软件学报
軟件學報
연건학보
JOURNAL OF SOFTWARE
2014年
7期
1388-1402
,共15页
能源有效性%虚拟机整合%资源开销测量%数据中心
能源有效性%虛擬機整閤%資源開銷測量%數據中心
능원유효성%허의궤정합%자원개소측량%수거중심
energy efficiency%virtual machine consolidation%resource cost measurement%data center
近年来,数据中心庞大的能源开销问题引起广泛关注.虚拟化管理平台可以通过虚拟机迁移技术将虚拟机整合到更少的服务器上,从而提高数据中心能源有效性.对面向数据中心节能的虚拟机整合研究工作进行调研,并总结虚拟机整合研究存在的3个挑战.针对已有工作未考虑虚拟机等待资源调度带来的服务器资源额外开销这种现象,开展了资源调度等待开销感知的虚拟机整合研究.从理论和实验上证明了在具有实际意义的约束条件下,存在着虚拟机等待资源调度带来的服务器资源额外开销,且随着整合虚拟机数量的增长保持稳定.基于典型工作负载的实验结果表明,这个额外开销平均占据了11.7%的服务器资源开销.此外,提出了资源预留整合(MRC)算法,用于改进已有的虚拟机整合算法.算法模拟实验结果表明,MRC 算法相比于常用的虚拟机整合算法 FFD(first fit decreasing),明显降低了服务器资源溢出概率.
近年來,數據中心龐大的能源開銷問題引起廣汎關註.虛擬化管理平檯可以通過虛擬機遷移技術將虛擬機整閤到更少的服務器上,從而提高數據中心能源有效性.對麵嚮數據中心節能的虛擬機整閤研究工作進行調研,併總結虛擬機整閤研究存在的3箇挑戰.針對已有工作未攷慮虛擬機等待資源調度帶來的服務器資源額外開銷這種現象,開展瞭資源調度等待開銷感知的虛擬機整閤研究.從理論和實驗上證明瞭在具有實際意義的約束條件下,存在著虛擬機等待資源調度帶來的服務器資源額外開銷,且隨著整閤虛擬機數量的增長保持穩定.基于典型工作負載的實驗結果錶明,這箇額外開銷平均佔據瞭11.7%的服務器資源開銷.此外,提齣瞭資源預留整閤(MRC)算法,用于改進已有的虛擬機整閤算法.算法模擬實驗結果錶明,MRC 算法相比于常用的虛擬機整閤算法 FFD(first fit decreasing),明顯降低瞭服務器資源溢齣概率.
근년래,수거중심방대적능원개소문제인기엄범관주.허의화관리평태가이통과허의궤천이기술장허의궤정합도경소적복무기상,종이제고수거중심능원유효성.대면향수거중심절능적허의궤정합연구공작진행조연,병총결허의궤정합연구존재적3개도전.침대이유공작미고필허의궤등대자원조도대래적복무기자원액외개소저충현상,개전료자원조도등대개소감지적허의궤정합연구.종이론화실험상증명료재구유실제의의적약속조건하,존재착허의궤등대자원조도대래적복무기자원액외개소,차수착정합허의궤수량적증장보지은정.기우전형공작부재적실험결과표명,저개액외개소평균점거료11.7%적복무기자원개소.차외,제출료자원예류정합(MRC)산법,용우개진이유적허의궤정합산법.산법모의실험결과표명,MRC 산법상비우상용적허의궤정합산법 FFD(first fit decreasing),명현강저료복무기자원일출개솔.
In recent years, the huge resource consumption problem of data centers is being widely concerned. Virtual machine monitor (VMM) can consolidate virtual machines (VMs) onto fewer servers via VM migration to improve the energy efficiency of data centers. This paper surveys the recent works on energy-efficient VM consolidation, and summarizes three research challenges. Among them, this work considers the resource consumption overhead caused by the waiting of virtual machines for server resource scheduling. The study theoretically and experimentally proves that under realistic constraints, this overhead remains steady as the number of consolidating VMs grows. Experiments based on a representative benchmark show that, on average, 11.7% of the server’s CPU resource is occupied by the overhead. In addition, in order to fill in the gap on existing approaches, this paper proposes margin reserved consolidation (MRC) algorithm. Simulation results show that MRC outperforms the state of the art baseline in terms of server resource violation probability.