[发明专利]一种基于运行时长的云计算平台虚拟机调度方法

摘要

本发明涉及一种基于运行时长的云计算平台虚拟机调度方法，能够减少SLA违反次数，清空低载的物理机使之转换为低能耗状态，提高物理机的CPU利用率，同时也能达到减少虚拟机迁移次数，避免不合理的虚拟机迁移的作用，从而做到低能耗和高能效的有益效果。

主权项

1.一种基于运行时长的云计算平台虚拟机调度方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤001.将云计算平台中的各个虚拟机随机分配至N个物理机当中，然后进入步骤002；步骤002.针对N个物理机中，分别获得各个物理机当中各个虚拟机的CPU使用率，进而分别获得各个物理机的CPU使用率，然后进入步骤003；步骤003.查找N个物理机当中，CPU使用率超过预设CPU使用率上限阈值的各个物理机，构成过载物理机集合Pover，相应N个物理机当中的其余物理机构成非过载物理机集合P1；然后初始化g＝1，g＝{1、…、G}，G表示过载物理机集合Pover中物理机的个数，并进入步骤004；步骤004.针对过载物理机集合Pover中第g个物理机，分别针对该物理机当中的各个虚拟机，获得由当前时刻开始至虚拟机释放时刻之间的时长，分别作为该物理机当中各个虚拟机的运行时长，并选择最长运行时长所对应的虚拟机，作为过载物理机集合Pover中第g个物理机的待迁移虚拟机，然后进入步骤005；步骤005.根据非过载物理机集合P1中各个物理机的CPU使用率，分别获得非过载物理机集合P1中各个物理机、不超过预设CPU使用率上限阈值的剩余CPU使用率Bh，然后进入步骤006，其中，h＝{1、…、H}，H表示非过载物理机集合P1中物理机的个数；步骤006.针对非过载物理机集合P1中各个物理机，分别获得物理机中各个虚拟机由当前时刻开始至虚拟机释放时刻之间的时长，并将最长运行时长作为对应物理机的运行时长，进而分别获得非过载物理机集合P1中各个物理机的运行时长Th，然后进入步骤007；步骤007.针对非过载物理机集合P1中各个物理机，根据Bh与Th的比值，分别获得非过载物理机集合P1中各个物理机的最优选择参数αh，并针对各个最优选择参数αh按从小至大的顺序进行排序，选择第一个最优选择参数所对应的物理机，作为过载物理机集合Pover中第g个物理机中待迁移虚拟机的目的物理机，然后进入步骤008；步骤008.判断过载物理机集合Pover中第g个物理机中待迁移虚拟机的CPU使用率，是否小于其所对应目的物理机不超过预设CPU使用率上限阈值的剩余CPU使用率，是则进入步骤010；否则进入步骤009；步骤009.针对非过载物理机集合P1，选择最优选择参数排序中下一个最优选择参数所对应的物理机，更新作为过载物理机集合Pover中第g个物理机中待迁移虚拟机的目的物理机，并返回步骤008；步骤010.将过载物理机集合Pover中第g个物理机中的待迁移虚拟机，迁移至其对应的目的物理机当中，然后针对N个物理机中，分别获得各个物理机当中各个虚拟机的CPU使用率，进而分别获得各个物理机的CPU使用率，并进入步骤011；步骤011.判断过载物理机集合Pover中第g个物理机的CPU使用率是否超过预设CPU使用率上限阈值，是则返回步骤004；否则进入步骤012；步骤012.判断g是否等于G，是则进入步骤013；否则用g的值加1针对g进行更新，并返回步骤004；步骤013.查找N个物理机当中，CPU使用率低于预设CPU使用率下限阈值的各个物理机，构成低载物理机集合Punder，相应N个物理机当中的其余物理机构成非低载物理机集合P2；然后进入步骤014；步骤014.针对低载物理机集合Punder中各个物理机，分别获得物理机中各个虚拟机由当前时刻开始至虚拟机释放时刻之间的时长，并将最长运行时长作为对应物理机的运行时长，进而分别获得低载物理机集合Punder中各个物理机的运行时长，再针对低载物理机集合Punder中各个物理机按运行时长由大至小顺序进行排序，初始化m＝1，lm＝1，k＝1，同时初始化低载物理机集合Punder中第m个物理机中的待迁移虚拟机集合Wm为空，然后进入步骤015；其中m＝{1、…、M}，M表示低载物理机集合Punder中物理机的个数；lm＝{1、…、Lm}，Lm表示低载物理机集合Punder中第m个物理机中虚拟机的个数；k＝{1、…、K}，K表示非低载物理机集合P2中物理机的个数；步骤015.将低载物理机集合Punder中第m个物理机中的所有虚拟机构成待对比集合Um，然后进入步骤016；步骤016.针对低载物理机集合Punder中第m个物理机，将该物理机的第lm个虚拟机放入Wm集合当中，然后进入步骤017；步骤017.采用步骤005至步骤007的方法，分别获得非低载物理机集合P2中各个物理机的最优选择参数α'n，并针对各个最优选择参数α'n按从小至大的顺序进行排序，选择第k个最优选择参数所对应的物理机，作为低载物理机集合Punder中第m个物理机中第lm个虚拟机的目的物理机，然后进入步骤018；步骤018.判断低载物理机集合Punder中第m个物理机中第lm个虚拟机的CPU使用率，是否小于其所对应目的物理机不超过预设CPU使用率上限阈值的剩余CPU使用率，是则进入步骤020；否则进入步骤019；步骤019.判断k是否等于K，是则将低载物理机集合Punder中第m个物理机中的第lm个虚拟机由Wm集合移出，并进入步骤021；否则用k的值加1针对k进行更新，并针对非低载物理机集合P2，选择最优选择参数排序中第k个最优选择参数所对应的物理机，更新作为低载物理机集合Punder中第m个物理机中第lm个虚拟机的目的物理机，并返回步骤018；步骤020.将低载物理机集合Punder中第m个物理机中第lm个虚拟机，迁移至其对应的目的物理机当中，然后针对N个物理机中，分别获得各个物理机当中各个虚拟机的CPU使用率，进而分别获得各个物理机的CPU使用率，并进入步骤021；步骤021.判断lm是否等于Lm，是则进入步骤022；否则用lm的值加1针对lm进行更新，并返回步骤016；步骤022.判断Wm集合中的元素是否与待对比集合Um中的元素相同，是则进入步骤023；否则针对低载物理机集合Punder中的第m个物理机，回滚步骤015至步骤021对其的所有操作，然后进入步骤023；步骤023.判断m是否等于M，是则云计算平台虚拟机调度方法结束；否则用m的值加1针对m进行更新，并定义lm等于1，再返回步骤015。