[發明專利]一種容器云環境物理機選擇方法及其系統、虛擬資源配置方法及遷移方法

在審

• 申請號: 201811512678.2
• 申請日: 2018-12-11
• 公開（公告）號: CN109697105A
• 公開（公告）日: 2019-04-30
• 發明（設計）人: 李啟銳;彭志平;崔得龍;何杰光
• 申請（專利權）人: 廣東石油化工學院
• 主分類號: G06F9/455
• 分類號: G06F9/455
• 代理公司: 廣州潤禾知識產權代理事務所(普通合伙) 44446
• 代理人: 凌衍芬

本發明涉及云環境下的虛擬化技術和物理機選擇策略技術領域，所述容器云環境物理機選擇方法包括如下步驟：S101將空閑與關閉的物理機放入排它集X；S102將所有有任務運行的物理機放入運行集E中，并計算運行集E中每臺物理機的CPU利用率；S103在運行集E中查找所有物理機當中，CPU使用率超過或低于預設CPU使用率臨界值的各個物理機，分別得到過載或欠載的物理機，再將運行集E中過載的物理機和欠載的物理機移入步驟S101中的排它集X；S104計算運行集E中每臺物理機的能耗模擬值；S105選擇運行集E中能耗模擬值最小的物理機作為容器云虛擬資源的配置和遷移時的目標物理機。通過對物理機的選擇進行優化，以降低數據中心的能耗。

技術領域

本發明涉及云環境下的虛擬化技術和物理機選擇策略技術領域，更具體地，涉及一種容器云環境物理機選擇方法及其系統、虛擬資源配置方法及虛擬資源遷移方法。

背景技術

基于虛擬機、容器混合的云環境虛擬資源配置分包括兩部分，一部分是物理機(Host) 虛擬化，即將物理機資源分配給虛擬機，另一部分是虛擬機(Virtual Machine,VM)容器化，即將虛擬機資源分配給容器。整個虛擬資源配置過程又分為兩階段，第一階段云任務提交到數據中心后的虛擬資源初始配置，第二階段是云任務運行過程中虛擬資源的遷移。無論是虛擬資源部署還是虛擬資源遷移，容器云在進行虛擬資源配置都面臨物理機的選擇問題。而數據中心的物理機數量龐大，例如，騰訊天津數據中心服務器數量已經突破10萬臺，而且在同一數據中心有各種不同品牌、型號的物理機，它們在運行過程中利用率和能耗情況也有所不同，此外，數據中心計算資源充足，對于云任務集合，其運行所需要的虛擬機和容器一般不會被部署在所有物理機上，因此，物理機作為數據中心最大的能源消耗者，虛擬資源配置和遷移時使用的物理機選擇策略對數據中心的能耗有較大影響。

當前，云計算環境常用的物理機選擇策略主要有隨機選擇(Random)、先來先得(First Fit，FF)、最大利用率優先(Most Full，MF)、最小利用率優先(Least Full，LF)等。其中， Random策略最為簡單，每臺物理機被選擇的機會均等，起到公平調度的效果，但沒有考慮利用率的問題。FF可以按照某種方式對物理機進行偏愛設置，排在列表前面的物理機被選擇的機會大于列表后面的物理機。MF與LF較為復雜，要計算每臺物理機的利用率。選擇利用率大的物理機，單位時間能耗會相對較大，但處理時間相對較少。選擇利用率小的物理機，單位時間能耗相對較小，但處理時間相對較長。

通常而言物理機利用率越高，單位時間能耗也就越高，因此，利用率是影響物理機能耗的一個重要因素。但是，物理機一段時間內的能耗不僅與這段時間內該物理機的利用率有關，也與該物理機單位時間的能耗有關。但上述四種物理機選擇策略往往只考慮物理機利用率對能耗的影響，使得虛擬資源配置和遷移時物理機的選擇沒有進行最優化，導致數據中心的能耗居高不下。

發明內容

本發明旨在克服上述現有技術的至少一種缺陷(不足)，提供一種容器云環境物理機選擇方法，對物理機的選擇進行優化，以降低數據中心的能耗。

本發明還公開了一種容器云虛擬資源配置方法。

本發明還公開了一種容器云虛擬資源遷移方法。

本發明還公開了一種容器云環境物理機選擇系統。

本發明采取的技術方案是，

一種容器云環境物理機選擇方法，容器云的虛擬資源分配方式包括將物理機資源分配給虛擬機以及將虛擬機資源分配給容器，虛擬機和容器統稱為虛擬資源，在容器云虛擬資源的配置和遷移過程中，采用最佳能耗優先對物理機進行選擇，具體包括如下步驟：

S101將空閑與關閉的物理機放入排它集X；

S102將所有有任務運行的物理機放入運行集E中，并計算運行集E中每臺物理機的CPU利用率；