面向网络负载均衡的数据中心资源调度方法技术

本发明专利技术公开了一种面向网络负载均衡的数据中心资源调度方法。在一典型实施例中，所述的方法包括：(1)对云租户请求资源进行分析，综合该虚拟机部署问题的难易程度，根据资源拓扑的特点以及数据中心剩余计算资源情况实施拓扑感知的虚拟机部署策略；(2)拓扑感知的虚拟机部署策略，由于该问题本身是NP难的，在不能保证部署方案最优的情况下，采用基于图论最小边割集的部署策略。本发明专利技术可以最小化云数据中心网络链路的最大利用率，达到使网络负载均衡的目的，并能够有效减少网络热点的产生，以及最大程度地减少网络拥塞发生的可能性。

Data center resource scheduling method for network load balancing

The invention discloses a data center resource scheduling method for network load balancing. In a typical embodiment, the methods described include: (1) analyzing the resource requests of cloud tenants, integrating the ease of deployment of the virtual machine, implementing topology-aware virtual machine deployment strategies according to the characteristics of the resource topology and the remaining computing resources in the data center; (2) topology-aware virtual machine deployment strategies, Because the problem itself is NP-hard, the deployment strategy based on graph theory minimal edge cut set is adopted when the deployment scheme can not be guaranteed to be optimal. The invention can minimize the maximum utilization ratio of network links in cloud data center, achieve the goal of balancing network load, effectively reduce the generation of network hot spots, and minimize the possibility of network congestion.

