[發(fā)明專利]一種基于模型預(yù)測控制的云服務(wù)器彈性伸縮與性能優(yōu)化方法

有效

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• 申請日: 2019-07-29
• 公開（公告）號: CN110580209B
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 蔣從鋒;陳圣蕾;黃杰;仇燁亮;樊甜甜;李尤慧子;殷昱煜;張紀(jì)林
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06F11/30
• 分類號: G06F11/30;G06F11/34
• 代理公司: 浙江千克知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 33246
• 代理人: 周希良

本發(fā)明涉及一種基于模型預(yù)測控制的云服務(wù)器彈性伸縮與性能優(yōu)化方法。本發(fā)明包括對服務(wù)器功耗的控制和對虛擬機(jī)應(yīng)用級性能的控制，其中集群級功率控制環(huán)中功率控制器通過動態(tài)電壓和頻率調(diào)整（DVFS）調(diào)整每個服務(wù)器的CPU頻率，動態(tài)控制集群中所有服務(wù)器的總功耗。而性能控制環(huán)中性能控制器通過調(diào)整分配給它的CPU資源來動態(tài)控制虛擬機(jī)的應(yīng)用程序性能。由于群集的總功耗需要保持低于共享電源的容量，并且不同服務(wù)器之間的集群級功率轉(zhuǎn)換可以帶來更好的系統(tǒng)性能。通過本發(fā)明提供的基于模型預(yù)測控制的云服務(wù)器彈性伸縮與性能優(yōu)化方法，可以降低系統(tǒng)功耗，并且保證虛擬機(jī)上的應(yīng)用程序性能滿足一定的要求，提高系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種虛擬化服務(wù)器的功耗以及應(yīng)用級性能的優(yōu)化方法，尤其是大規(guī)模部署虛擬化計算機(jī)系統(tǒng)，如數(shù)據(jù)中心中服務(wù)器集群性能和功耗的協(xié)調(diào)控制方法。

背景技術(shù)

隨著云計算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，用戶對數(shù)據(jù)存儲、處理與智能分析等需求越來越大，通過服務(wù)器虛擬化技術(shù)，數(shù)據(jù)中心可以提供更加靈活的資源，以承載更多的應(yīng)用服務(wù)，并提高服務(wù)的可管理性。但是，隨著數(shù)據(jù)中心服務(wù)器系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)大，服務(wù)器的能耗隨之上升，不僅造成數(shù)據(jù)中心運行成本上升，也影響了服務(wù)器系統(tǒng)的可靠性與應(yīng)用的服務(wù)質(zhì)量。

因此，就目前而言，數(shù)據(jù)中心主要面臨兩大問題，首先需要通過滿足所需的服務(wù)級別協(xié)議(例如響應(yīng)時間和吞吐量)來確保客戶的服務(wù)質(zhì)量；其次，為了避免由功率過載或系統(tǒng)設(shè)備過熱而引起的系統(tǒng)癱瘓或停止運行等故障，也為了降低集群的電力功耗成本，必須采取有效的措施來控制集群級服務(wù)器功耗，如對電力資源和CPU資源等進(jìn)行合理的調(diào)度管理。然而，現(xiàn)有的對功耗和服務(wù)質(zhì)量的控制管理研究還不全面，有些僅考慮了功耗應(yīng)用請求性能兩個層級的單方面影響因素，而不能同時為兩者提供明確的保證。另一方面，盡管目前的很多研究已提出了很多控制管理調(diào)度策略，如通過將硬件組件切換到低功率狀態(tài)以此來有效的降低服務(wù)器功耗等，但這些策略大多很難直接應(yīng)用到實際的基于虛擬化技術(shù)的集群級服務(wù)器數(shù)據(jù)中心上，而有些策略則受限于硬件廠商的商業(yè)開發(fā)。所以協(xié)調(diào)各種策略以實現(xiàn)期望的控制目標(biāo)比依賴單個集中控制策略更為可行。基于上述的兩大挑戰(zhàn)，本發(fā)明提出一個集群級控制架構(gòu)，可以協(xié)調(diào)虛擬化服務(wù)器集群的各個功率和性能控制環(huán)路，使得應(yīng)用級性能和功耗得到有效控制，最終達(dá)到一個穩(wěn)定狀態(tài)。

近年來，由于控制精度和系統(tǒng)穩(wěn)定性的分析保證，控制理論已被確定為功率和性能控制的有效工具。控制理論還提供了成熟的控制器設(shè)計方法，例如，選擇正確控制參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)方法，從而可以避免調(diào)整和測試的詳盡迭代。此外，即使當(dāng)系統(tǒng)模型由于諸如工作負(fù)載變化的各種系統(tǒng)不確定性而顯著改變時，控制理論也可以應(yīng)用于定量分析控制性能。本發(fā)明應(yīng)用模型預(yù)測控制(MPC)理論來設(shè)計控制器。MPC是一種先進(jìn)的控制技術(shù)，可以處理耦合的多輸入多輸出(MIMO)控制問題，而這些控制問題常受到設(shè)備和執(zhí)行器的限制，因而這個特性使MPC非常適合集群中的功率控制。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種基于模型預(yù)測控制的云服務(wù)器彈性伸縮與性能優(yōu)化方法。

本發(fā)明以成熟的控制理論為理論基礎(chǔ)，對數(shù)據(jù)中心的功耗以及性能進(jìn)行嚴(yán)格管理，提高虛擬機(jī)服務(wù)器性能的同時，控制好服務(wù)器的功耗。針對虛擬機(jī)服務(wù)器的功耗以及性能。本發(fā)明提出了一個雙層級控制架構(gòu)，該架構(gòu)包含集群級功率控制層和虛擬機(jī)性能控制層。其中，集群級功耗控制層為主控制層，虛擬機(jī)性能控制層為二級控制層。這兩層控制架構(gòu)分別對集群電力功率資源，每臺服務(wù)器上每臺虛擬機(jī)的CPU資源進(jìn)行了調(diào)度控制，在保證服務(wù)器性能的同時，控制集群級功耗的開銷。

該發(fā)明具體包括兩部分：在集群級功率控制層中，通過動態(tài)電壓和頻率調(diào)節(jié)(DVFS)對服務(wù)器功率進(jìn)行控制以及在虛擬機(jī)性能控制層中，通過調(diào)節(jié)分配給虛擬機(jī)上的CPU資源對服務(wù)器性能進(jìn)行控制。

(1)通過DVFS對服務(wù)器功率進(jìn)行控制

集群級功耗控制層是雙層級控制架構(gòu)中的主控制層，是基于集群級的功耗控制而設(shè)計的架構(gòu)，每個集群含有一個集群級功耗控制層。