[發明專利]一種虛擬機資源分配方法及分布式虛擬機資源調度系統

在審

• 申請號: 201710050381.8
• 申請日: 2017-01-20
• 公開（公告）號: CN106874115A
• 公開（公告）日: 2017-06-20
• 發明（設計）人: 李廣
• 申請（專利權）人: 杭州虛核科技有限公司
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50;G06F9/455;H04L29/08
• 代理公司: 浙江永鼎律師事務所33233
• 代理人: 郭小麗

技術領域

本發明涉及一種虛擬機資源分配方法，以及應用該分配方法的分布式虛擬機資源調度系統，用于云計算平臺，軟件運營，平臺運營以及數據運營等過程中對虛擬機資源進行調度，屬于計算機應用技術領域。

背景技術

計算機虛擬化技術將計算和處理建立在虛擬的基礎上，抽象計算機的物理資源，隔離硬件與軟件。利用虛擬化技術可將機群抽象成具有共享內存特征的虛擬機，支持共享內存編程模式，從而克服機群的不足。

現有技術中，對虛擬機資源的調度往往采用集中式調度模式，或者，雙層資源調度模式，前者如：google云計算平臺的MapReduce,其主要采用集中式調度模式，故只有一個中心調度器，所有請求必須提交給主調度器，由其決定如何響應請求，分配及管理資源。整個調度器由master,user,worker三種進程執行，master負責任務調度，均衡控制，worker負責執行master分配的任務，user負責管理用戶請求。這種調度模式的缺點是中心調度器的負擔很重，大規模的計算任務會明顯影響相應用戶求的時間；后者如：hadoop YARN調度器,YARN采用了雙層資源調度模型，在第一層中，ResourceManager中的資源調度器將資源分配給各個ApplicationMaster；在第二層中，AppplicationMaster再進一步將資源分配給它的內部的各個任務。YARN資源調度器采用了主資源公平調度算法(Dominant Resource Fainess，DRF)，該算法擴展了最大最小(max-min fairness)算法，使其能夠支持多維資源的調度。缺點是框架對資源分割管理粒度細及種類多，導致調度過程非常繁瑣，而且出現作業故障時只能重啟服務，給管理者造成困擾。

發明內容

本發明針對現有技術中虛擬機的調度模式存在用戶響應時間長、調度過程繁瑣、調度器穩定性、調度器與節點強耦合等技術問題，提供一種虛擬機資源分配方法，以及應用該分配方法的分布式虛擬機資源調度系統，使調度任務及資源的功能控制過程智能化、精簡化，快速響應用戶請求。

為此，本發明采用如下技術方案：

一種虛擬機資源分配方法，包含如下步驟：

S1：將用戶表示為用戶集表示U＝{U₁,U₂,U₃,…,U_n}，將虛擬機資源池表示為資源集R＝{R₁,R₂,R₃,…,R_n}；

S2：調度器尋求策略S使得在資源集R中合理選擇R_n分配給有資源需求的U_n，其中：

U_n中需考慮如下因素：P-優先級，T-請求時間，N-用戶數量，D-用戶域；

R_n中需考慮如下因素：T-資源類型，L-資源負荷，D-資源域，N-資源數量；

策略S抽象成向量矩陣關系，即U·S＝R，S＝R·U^-1

用戶U_i＝{P_i,T_i,D_i,N_i},為N階可變向量組；

資源R_i＝{T_i,L_i,D_i,N_i},為N階可變向量組；

其中P,T,N向量組同原集合，D向量組由softmax回歸算法分類決定；輸入變量為N維IP地址集A＝{A_i}及訪問時序集M＝{M_i}，

分類標簽根據資源服務節點標定為Q＝{Q_i}，

即由輸入列(A_i,M_i)及標簽Q_i根據softmax算法分類。

本發明的另一方面，提供一種分布式虛擬機資源調度系統，采用上述虛擬機資源分配方法對虛擬機資源進行分配，包括：

由若干網絡服務器組成的網絡服務器組，各網絡服務器對服務請求進行管理和控制，并將服務請求抽象封裝后提交給調度器；

由若干調度器組成的調度器組，調度器分別分布于多個網絡服務器節點，各調度器負責處理網絡服務器傳遞的數據，采用上述虛擬機資源分配方法對虛擬機資源進行分配，并通過使用動態配置的算法計算虛擬機資源分配結果，再返回給網絡服務器；以及，