[发明专利]分布式云中基于聚类的时延带宽极小化虚拟机部署方法

说明书

本发明提出了一种分布式云计算中基于聚类的时延带宽极小化虚拟机部署方法，先选择出目标DC，保证DC之间的最长通信距离尽可能的小；然后再根据VM的通信量，对VM进行分组，保证DC间的通信带宽消耗尽可能的少。其中，DC选择采用密度聚类算法，进行非优解的剪枝，从而加快了算法速度；VM分组采用了半通信模型，实现了成批VM的分组，使得算法的速度提升近3倍。本发明的方法考虑到了分布式云计算中DC的容量相对于集中式云计算较小的特点，同时可以兼顾特定的可靠性要求，比如要求每个DC只能部署一定数量的VM，在分布式云计算中部署一组VM，进行服务质量和成本优化，实现分布式云计算中低成本，低时延，高可靠的虚拟机部署。

技术领域

本发明涉及云计算技术领域，尤其涉及一种分布式云计算中基于聚类的时延带宽极小化虚拟机部署方法。

背景技术

当前分布式云计算已经成为了云计算的主流。分布式云计算的显著特点是云计算基础设施网络由多个DC组成，各DC相互独立，各自对外提供服务，同时各DC又通过长途高速专用网络或者Internet互联，形成统一整体。分布式云计算中除了传统的物理资源，比如CPU，内存等，最重要的就是连接各DC的长途链路。据研究，带宽资源贡献了整个数据中心的近15％的成本。更重要的是，长途链路相对较少，过多的占用长途链路，将会导致链路拥塞，影响DC间通信和服务质量。

特别的，如果需要部署一组需要相互通信的虚拟机VM(这组VM是为了完成同一个任务而启用的)，则需要VM之间的最大的通信时延尽可能的短，以便减少整体的任务执行时间，防止个别过长的长途通信对任务完成造成拖延。针对分布式云计算的特点，结合VM的资源配合和通信流量，寻找合适的VM部署方法，对于保证服务质量，减少成本具有重要意义。

1.DC现有选择方法

(1)DC选择和VM分组同时进行，采用单个VM逐渐尝试的方法。本方法将VM随机的放到多个DC上，然后从中任意选择一个VM，逐个尝试移动到其它DC，如果能保证DC之间的最长通信距离不增加，DC之间的通信量不增加，则认为可行，尝试下一个。否则本VM不移动。由于本方法的实质是穷举各种情况，因此缺点是非常缓慢，而且是一种尽力而为的方法，不知道最后的结果是否是较好的结果。尤其当DC数目较大，VM较多时不具有可行性。

(2)Bell实验室的研究员在2012年首次系统的对此问题进行了研究，给出了一个DC选择的星型方法。该方法先随机以某个DC为中心，尝试用最少的DC来部署这组VM，然后计算最长的通信时延。接着针对所有的候选DC应用这种方法，计算所有的最长的通信时延。最后进行直接比较，通信时延最小的那个就是最后的解决方法。该方法是采用直接比较的方式进行的，需要计算所有的情况。本质上它只考虑了两两DC之间的距离，而没有考虑DC容量和组网拓扑信息，因此效率很低。同时，本方法采用图论方法，权重是DC支持的VM的个数，只适合于VM同构的情况。

2、VM分组方法

(1)一般采用k-均衡划分方法。即将本组VM分组为K份，每份的VM数量是相同的。但由于实际应用中，VM的异构和DC容量的不同，不能直接应用。

(2)著名的以色列魏兹曼科学院(Weizmann Institute of Science)的Krauthgamer,R研究员和以色列理工大学以及微软研究院的合作者提出的随机性算法，但由于解的过分松弛，导致在某些情况下解不再可行。对于带宽的随机性和数据中心容纳虚拟机数量不同的实际情况，目前还没有研究工作考虑。而且算法是基于线性规划的随机规约，没有具体的求解方法，只在理论上获得较好的结果。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明提出了一种分布式云计算中基于聚类的时延带宽极小化虚拟机部署方法，实现分布式云计算中低成本，低时延，高可靠的虚拟机部署。

本发明通过以下技术方案实现：

一种分布式云计算中基于聚类的时延带宽极小化虚拟机部署方法，所述方法包括：