趋势，一直处于增大变化则判定为虚拟机迁移时机，处于降低状态则继续监测利用率，处于忽高忽低状态时，计算斜率函数在未来时间段内的积分值得到利用率的变化值与设定的阈值比较，以此判定迁移时机。经过预测阶段后，如果利用率仍不断升高，当利用率达到限定值，统计利用率达到限定值的持续时间作为虚拟机迁移的判断条件。该方法通过预测虚拟机各资源利用率的变化趋势，定位到紧张资源，根据不同的变化趋势做出相应的判断，实现迁移时机的准确定位。

(一)技术领域

本发明涉及云计算领域，具体涉及一种云环境下基于利用率变化趋势预测的虚拟机迁移方法。

(二)背景技术

随着不同层次的计算机资源请求日益扩大，云计算作为一种大型分布式计算模式应运而生。云计算借助虚拟化技术，实现了以虚拟机为粒度的资源管理，虚拟机通过共享物理机上的资源来执行用户提交的任务。而用户提交的任务请求不断变化容易造成虚拟机之间的资源竞争，无法保障服务器等级协议以及用户服务质量，此时通过将高负载物理上的虚拟机迁移至轻负载物理机上，则可以实现资源重新部署，有效避免资源竞争。

虚拟机迁移的关键技术包括虚拟机迁移时机的确定，不准确的虚拟机迁移时机将导致无效迁移或者频繁迁移，而这将产生大量的能耗。目前的虚拟机迁移主要处于被动阶段，迁移时机则是发生资源竞争后，存在一定的滞后性，无法真正的保障用户服务质量。最新的研究中针对这一问题提出预测任务请求数量的方法进行主动迁移，但是忽略了任务对于不同资源的需求不同，无法定位紧张资源，据此进行虚拟机迁移容易造成无效迁移。直接预测利用率可能存在较大的偏差，而利用率的变化趋势更能够反映一段时间内利用率的变化情况。因此本文提出一种基于资源利用率变化趋势预测的虚拟机迁移时机确定方法，通过预测当前物理机上资源利用率变化趋势确定主动迁移时间，有效避免资源争用情况，保证用户服务质量。

(三)发明内容

本发明的目的是提供一种基于利用率变化趋势预测的虚拟机迁移时机确定方法。该方法通过预测物理机上紧张资源利用率变化斜率是否处于持续增长状态，确定进行虚拟机迁移的时机，进行主动迁移，有效减少资源竞争，实现云资源的有效配置。

为了达到上述目的，本发明采用如下方案实现：

监控模块监测物理机上各种资源的利用率是否达到设定的预测模块启动值，是则表明物理机上该资源可能产生资源争用，启动预测模块根据当前时间之前较近的时间段内固定间隔时间的利用率数值拟合得到当前利用率的变化曲线，由此得到斜率变化情况，根据斜率变化预测将来一段时间内利用率变化趋势，如果呈增长状态，则表明该资源处于持续大幅度占用情况，则表明该资源成为处理任务时的短缺资源，影响到任务的执行，则判定此刻为迁移时机，预先进行迁移；如果变化趋势呈现降低状态，则表明该资源利用率短时间内不会大幅度升高，则不进行迁移。当变化状况处于忽高忽低状态时，通过计算利用率的变化是否达到设定的阈值确定迁移时间。经过预测阶段后，如果利用率仍处于升高阶段，当利用率达到某一限定值，则关闭预测模块，统计一段时间内利用率达到这一限定值的数目是否达到一定比例，是则判定此刻进行虚拟机迁移，否则根据此刻利用率的值是否高于启动值启动预测模块，进行后续预测行为。

本方法中涉及到的模块如下：

监控模块：监测物理机上各种资源的利用率变化情况。

存储模块：存储资源对应的预测模块启动值、紧张资源类型、资源上限值、物理机不同时刻各资源的利用率、预测时间间隔和时间长度等信息。

预测模块：根据设定的时间长度和时间间隔取到利用率数值，使用最小二乘法多项式拟合方法得到当前的利用率的变化函数，经过求导得到变化斜率的公式，根据在未来一段时间内斜率的大小值判断利用率的变化趋势，如果持续增长则进行迁移。