網(wǎng)絡(luò)感知的虛擬計(jì)算環(huán)境任務(wù)遷移問(wèn)題研究.pdf

1、虛擬化技術(shù)作為云計(jì)算的底層技術(shù)支持,將海量的第三方應(yīng)用打包成虛擬機(jī),并使得虛擬機(jī)能夠在服務(wù)器上得到整合或重新部署以節(jié)省數(shù)據(jù)中心開銷?，F(xiàn)有的虛擬機(jī)遷移的研究很少考慮網(wǎng)絡(luò)開銷。研究已表明應(yīng)用層虛擬機(jī)之間的通信關(guān)聯(lián)在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)通信流量中占有很重要的比重;虛擬機(jī)遷移也會(huì)帶來(lái)數(shù)據(jù)遷移的開銷,增加網(wǎng)絡(luò)開銷。本文從網(wǎng)絡(luò)開銷的角度去考慮過(guò)載虛擬機(jī)的遷移問(wèn)題,考慮虛擬機(jī)之間的多層通信關(guān)聯(lián)和底層物理機(jī)之間的拓?fù)潢P(guān)系,從虛擬機(jī)靜態(tài)遷移和動(dòng)態(tài)遷移兩個(gè)角度去分

2、析它們的區(qū)別并求解,在減小虛擬機(jī)的網(wǎng)絡(luò)通信開銷和遷移開銷之間取得一個(gè)平衡。
　　數(shù)據(jù)中心中虛擬機(jī)的遷移可以分為靜態(tài)遷移和動(dòng)態(tài)遷移。對(duì)于靜態(tài)遷移,虛擬機(jī)在服務(wù)器上的部署持續(xù)很長(zhǎng)時(shí)間,可能幾個(gè)月或者幾年。事實(shí)上,網(wǎng)絡(luò)管理員不愿意自動(dòng)遷移虛擬機(jī),他們更傾向于靜態(tài)整合的方式,在部署生效之前評(píng)估最優(yōu)的遷移策略人工進(jìn)行遷移:所以群體智能算法對(duì)通過(guò)反復(fù)迭代找到一個(gè)近似最優(yōu)解的特性,可以作為靜態(tài)遷移的理想解決方案。本文中,我們將遺傳算法和蜂群算法

3、應(yīng)用到靜態(tài)遷移問(wèn)題,來(lái)最小化虛擬機(jī)遷移的網(wǎng)絡(luò)開銷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明遺傳算法在問(wèn)題規(guī)模較小時(shí)具有最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)開銷,隨著問(wèn)題規(guī)模增大,蜂群算法的優(yōu)勢(shì)逐漸體現(xiàn)出來(lái);同時(shí)蜂群算法的執(zhí)行時(shí)間相比遺傳算法有很大的優(yōu)勢(shì),幾乎是遺傳算法執(zhí)行時(shí)間的一半。據(jù)我們了解,我們是第一個(gè)用蜂群算法來(lái)解決虛擬機(jī)遷移問(wèn)題的。
　　虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷移持續(xù)時(shí)間較短,對(duì)于虛擬機(jī)的動(dòng)態(tài)遷移,管理員可以根據(jù)數(shù)據(jù)中心中負(fù)載的變化,遷移其中一個(gè)或者幾個(gè)虛擬機(jī)。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)感知的虛擬機(jī)動(dòng)態(tài)遷

4、移,我們一步步地提出了三種改進(jìn)的啟發(fā)式算法:LM、nCaM和nCaM2算法。LM算法最小化每一次虛擬機(jī)遷移的網(wǎng)絡(luò)開銷;mCaM算法從平衡每次遷移的網(wǎng)絡(luò)通信收益和遷移開銷的角度為每次虛擬機(jī)遷移選擇目標(biāo)主機(jī);mCaM2作為一個(gè)兩步的優(yōu)化算法,虛擬機(jī)選擇目標(biāo)主機(jī)時(shí)根據(jù)最小化通信開銷收益來(lái)選擇,在選擇遷移哪個(gè)虛擬機(jī)時(shí)加入遷移開銷的考慮,保證在不同階段分別對(duì)通信開銷和遷移開銷的優(yōu)化。通過(guò)與以前的虛擬機(jī)遷移算法做性能比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,我們的動(dòng)態(tài)算