[发明专利]基于openstack的大规模虚拟计算动态负载均衡方法在审
申请号: | 201611184430.9 | 申请日: | 2016-12-20 |
公开(公告)号: | CN106775947A | 公开(公告)日: | 2017-05-31 |
发明(设计)人: | 陈云松 | 申请(专利权)人: | 中国电子科技集团公司第三十二研究所 |
主分类号: | G06F9/455 | 分类号: | G06F9/455 |
代理公司: | 上海汉声知识产权代理有限公司31236 | 代理人: | 郭国中 |
地址: | 200233 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 openstack 大规模 虚拟 计算 动态 负载 均衡 方法 | ||
技术领域
本发明涉及云计算技术领域,具体地,涉及一种基于openstack的大规模虚拟计算动态负载均衡方法。
背景技术
OpenStack是一个由NASA(美国国家航空航天局)和Rackspace合作研发并发起的,一个开源的云计算管理平台项目,覆盖了网络、虚拟化、操作系统、服务器等各个方面。
虚拟计算在广义上讲是一种以虚拟化、网络、监控等技术的融合为核心的一种计算体系。在本方案中,单指服务器虚拟化,即将服务器物理资源抽象成逻辑资源,让一台服务器变成几台甚至上百台相互隔离的虚拟服务器,使我们不再受限于物理上的界限,而是让CPU、内存、磁盘、I/O等硬件变成可以动态管理的“资源池”,从而提高资源的利用率,简化系统管理,实现服务器整合,让IT对业务的变化更具适应力。
动态负载均衡泛指在不影响实际业务的情况下,通过提供一种有效的方法扩展服务器的处理、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。而在本方案中,主要是通过特定策略或算法,调整虚机的分布情况,实现虚拟服务器动态的处理能力的平衡。
在计算设备(包括个人计算机、通用服务器、大型主机等)、互联网技术非常普及的今天,从技术热点上看,云计算无疑是其中最热门的概念之一。云计算服务的主要优势是,给用户提供弹性计算能力,让一个公司或组织的计算资源得到充分整合,从而实现按需分配计算资源而提升现有硬件资源的利用率,而且更加方便管理、减低资源管理成本。
随着越来越多的业务从传统平台转移至云计算平台,大量的,新的虚拟机被创建出来。企业或组织不得不花大力气采购新的设备,用于承载这些新的虚拟机,以支撑更多的业务。即使是公有云平台,大量的虚拟计算资源也出现了过载的情况,如果客户的增多导致业务处理量超出了服务器能承受的范围,那么其结果必然是――宕机。
为了解决这一问题,国内外许多公司和学术机构都对此进行了研究和改进,但效果并不理想。其中,与本发明最接近的技术方法如下:
一、基于负载均衡器的云计算数据中心的管理系统和管理方法(专利号:CN105159775A):设计一个包括弹性节点池集群、负载均衡器集群和管理装置的管理系统。其中,弹性节点池集群包括若干个弹性节点池,每个弹性节点池包括若干个虚拟机,虚拟机用于通过虚拟IP对外提供服务;负载均衡器集群包括若干个负载均衡器,每个负载均衡器与设定数量的弹性节点池连接,用于为所连接的每个弹性节点池提供负载均衡服务;管理装置用于管理负载均衡器和弹性节点池,根据每个弹性节点池的负载状况,采用预设的负载均衡策略动态调整所述弹性节点池中虚拟机的数量。该方法只能解决虚拟机的访问负载问题,并不能解决虚拟机对物理资源的消耗负载问题。
二、一种用于云计算环境下的负载均衡方法(专利号:CN104917839A):该方法从超载的虚拟机上移走一些任务,并为其寻找另外的合适的虚拟机。在根据任务优先级QoS标准在多个虚拟机中选择最好的虚拟机,即在虚拟机的任务中只有很少一部分任务的优先级与该任务的优先级相同。这个过程称为多个任务为了虚拟机而进行的竞争,当该竞争结束后,获胜的任务被分配给其找到的合适的虚拟机的详细信息进行更新。该方法将虚拟机中的业务人为地划分成了多个任务,并且人为地界定其优先级,这样的设计方法对整个系统来说是不透明的,这既增加了管理的难度,又给系统带来了安全风险。
虚拟化是云计算体系的核心,本质上是解决物理资源过剩的问题。但是,随着云计算数据中心规模的不断扩大,用户的业务量也不断增加,而租户虚拟机,作为最基本的计算单元,其业务的均衡性却愈来愈受到挑战。
为了应对这种挑战,出现了很多解决方案,其中最典型的是openstack在Grizzly版本就集成到Neutron中的负载均衡(Load Balance)模块。它作为OpenStack Neutron项目的高级服务之一,能够均衡的将所收到的网络流量分配给指定的虚拟机集合,从而达到更高效的使用系统资源的目的。目前大多数负载均衡器的原理都与之类似,在云计算体系中称之为LBaaS。这种典型的负载均衡器最大的特点是从网络访问中入手,通过分流的方式将业务分散到各个虚拟机中。这样的方式最大的不足就在于没有解决全局的负载均衡问题,也就是说在整个云平台环境中,这样的方式只能将业务分流至相同业务处理的虚拟机中,并没有做到全局的负载均衡。另外,很多虚拟机的业务是聚焦CPU或内存的,在没有任何网络访问时,也会消耗资源,因此对于这样的虚机,传统的负载均衡方法起不到任何作用。
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