一种基于分布式管理的节能方法技术

本发明专利技术公开了一种基于分布式管理的节能方法，所述方法包括本地管理和全局管理，其中所述分布式管理将管理的任务分发到各个节点的本地管理上，而全局管理只是负责收集本地管理的信息并进行决策；本地管理主要是监控异常情况，在出现异常的物理节点上去选择cpu利用率过高或过低的虚拟机进行迁移；全局管理主要是对所有的物理节点进行判断、评估，最终得到虚拟机应该迁移到的物理节点。采用分布式虚拟机管理方法的数据中心在大规模的云计算系统中，能够保证可靠服务质量的同时，实现数据中心的高效节能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及云计算虚拟化
，具体涉及一种基于分布式管理的节约能耗方法。技术背景云计算，简单来说就是利用系统架构技术把成千上万台服务器整合起来，为用户提供灵活的资源分配和任务调度能力。近几年来，云计算已经成为计算模式的研究和应用热点。云计算模式需要大规模计算的基础设施来支撑。然而，这些大规模计算的基础设施却消耗了大量的电力资源，而且这种电源消耗在逐年增长。根据IDC的估算，从运行成本控制的角度看，在IT行业中，能源消耗成本已经达到硬件采购成本的25%。而数据却正以52%的符合年均增长率不断攀升。当企业及大中型机构面对不断变化的业务压力，以及呈指数级快速增长的数据时，需要对数据中心环保、节能方面的特性予以足够的考虑和重视。这里有几个关键字:一是超大规模，包括机器的数量、用户的数量和并发任务的数量；二是资源整合，成千上万台的服务器资源能集合起来做一件事情，比如存储大量数据，或者处理一个大型任务；三是灵活与快速交付，大规模的服务器资源能进行灵活的调配，按应用需求分解成若干个虚拟的资源池，快速地支持大量的并发请求或作业。然而，这些大规模计算的基础设施却消耗了大量的电力资源，而且这种电源消耗在逐年增长。事实上，大部分的电源消耗来自于空闲资源的消耗。研究显示，数据中心的物理节点在空闲时(CPU利用率为0)消耗的电源为满负载时(CPU利用率为100%)消耗的70%左右。虚拟化是减少电源消耗的重要技术。它能使多个虚拟机实例运行在同一台物理机上。虚拟机监控器，例如Xen、KVM等，可以支持运行中的虚拟机在不同物理机上通过网络进行实时迁移，而实时迁移的中断时间对于用户来说是毫无感觉的。因此，数据中心可以通过将若干负载较低的虚拟机整合到较少物理机上的做法来实现节能。目前，云计算数据中心主要采用集中管理方法对虚拟机进行整合，即将数据中心中所有主机上的虚拟机进行统一管理，从而达到节能的目的。虽然集中管理方法能够取得一定的节能效果，但仍然存在一些问题:(I)由于集中管理方法采用持续优化，并且每次优化都是对所有虚拟机进行一次重新的组合，因此管理过程中势必会引起大量的虚拟机迁移。而虚拟机的迁移会增加节点CPU资源的消耗，迁移发生的次数越多，消耗的CPU资源就越多，进而数据中心的电源消耗也越多。另一方面，迁移中的虚拟机将会遭受长时间的服务性能下降。所以有必要减少管理过程中虚拟机迁移次数的发生。(2)集中管理方法只适用于较小规模的集群，当系统扩展到大规模的云计算系统时，集中管理方法将很难进行管理。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是:集中管理方法在管理过程中对数据中心的虚拟机采用实时地优化，其目的是保证在每一时刻虚拟机的配置都是最优的。因此，采用集中管理方法的数据中心就会产生大量的虚拟机迁移，同时也增加了因为迁移而产生的电源消耗。本专利技术所采用的技术方案为: ，所述方法包括本地管理和全局管理，不同于集中管理方法对系统进行统一的管理，分布式管理将管理的任务分发到各个节点的本地管理上，而全局管理只是负责收集本地管理的信息并进行决策；其中: 本地管理主要是监控异常情况，在出现异常的物理节点上去选择cpu利用率过高或过低的虚拟机进行迁移； 本地管理持续监控本地节点的CPU利用率，并从运行在节点上的虚拟机监控器(VMM，Virtual Machine Monitor)上获取各个虚拟机的信息,其目的是根据对资源的需求调整虚拟机的大小和决定哪些虚拟机在哪个时候需要从该节点上迁移出去。全局管理主要是对所有的物理节点进行判断、评估，最终得到虚拟机应该迁移到的物理节点，即接受虚拟机的物理节点； 全局管理运行在一个主节点上，收集来自本地管理的节点信息，并选择最佳的节点接收需要迁移的虚拟机。为了提高节点的CPU利用率，系统设置了一个低门限值，当节点的CPU利用率低于设置的低门限值时，系统就会将该节点上的虚拟机全部迁移出去并关闭节点，以达到节能的目的。此外，为了提高系统的服务质量，系统还设置了一个高门限值，这是因为如果物理节点CPU的利用率过高，那么该节点上多个虚拟机就会因为争夺资源而降低对用户的服务质量。当节点的CPU利用率大于设置的高门限值时，系统就会选择该节点上的一个或多个虚拟机进行迁移，从而降低节点的CPU利用率。