[发明专利]基于openstack的大规模虚拟计算动态负载均衡方法

权利要求书

1.一种基于openstack的大规模虚拟计算动态负载均衡方法，其特征在于，其包括以下步骤：

步骤一，在每台运行虚拟机的物理服务器openstack计算节点上设置一个监控代理程序，用于获取该物理机的关键热度指标；

步骤二，在openstack计算节点上设置一个主监控程序，定时轮询各计算openstack计算节点中的监控代理程序，获取关键热度指标并计算出关键热度指标平均值；

步骤三，当主监控程序探测到第一物理服务器的关键热度指标值超过用户设定的值，就将其记录下来，并选取关键热度指标最低的那台计算节点作为迁移目的主机，然后启动迁移程序；

步骤四，迁移程序按照用户设定的策略在第一物理服务器中选取对物理CPU和物理内存消耗最大的虚拟机，使用openstack的动态迁移命令将其迁移至迁移目的主机。

2.根据权利要求1所述的基于openstack的大规模虚拟计算动态负载均衡方法，其特征在于，所述关键热度指标由CPU和内存的实际使用率计算得出。

3.根据权利要求1所述的基于openstack的大规模虚拟计算动态负载均衡方法，其特征在于，所述步骤一包括以下步骤：

步骤十一：读取计算节点Linux操作系统的proc、stat文件，采集该文件中九个关于cpu时间片的相关指标，它们分别是user、nice、system、idle、iowait、irq、softirq、stealstolen、guest；

步骤十二：定时在某个足够短的时间间隔内，通过步骤十一对cpu时间片相关指标进行两次采样，生成间隔内的时间片统计值；假设把第一次的所有cpu使用情况，即九个cpu相关指标求和，得到s1；第二次为s2；那么s2减去s1就得到这个时间间隔内的所有时间片统计值，即totalCpuTime；

步骤十三：计算空闲时间片；idle值为九个cpu相关的时间片指标中第四个指标，用第二次的idle值减去第一次的idle值即可得到步骤十二指定的时间间隔内空闲时间片的统计值，计为totalIdle；

步骤十四：通过公式100*(totalCpuTime-totalIdle)/totalCpuTime，导入步骤十二和步骤十三所得到的totalCpuTime和totalIdle的值即可算出某时刻cpu的使用率，记为pcpu；

步骤十五：读取计算节点Linux操作系统的proc、meminfo文件，获得内存指标MemTotal和MemFree；

步骤十六：通过公式100*(MemTotal-MemFree)/MemTotal，导入步骤十五中获得的内存指标MemTotal和MemFree，得到某个时刻内存的使用率，即为pmem；

步骤十七：将CPU使用率和内存使用率进行叠加，获得该计算节点中关键热度指标HKI：HKI＝pcpu+pmem。