【技术实现步骤摘要】
面向网络负载均衡的数据中心资源调度方法
本专利技术具体涉及一种面向网络负载均衡的数据中心资源调度方法，属于云计算和数据中心

技术介绍
数据中心虚拟机部署一直以来都是云计算资源调度的基本问题，通过高效的虚拟机部署方案，可以有效地提高数据中心资源利用率，为云提供商带来更多的利润，同时为云租户提供更加可靠的服务。但是，如今随着科技的不断发展，数据中心承载了越来越多的通信密集型的应用，而且数据中心规模逐年扩大，在数据中心计算资源不断发展的情况下，网络带宽的不足成为了限制数据中心发展的瓶颈。并且，随着人们生产生活的复杂化，租户的请求也在时时刻刻发生变化，如何更好的利用有限的带宽资源，有效避免网络拥塞，为租户提供更加可靠的服务，显得尤为重要。在已有的虚拟机部署策略中，基于其优化目标的不同，大致可以分为以降低能耗为目标的虚拟机部署和以提高服务质量为目标的虚拟机部署方案两类。例如以减少物理机能耗为优化目标或者是使网络通信开销最小化的虚拟机部署，这些部署方案均没有考虑到数据中心网络链路的使用情况，导致某些链路的负载过重出现网络拥塞，从而降低数据中心性能。总之，针对数据中心网络拥塞问题，已有研究的侧重在于降低数据中心能耗，没有达到降低网络链路负载的目的，不能保证服务的可靠性。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种面向网络负载均衡的数据中心资源调度方法，其可以更好的均衡网络链路的负载，最大程度地降低数据中心网络拥塞发生的可能性，提高数据中心的可扩展性，从而克服现有技术中的不足。为实现前述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案包括：本专利技术实施例提供了一种面向网络负载均衡的数据中心资源调度方法，其包括：(1)进行资源拓扑分析，所述的资源包括租户请求数量n、每个请求的拓扑结构；(2)进行数据中心剩余计算资源量分析，以统计数据中心每台物理机当前的可用计算资源量；(3)执行拓扑感知的启发式虚拟机部署策略，包括：(3-1)对所有的租户请求按照请求的虚拟机数量做降序排列，形成待部署的请求队列Q，定义i表示迭代次数，初始化i为1；(3-2)对Q中的第i个请求Qi，如果存在一物理机，其剩余可用资源最佳满足Qi的虚拟机数量请求，则将Qi部署到该物理机上，转入步骤(3-7)；否则，转入步骤(3-3)；(3-3)查找请求Qi表示的带权无向图中的具有最小权值的边割集；(3-4)去掉请求Qi中找到的最小边割集，原图被分割为两个子图；(3-5)对步骤(3-4)中分割后的两个子图寻找最适合的物理机，若找到相应的物理机，则把相应子图中的虚拟机部署到该物理机上，然后转入步骤(3-7)；否则，转入步骤(3-6)；(3-6)对分割后没有部署的请求采用分治思想进行部署；(3-7)令i＝i+1，返回步骤(3-2)，直至所有请求全部部署到物理机。进一步地，步骤(1)中每个请求的拓扑结果以带权无向图给出，其中顶点表示虚拟机，边表示虚拟机两两之间的通信，边的权值表示两台虚拟机通信的流量大小。进一步地，在步骤(3-6)中，所述分治思想的部署策略包括：(3-6-1)对于切割后的某个子请求，首先找到该请求中未被分配且通信流量需求最大的顶点，即虚拟机；(3-6-2)找到距离当前物理机最近且具有最大剩余可用资源的物理机；(3-6-3)依次将该顶点和与之相邻的顶点部署到物理机上，直至该请求被完全部署或者该物理机剩余可用资源为空；(3-6-4)若该请求中存在未被分配的虚拟机，则转入步骤(3-6-1)；否则结束。进一步地，在步骤(3-6-3)中，相邻顶点的部署顺序为与当前顶点相连边的权值由大到小。进一步地，步骤(3-6-2)中分治思想部署策略的物理机之间距离的计算方法包括：规定处于同一个柜顶交换机下的物理机距离为1；不在同一个柜顶交换机下，但是处于同一个汇聚层交换机下的物理机的距离为2；既不在同一个柜顶交换机下，也不在同一个汇聚层交换机下，但是处于同一个核心层交换机下的物理机之间的距离为3。本专利技术实施例还提供了一种基于拓扑感知的启发式虚拟机部署方法，其包括：S1：对所有的租户请求按照请求的虚拟机数量做降序排列，形成待部署的请求队列Q，定义i表示迭代次数，初始化i为1，其中每个请求的拓扑结果以带权无向图给出，其中顶点表示虚拟机，边表示虚拟机两两之间的通信，边的权值表示两台虚拟机通信的流量大小；S2：对Q中的第i个请求Qi，如果存在一物理机，其剩余可用资源最佳满足Qi的虚拟机数量请求，则将Qi部署到该物理机上，转入步骤S7；否则，转入步骤S3；S3：查找请求Qi表示的带权无向图中的具有最小权值的边割集；S4：去掉请求Qi中找到的最小边割集，原图被分割为两个子图；S5：对步骤S4中分割后的两个子图寻找最适合的物理机，若找到相应的物理机，则把相应子图中的虚拟机部署到该物理机上，然后转入步骤S7；否则，转入步骤S6；S6：对分割后没有部署的请求采用分治思想进行部署；S7：令i＝i+1，返回步骤S3，直至所有请求全部部署到物理机。进一步地，在步骤S6中，所述分治思想的部署策略包括：S6-1：对于切割后的某个子请求，首先找到该请求中未被分配且通信流量需求最大的顶点，即虚拟机；S6-2：找到距离当前物理机最近且具有最大剩余可用资源的物理机；S6-3：依次将该顶点和与之相邻的顶点部署到物理机上，直至该请求被完全部署或者该物理机剩余可用资源为空；S6-4：若该请求中存在未被分配的虚拟机，则转入步骤S6-1；否则结束。进一步地，在步骤S6-3中，相邻顶点的部署顺序为与当前顶点相连边的权值由大到小。进一步地，步骤S6-2中分治思想部署策略的物理机之间距离的计算方法包括：规定处于同一个柜顶交换机下的物理机距离为1；不在同一个柜顶交换机下，但是处于同一个汇聚层交换机下的物理机的距离为2；既不在同一个柜顶交换机下，也不在同一个汇聚层交换机下，但是处于同一个核心层交换机下的物理机之间的距离为3。进一步地，所述的基于拓扑感知的启发式虚拟机部署方法还包括：对无法将请求中的所有虚拟机部署到同一个物理机上的情况，采用以请求拓扑中的具有最小权值的边割集作为切割边对请求进行划分；若划分后的请求仍旧无法达到将属于同一个子请求的虚拟机部署到同一个物理机上的目的时，则首先选择该请求中具有最大通信流量需求的虚拟机进行部署；以及将选中的虚拟机部署到选中的物理机上。与现有技术相比，本专利技术提出的一种请求资源拓扑感知的虚拟机部署方法，在保证数据中心网络通信的总开销在可接受范围内，可以有效均衡数据中心网络负载，从而降低网络拥塞发生的可能性，提高数据中心网络可靠性和可扩展性。附图说明图1为本专利技术一典型实施例中的一种系统功能架构图；图2为本专利技术一典型实施例中的一种数据中心基础网络架构图。具体实施方式概括的讲，本专利技术提供的一种面向网络负载均衡的数据中心资源调度方法包括：(1)对云租户请求资源进行分析，综合该虚拟机部署问题的难易程度，根据资源拓扑的特点以及数据中心剩余计算资源情况实施一种拓扑感知的虚拟机部署方法；(2)拓扑感知的虚拟机部署方法，由于该问题本身是NP难的，在不能保证部署方案最优的情况下，采用一种基于图论最小边割集的部署策略。下面将结合附图及实施例对本专利技术的技术方案作更进一步的详细说明。请参阅图1所示是本专利技术一典型实施例中涉及的系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向网络负载均衡的数据中心资源调度方法，其特征在于包括步骤：(1)进行资源拓扑分析，所述的资源包括租户请求数量n、每个请求的拓扑结构；(2)进行数据中心剩余计算资源量分析，以统计数据中心每台物理机当前的可用计算资源量；(3)执行拓扑感知的启发式虚拟机部署策略，包括：(3‑1)对所有的租户请求按照请求的虚拟机数量做降序排列，形成待部署的请求队列Q，定义i表示迭代次数，初始化i为1；(3‑2)对Q中的第i个请求Qi，如果存在一物理机，其剩余可用资源最佳满足Qi的虚拟机数量请求，则将Qi部署到该物理机上，转入步骤(3‑7)；否则，转入步骤(3‑3)；(3‑3)查找请求Qi表示的带权无向图中的具有最小权值的边割集；(3‑4)去掉请求Qi中找到的最小边割集，原图被分割为两个子图；(3‑5)对步骤(3‑4)中分割后的两个子图寻找最适合的物理机，若找到相应的物理机，则把相应子图中的虚拟机部署到该物理机上，然后转入步骤(3‑7)；否则，转入步骤(3‑6)；(3‑6)对分割后没有部署的请求采用分治思想进行部署；(3‑7)令i＝i+1，返回步骤(3‑2)，直至所有请求全部部署到物理机。

