[发明专利]基于双速率和工作休眠的虚拟机调度系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于双速率和工作休眠的虚拟机调度系统及方法，系统包括控制服务器和计算服务器，其中计算服务器分为主模块服务器和备用模块服务器。控制服务器上运行超时定时器和虚拟机调度器，计算服务器上运行负载监控系统。控制服务器中的虚拟机调度器采用双阈值θ₁和θ₂共同控制主模块服务器中虚拟机的运行状态，并引入一个激活阈值θ₃控制备用模块服务器中虚拟机的运行状态。计算服务器的负载监控系统实时搜集各虚拟机的负载情况并将其发送至虚拟机调度器，以及接收并执行虚拟机调度器发来的调度指令。采用本发明提出的虚拟机调度系统及方法，设置合理的激活阈值、工作休眠服务率及工作休眠参数，可以在保障响应性能的前提下实现能量消耗的有效节约。

技术领域

本发明涉及云计算领域，特别涉及一种基于双速率和工作休眠的虚拟机调度系统及方法。

背景技术

快速增长的能源成本和日益严格的环境标准，使得能耗成为运营和维护云数据中心的最大成本所在，严重制约着云数据中心的发展。因此，绿色节能技术成为近年来学术界和产业界关注的热点话题，建立绿色云数据中心是云计算发展的必然趋势。云数据中心的能耗集中在服务器，服务器中最耗能的部件之一是CPU，服务器的耗能与CPU的利用率近似呈线性关系。不合理的服务器调度方法可能会造成所有的用户请求(包括对响应性能要求不高的用户请求)都在高配置服务器中执行，由此浪费的能耗称为奢侈能耗。合理调整服务器的运行速度，提高CPU的利用率是实现绿色节能最直接的方法。Keqin Li在《IEEETransactions on Cloud Computing》2016年第4卷第2期的第122-137页上发表的“Improving multicore server performance and reducing energy consumption byworkload dependent dynamic power management”，研究了动态电压管理技术(DPM，Dynamic Power Management)，根据系统的负载情况合理地调整服务器中CPU的运行速度。该文献的研究表明，给定单位时间的能耗水平，通常存在一个能使系统平均响应时间最小的速度配置方案。Yanzhi Wang等人在《IEEE Design Automation Conference.c》2011年第41-46页上发表的“Deriving a near-optimal power management policy using model-free reinforcement learning and Bayesian classification”，提出了一个基于贝叶斯分类器的在线负载预测器和一种基于强化学习的自适应DPM技术。根据对未来短时间内系统负载的预测结果，使用DPM技术调整服务器运行速度，实现能耗的有效节约。以上文献专注于降低系统奢侈能耗的相关技术的研究。云数据中心服务器的利用率普遍较低，尤其在夜间和凌晨，利用率仅仅是5％～25％。所以，另一种绿色节能的方法是减少空闲能耗。DanLiao等人在《International Conference on Computing,Networking andCommunications》2015年第287-291页上发表的“Energy and performance management inlarge data centers:A queuing theory perspective”，提出了一种节能方法，将系统服务器分为三组，其中一组服务器始终保持开启状态，另外两组备用服务器则根据系统当前的负载情况动态开启/关闭。Dian等人在《Future Gen-eration Computer System》2015年第48期第82-95页上发表的“Stochastic modeling of dynamic right-sizing forenergy-efficiency in cloud data centers”，提出了一种通过虚拟化技术设计数据中心规模的节能方案，允许将若干个用户请求合并成一个用户请求以占用较少的服务器，关闭处于空闲状态的服务器，达到节能的目的。马晓彤等人在《通信学报》2017年第37卷第7期第172-181页上发表的“在认识无线电网络中的基站节能策略及纳什均衡研究”，认知无线电网络中的基站端引入半休眠模式，提出一种节能方法。在休眠参数的制约下，基站根据数据包的到达情况，在唤醒阶段、休眠阶段、低速传输阶段和监听阶段之间转换。以上文献专注于降低系统空闲能耗的相关方案的研究。