[发明专利]虚拟机放置方法及装置、服务器

说明书

本发明适用于云计算技术领域，提供了一种虚拟机放置方法及装置、服务器，虚拟机放置方法包括：形式化定义虚拟机放置的放置环境、资源状态、主机可用性以及电源能耗；给出约束条件和优化目标；根据约束条件使用单层多节点哈希算法选择叶子节点以及叶子节点中的物理主机分配虚拟机，获得包括多个不同的放置组的预设规模的种群；根据优化目标对各放置组基于叶子节点进行迭代编码操作，直至迭代次数达到预设值或两次迭代适应度之差小于适应度收敛系数。本发明中，使用单层多节点哈希算法分配虚拟机，并对各放置组进行迭代编码操作，综合考虑各约束条件，有效降低了数据中心的总体能耗，提高了虚拟机放置方案的可用性，最终实现物理资源的合理调度。

技术领域

本发明属于云计算技术领域，尤其涉及一种虚拟机放置方法及装置、服务器。

背景技术

云计算是一种分布式计算和存储的实例，它可以为互联网应用按需提供服务。云计算的关键特性包括“即用即付”和弹性服务。目前大量服务提供商和用户已经从传统的基础设施转移到公有云或私有云上。

在当前云环境下，利用虚拟化技术，客户所请求的数据计算或存储服务由一组互相通信的虚拟机以一种可伸缩的弹性方式处理。虚拟机放置问题是当前云环境下资源分配及管理的重要内容。如何在满足虚拟机资源请求和相关约束条件的情况下，合理分配虚拟机至服务器节点已经成为当今云计算下的一个研究热点。

虚拟机放置问题是云数据中心虚拟机与物理主机之间的一个装箱问题，是云计算环境中资源管理和分配的重要组成部分。当一个请求到达时，在一个或多个服务器节点中创建一个或多个虚拟机(VM)以便处理该请求。服务器节点可以位于相同或不同的数据中心中。这些虚拟机根据服务器节点的资源容量或故障概率将被放置在一个或多个服务器节点中。但是，硬件故障、内存模块故障以及由软件缺陷或配置错误引起的软件问题造成的服务器节点故障可能会使放置在该节点上的虚拟机丢失，从而导致整个服务无法得到保障。解决这个问题的有效方法是创建和放置更多的VM副本，但是这种方法也需要考虑服务器节点的可用性。例如，如果所有的虚拟机连同他们的副本都放置在故障概率较高的节点上，则服务仍然无法得到保障。因此，虚拟机放置的可用性(0和1之间的值)非常重要，它指的是在请求的生命周期内，至少有一组包含所有用户请求的虚拟机运行的概率。

与此同时，目前云环境下数据中心数量众多，物理主机基数庞大，不合理的资源调度会使数据中心资源浪费严重，资源利用率较低，因此，如何降低数据中心资源消耗，提高资源利用率是目前云环境下的研究热点。

针对虚拟机放置问题的优化研究点有很多，如能耗优化、可用性优化、组合优化等。

能耗优化方面，Fang W等人在2013年提出了一种全网能源管理方式来优化虚拟机放置并且通过基于流量路由的网络元素睡眠调度来降低数据中心电源的成本，Aroca J A等人于2016年提出基于低利用率和预算收益模型的成本函数用于解决虚拟机放置问题。但是这两种方案均未综合考虑网络设备和物理主机的能耗。

在可用性优化方面，在2012年，W Wang、H Chen等人研究了应用程序的可用性对于工作负载变化情况下动态提供虚拟资源的影响，Li X，Qian C等人于2015年提出了一种为租户提供可靠性服务的放置算法；但是均未定量的考虑虚拟机放置问题中的可用性。

组合优化方面，AC Adamuthe等人在2013使用遗传算法用于实现利润最大化且最大限度地提高负载平衡情况下，最大限度地减少资源浪费，Gao Y和Nishant K在2013年和2012年分别以能耗和资源利用率以及物理机负载均衡为优化目标，运用蚁群算法进行实现，提高了物理机的资源利用率；但是组合优化方面运用的算法一般时间复杂度较高，导致可扩展性和算法实时性不强，通常将多个目标融合为单目标进行求解，无法做到真正多目标优化。

发明内容

本发明实施例提供了一种虚拟机放置方法及装置、服务器，旨在解决现有技术的由于不合理的资源调度会使数据中心资源浪费严重，资源利用率较低的问题。