【技术特征摘要】
1.一种面向网络负载均衡的数据中心资源调度方法，其特征在于包括步骤：(1)进行资源拓扑分析，所述的资源包括租户请求数量n、每个请求的拓扑结构；(2)进行数据中心剩余计算资源量分析，以统计数据中心每台物理机当前的可用计算资源量；(3)执行拓扑感知的启发式虚拟机部署策略，包括：(3-1)对所有的租户请求按照请求的虚拟机数量做降序排列，形成待部署的请求队列Q，定义i表示迭代次数，初始化i为1；(3-2)对Q中的第i个请求Qi，如果存在一物理机，其剩余可用资源最佳满足Qi的虚拟机数量请求，则将Qi部署到该物理机上，转入步骤(3-7)；否则，转入步骤(3-3)；(3-3)查找请求Qi表示的带权无向图中的具有最小权值的边割集；(3-4)去掉请求Qi中找到的最小边割集，原图被分割为两个子图；(3-5)对步骤(3-4)中分割后的两个子图寻找最适合的物理机，若找到相应的物理机，则把相应子图中的虚拟机部署到该物理机上，然后转入步骤(3-7)；否则，转入步骤(3-6)；(3-6)对分割后没有部署的请求采用分治思想进行部署；(3-7)令i＝i+1，返回步骤(3-2)，直至所有请求全部部署到物理机。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(1)中每个请求的拓扑结果以带权无向图给出，其中顶点表示虚拟机，边表示虚拟机两两之间的通信，边的权值表示两台虚拟机通信的流量大小。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于,在步骤(3-6)中，所述分治思想的部署策略包括：(3-6-1)对于切割后的某个子请求，首先找到该请求中未被分配且通信流量需求最大的顶点，即虚拟机；(3-6-2)找到距离当前物理机最近且具有最大剩余可用资源的物理机；(3-6-3)依次将该顶点和与之相邻的顶点部署到物理机上，直至该请求被完全部署或者该物理机剩余可用资源为空；(3-6-4)若该请求中存在未被分配的虚拟机，则转入步骤(3-6-1)；否则结束。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：在步骤(3-6-3)中，相邻顶点的部署顺序为与当前顶点相连边的权值由大到小。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤(3-6-2)中分治思想部署策略的物理机之间距离的计算方法包括：规定处于同一个柜顶交换机下的物理机距离为1；不在同一个柜顶交换机下，但是处于同一个汇聚层交换机下的物理机的距离为2；既不在同一个柜顶交换机下，也不在同一个汇聚层交换机下，但是处于同一个核心层交换机下的物理机之间的距离为3。6.一种基于拓扑感知的启发式虚拟机部署方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：廉震，李鑫，秦小麟，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32