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1、隨著云服務(wù)的應(yīng)用領(lǐng)域越來(lái)越廣,基于虛擬化技術(shù)的服務(wù)器集群規(guī)模越來(lái)越大,這對(duì)集群的資源調(diào)度提出了新的挑戰(zhàn)。在大規(guī)模的虛擬化集群中,虛擬機(jī)的數(shù)量和負(fù)載會(huì)隨應(yīng)用的需求而經(jīng)常變化,靜態(tài)的資源分配會(huì)產(chǎn)生資源浪費(fèi)或者資源不足的情況,而人工干預(yù)的動(dòng)態(tài)資源調(diào)整會(huì)有明顯的滯后性。因此,需要使用動(dòng)態(tài)資源調(diào)度的方式實(shí)現(xiàn)資源的按需調(diào)整,以達(dá)到節(jié)能整合或者負(fù)載均衡等目標(biāo)。
在這種背景下,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)針對(duì)大規(guī)模虛擬化集群的動(dòng)態(tài)資源調(diào)度系統(tǒng),該
2、系統(tǒng)對(duì)集群的資源使用情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,依據(jù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),能自動(dòng)地對(duì)當(dāng)前集群的整體負(fù)載狀態(tài)作出判斷,并根據(jù)不同的負(fù)載狀態(tài)做出相應(yīng)的資源調(diào)度決策并加以實(shí)施執(zhí)行。本文的主要貢獻(xiàn)表現(xiàn)在以下五個(gè)方面:
(1)提出一種分層設(shè)計(jì)的性能監(jiān)控架構(gòu),在物理機(jī)中部署監(jiān)控客戶端用來(lái)獲取虛擬機(jī)的性能數(shù)據(jù),并匯集到主服務(wù)器上的監(jiān)控服務(wù)端。本方案還支持將集群在邏輯上分成多個(gè)組并分別監(jiān)控,具有良好的擴(kuò)展性。
(2)提出一種自動(dòng)判斷集群整體負(fù)載狀
3、態(tài)的算法,根據(jù)集群的資源監(jiān)控結(jié)果快速準(zhǔn)確地判斷集群的負(fù)載狀態(tài)。判斷結(jié)果為資源調(diào)度控制提供依據(jù),同時(shí)該結(jié)果作為調(diào)度算法的輸入,能夠節(jié)省大量重復(fù)計(jì)算的時(shí)間。
(3)提出一種多目標(biāo)的資源調(diào)度控制方案,根據(jù)集群的負(fù)載狀態(tài)和性能數(shù)據(jù),控制器針對(duì)性地采取不同類型的調(diào)度算法。該過(guò)程中控制器對(duì)不同類型的調(diào)度算法進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度,可以在一個(gè)調(diào)度周期內(nèi)完成多個(gè)調(diào)度目標(biāo)。
(4)提出一種可擴(kuò)展的資源調(diào)度算法框架,利用算法池統(tǒng)一管理不同
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