基于負(fù)載預(yù)測(cè)的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)調(diào)度技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、云計(jì)算技術(shù)的飛速發(fā)展使得云計(jì)算系統(tǒng)的應(yīng)用越來越廣泛,如Amazon的AWS、IBM的Bluemix、阿里云的飛天、開源系統(tǒng)OpenStack。在云計(jì)算系統(tǒng)中虛擬化資源種類多、數(shù)量大，因此云計(jì)算系統(tǒng)的節(jié)能環(huán)保、資源高效利用、負(fù)載均衡等問題也越來越受到重視，而通過虛擬機(jī)調(diào)度可以有效的解決這些問題。
　　本文從云計(jì)算系統(tǒng)的負(fù)載均衡和提高資源利用率的方向出發(fā)，將負(fù)載預(yù)測(cè)和虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)調(diào)度相結(jié)合，設(shè)計(jì)了基于基于負(fù)載預(yù)測(cè)的虛擬機(jī)高效調(diào)度算法，并

2、且在OpenStack系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了基于負(fù)載預(yù)測(cè)的虛擬機(jī)高效動(dòng)態(tài)調(diào)度系統(tǒng)，主要包括負(fù)載預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)調(diào)度功能。
　　(1)虛擬機(jī)或物理機(jī)的負(fù)載值是一個(gè)時(shí)間序列，是隨時(shí)間而變化的，因此在本文中選擇了時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，ARMA(4,3)作為負(fù)載預(yù)測(cè)模型，把負(fù)載值劃分為多個(gè)時(shí)間序列，減少預(yù)測(cè)的步驟，提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
　　(2)設(shè)計(jì)了基于改進(jìn)模擬退火算法的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)調(diào)度算法，將算法中新解的生成過程分為虛擬機(jī)選擇和虛擬機(jī)分配兩個(gè)階段。在

3、虛擬機(jī)選擇階段通過比較物理機(jī)和虛擬機(jī)的負(fù)載變化規(guī)律，選擇在宿主機(jī)的高負(fù)載時(shí)刻負(fù)載最高的虛擬機(jī)作為要遷移的虛擬機(jī)。在虛擬機(jī)分配階段則是選擇在虛擬機(jī)負(fù)高負(fù)載時(shí)刻負(fù)載較低的物理機(jī)作為目的物理機(jī)，同時(shí)在遷移到目的物理機(jī)之后不應(yīng)該造成該物理機(jī)的負(fù)載過高。
　　通過組合負(fù)載變化規(guī)律不同的虛擬機(jī)和物理機(jī)，可以在物理機(jī)上運(yùn)行更多的虛擬機(jī)，提高資源的利用率。通過負(fù)載預(yù)測(cè)提前知道物理機(jī)在未來一段時(shí)間內(nèi)的負(fù)載變化規(guī)律并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)度，避免系統(tǒng)出現(xiàn)高負(fù)載