[发明专利]一种云数据中心的虚拟机CPU使用率的分析建模方法

说明书

技术领域

本发明涉及云计算技术领域，尤其是指一种云数据中心的虚拟机CPU使用率的分析建模方法。

背景技术

云计算融合了以往的分布式计算、虚拟化技术、并行计算以及海量存储技术等，将尽可能多的高性能服务器整合起来，形成大容量的资源池，然后利用虚拟化技术将资源进行有效的整合并提供给终端用户，使得用户以一种按需付费的模式来使用计算资源。这种应用模式已经被广泛接受，但是仍存在许多待解决的问题，例如大规模性使云数据中心消耗大量电能，因此如何降低云数据中心的能耗就成为急待解决的问题。而通过虚拟机在线迁移技术来完成虚拟机融合是目前云计算中降低能耗的主要技术。虚拟机融合主要是利用虚拟机CPU使用率动态变化的特性，将所有虚拟机融合到尽可能少的计算节点上的过程。

在文献“Dupont C,Giuliani G,Hermenier F,et al.An energy aware framework for virtual machine placement in cloud federated data centres.2012Third International Conference on Future Energy Systems:Where Energy,Computing and Communication Meet[C].New York:IEEE,2012:1-10.”中，Dupont在云数据中心中设计了一种用于虚拟机融合的弹性的能耗意识的框架。框架的主要组件是一个优化器，该优化器可以处理SLA冲突，不同数据中心的内部连接及能耗问题，实验显示该框架可以获得很好的能效比。在文献“Beloglazov A,Abawajy J,Buyya R.Energy-aware resource allocation heuristics for efficient management of data centers for cloud computing[J].Future Generation Computer Systems,2012,28(5):755-768.”中，Beloglazov等人在云计算中提出一种基于能耗的虚拟机融合的框架：首先在云数据中心中对计算节点设定一个固定的CPU使用率的上限阈值；然后将超过该阈值的计算节点标记为过载状态；最后迁移过载计算节点上运行的虚拟机，直到计算节点的CPU使用率低于上限阈值。但是固定的阈值不适合云计算环境中动态的虚拟机融合。于是Beloglazov等人在文献“Beloglazov A,Buyya R.Optimal online deterministic algorithms and adaptive heuristics for energy and performance efficient dynamic consolidation of virtual machines in Cloud data centers[J].Concurrency and Computation:Practice and Experience,2012,24(13):1397-1420.”中提出一种启发式的动态虚拟机融合框架，该框架通过分析虚拟机CPU使用率的历史数据来预测虚拟机将来的CPU使用率，进而优化对虚拟机的调度，达到降低能耗的目的。因此详细地了解和描述虚拟机CPU使用率的动态特性可以为研究虚拟机融合提供性能评估的依据。基于此，本发明针对虚拟机CPU使用率的动态变化特性提出一种通用的分析和建模的方法。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足与缺陷，针对云计算环境中虚拟机CPU使用率的特性，提供一种云数据中心的虚拟机CPU使用率的分析建模方法，利用概率统计的方式对单台虚拟机CPU使用率的概率分布进行了分析，另外为了生成多台虚拟机CPU使用率分布情况，本发明又分析了所有虚拟机CPU使用率期望值的概率分布情况，最后利用上述分析针对实际环境下的虚拟机CPU使用率的任务日志构建了虚拟机CPU使用率的任务模型。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种云数据中心的虚拟机CPU使用率的分析建模方法，包括以下步骤：

1)分析模块构建

主要提出单台虚拟机CPU使用率概率分布的分析方法，以及云数据中心中所有虚拟机CPU使用率期望值概率分布的分析方法，分析模块实现的数学表达式如下：

P(X＝x)＝f(x),(μ＝E(x),δ＝D(x))   (1)