与集中管理方法不同，在分布式管理过程中没有采用实时优化，而是由分布在节点上的本地管理对节点的CPU利用率进行监控，如果节点的CPU利用率在设定的高门限值和低门限值之内，那么虚拟机就不会发生迁移，如果某个节点确定为异常，该节点CPU的利用率大于高门限值或者小于低门限值时，系统就会从出现异常的物理节点上选择虚拟机进行迁移；选取其他物理节点接收所选择的虚拟机。所述方法中虚拟机的选择，一旦虚拟机监控器捕获到异常，本地管理就开始从出现异常的物理节点上选择虚拟机进行迁移；为消除异常，通常会将一个或多个虚拟机从出现异常的物理节点上迁移出去。如果出现异常的物理节点为CPU利用率过高的情况，那么本地管理需要迁移一个或多个虚拟机。为了减少迁移发生的次数，本地管理首先将该节点上所有虚拟机的当前CPU利用率进行倒排序，然后选择其中CPU利用率最大的那个虚拟机进行迁移，如果迁移后，该节点CPU利用率仍然过高，则继续迁移CPU利用率排序次之的那个虚拟机，直到该节点的异常消除为止。如果出现异常的物理节点为CPU利用率过低的情况，那么问题就变得相对简单，本地管理就会将节点上的所有虚拟机迁移到其他节点上并将该节点关闭，以达到节能的目的。所述方法中物理节点的选择，当虚拟机的选择结束时，全局管理就会选择物理节点来接收需要迁移的虚拟机:全局管理首先对所有的物理节点进行预判断，看是否存在接收该虚拟机后不会出现异常的物理节点，如果没有满足这样条件的物理节点，那么就不会有迁移发生，如果存在满足条件的物理节点，那么全局管理首先对所有满足条件的物理节点进行电源消耗评估，即计算这些物理节点在接收虚拟机之前与之后的电源消耗差，然后从中选出产生最小电源消耗差的物理节点，并将虚拟机迁移到该节点上。本专利技术的有益效果为: 采用分布式虚拟机管理方法的数据中心在大规模的云计算系统中，能够保证可靠服务质量的同时，，实现数据中心的高效节能。而高低限门限值的设置是今后云计算数据中心节能研究的一个方向。【附图说明】图1为本专利技术分布式管理结构示意图。【具体实施方式】下面参照附图，结合实施例对本专利技术进行说明: 如图所示，分布式管理方法包括本地管理和全局管理。本地管理主要是监控异常情况，在出现异常的物理节点上去选择cpu利用率过高或过低的虚拟机进行迁移。全局管理主要是对所有的物理节点进行判断、评估，最终得到虚拟机应该迁移到的物理节点，即接受虚拟机的物理节点。本地管理持续监控本地节点的CPU利用率，并从运行在节点上的虚拟机监控器VMM上获取各个虚拟机的信息，其目的是根据对资源的需求调整虚拟机的大小和决定哪些虚拟机在哪个时候需要从该节点上迁移出去。全局管理运行在一个主节点上，其收集来自本地管理的节点信息，并选择最佳的节点接收需要迁移的虚拟机。不同于集中管理方法对系统进行统一的管理，分布式管理方法将管理的任务分发到各个节点的本地管理上，而全局管理只是负责收集本地管理的信息并进行决策。为本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于分布式管理的节能方法，其特征在于：所述方法包括本地管理和全局管理，其中所述分布式管理将管理的任务分发到各个节点的本地管理上，而全局管理只是负责收集本地管理的信息并进行决策；本地管理主要是监控异常情况，在出现异常的物理节点上去选择cpu利用率过高或过低的虚拟机进行迁移；全局管理主要是对所有的物理节点进行判断、评估，最终得到虚拟机应该迁移到的物理节点。

【技术特征摘要】
1.一种基于分布式管理的节能方法，其特征在于:所述方法包括本地管理和全局管理，其中所述分布式管理将管理的任务分发到各个节点的本地管理上，而全局管理只是负责收集本地管理的信息并进行决策； 本地管理主要是监控异常情况，在出现异常的物理节点上去选择CPU利用率过高或过低的虚拟机进行迁移； 全局管理主要是对所有的物理节点进行判断、评估，最终得到虚拟机应该迁移到的物理节点。2.根据权利要求1所述的一种基于分布式管理的节能方法，其特征在于:为了提高节点的CPU利用率，系统设置了一个低门限值，当节点的CPU利用率低于设置的低门限值时，系统就会将该节点上的虚拟机全部迁移出去并关闭节点，以达到节能的目的。3.根据权利要求1或2所述的一种基于分布式管理的节能方法，其特征在于:为了提高系统的服务质量，系统还设置了一个高门限值，当节点的CPU利用率大于设置的高门限值时，系统就会选择该节点上的一个或多个虚拟机进行迁移，从而降低节点的CPU利用率。4.根据权利要求3所述的一种基于分布式管理的节能方法，其特征在于:所述方法中虚拟机的选择，一旦虚拟机监控器捕获到异常，本地管理就开始从出现异常的物理节点上选择虚拟机进行迁移；为消除异常，将一个或多个虚拟机从出现异常的物理节点上迁移出去。5.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹玲玲，杨晋博，
申请(专利权)人：浪潮电子信息产业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：