[发明专利]一种基于Rendezvous哈希算法的虚拟机初始放置策略方法

说明书

一种基于Rendezvous哈希算法的虚拟机放置策略方法，包括以下步骤：第一步：首先定义数据中心存在的物理主机集合PM，需要初始化放置的虚拟机集合VM；第二步：对于给定的虚拟机vm_i定义参数；第四步：主机数量n小于4时，对于任意虚拟机vm_i，定义其对应每个主机具有一个分配权重得分集合W_i；第五步：主机数量n大于等于4时，建立虚拟分层结构，虚拟分层结构包含虚拟分层节点和真实主机节点簇两部分，虚拟分层节点之间以树的形式分布；真实主机节点簇是由多个真实主机构成的集合，与虚拟分层节点底部虚拟叶子节点相关联。本发明综合考虑负载均衡、虚拟机主机性能、数据中心能耗等因素，最终实现物理资源的合理调度。

技术领域

本发明涉及到一种基于Rendezvous哈希算法的虚拟机初始放置策略方法。

背景技术

云计算是最近几年备受业界关注的新热点，而虚拟化技术是实现云计算的重要手段。通过虚拟化技术,云数据中心借虚拟机共享物理机资源池的方式，以物理机单元承载虚拟机，以虚拟机单元承载应用服务。云数据中心已经成为一个高性能计算机的集合，具有成千上万的物理服务器和网络设备。由于资源量大、异构性强，云数据中心对按需服务、资源动态弹性管理、服务质量等多方面的要求更加突出。但是，云数据中心现在面临着低效率、高成本、高能耗等问题。

资料表明：我国的云数据中心的资源利用率普遍不高，平均只有10％左右，而且服务器在较大一部分时间内处于空闲状态，即使服务器处于空闲状态，也会带来满负荷时60％的功耗。因此，如何合理的利用资源，提高资源利用率，减低能源的消耗是当前云数据中心面临的主要问题。如何合理的进行虚拟机放置也已经成为降低数据中心能耗的一大研究热点。

虚拟机的初始化放置管理是研究如何在一个没有负载的云数据中心、根据虚拟化的类型和对资源的请求选择合适的目的物理机的过程，类似于装箱问题的 NP-hard问题。初始化放置具有长期性，对数据中心资源的有效利用，能耗节约起重要作用。以此来降低数据中心初始能耗，并且实现数据中心中主机的负载均衡。

在虚拟机对应主机的初始化放置问题的研究中，大多数学者采用启发式算法如优先适应、或降序最佳适应等贪婪算法来搜索虚拟机放置的最优解。Beloglazov 以及Buyya等人在2010年提出一种基于CPU利用率的降序最佳适应算法。Malani， Amdani等人在2015年提出了一种基于内存利用率的蚁群算法，Panigraphy、 Talwar等人在2011年提出一种综合考虑CPU和内存两种负载类型的基于FFD的启发式算法。

综上所述，启发式算法基本是单点搜索，无法综合考虑数据中心能耗以及负载均衡两方面；智能算法仅考虑单维因素，且当参与调度的虚拟机以及主机数量较大时容易陷入局部最优解的情况。因此，本专利提出一种基于Rendezvous哈希算法的虚拟机初始化策略来实现负载均衡，并且综合考虑CPU、内存因素，达到数据中心能耗降低，提高主机CPU、内存利用率的目标。

发明内容

为了克服现有的虚拟机放置策略的负载不均衡、没有综合考虑CPU、内存因素的不足，本发明提出一种基于Rendezvous哈希算法的虚拟机放置策略方法，适用于云计算环境下，虚拟机到主机的物理资源调度的初始放置，建立虚拟机到主机的映射关系，整个策略综合考虑负载均衡、虚拟机主机性能、数据中心能耗等因素，最终实现物理资源的合理调度。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于Rendezvous哈希算法的虚拟机放置策略方法，包括以下步骤：

第一步：首先定义数据中心存在的主机集合PM＝{pm₁,pm₂,…,pm_n}，其中主机数量为n，需要初始化放置的虚拟机集合VM＝{vm₁,vm₂,…,vm_m}，其中虚拟机数量为m，设定虚拟机数量m大于或等于主机数量n；