[发明专利]一种面向IaaS云平台的资源调度效率优化方法及系统

权利要求书

1.一种面向IaaS云平台的资源调度效率优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：分析热迁移预拷贝技术，构建热迁移性能分析模型；

步骤二：针对热迁移技术优化方法，使用基准测试程序开展实验，获取各个优化方法适用的计算资源使用率阈值范围；

步骤二中所述热迁移优化方法包括：Page-Skip技术、Delta Compression技术、DataCompression技术；

所述基准测试程序包括IaaS云平台中的具有不同负载特性的应用程序；

开展实验的方法为针对特定的优化技术，探索其在宿主机的不同计算资源使用率下的性能表现；

所述计算资源包括CPU和内存资源；

所述阈值范围指当某计算资源使用率超出该阈值后，优化方法对于原迁移技术性能无任何改进甚至导致性能的下降；

步骤三：获取待迁移虚拟机的关键参数，使用热迁移性能分析模型对其迁移性能进行预测；

步骤四：根据热迁移性能分析模型预测结果，决策出迁移技术的选择；

步骤五：获取宿主机计算资源使用状态，决策出迁移技术优化方法的选择；

步骤六：根据决策选择出的迁移技术及相应优化方法在IaaS云平台上对虚拟机进行迁移。

2.根据权利要求1所述的面向IaaS云平台的资源调度效率优化方法，其特征在于：

步骤一中预拷贝技术包括：初次拷贝：将虚拟机的全部内存页拷贝到目的主机上；迭代拷贝：将上次迭代过程中产生的内存脏页拷贝到目的主机上；停止拷贝：将源主机上虚拟机暂停，将处理器状态和剩余内存脏页拷贝到目的主机上；

热迁移性能分析模型是基于对预拷贝技术迭代拷贝过程的分析，包括对热迁移的总迁移时间MT和停机时间DT进行建模预测，热迁移性能分析模型的输入参数包括：虚拟机脏页率D；虚拟机内存大小M；脏页拷贝带宽速率R。

3.根据权利要求2所述的面向IaaS云平台的资源调度效率优化方法，其特征在于：热迁移性能分析模型的构建过程为：预拷贝技术是一个迭代过程，假设共有n轮迭代拷贝，对于每轮迭代，根据热迁移性能分析模型输入参数计算上轮迭代产生的内存脏页数，根据脏页拷贝带宽速率，获取每轮迭代拷贝时间；总迁移时间MT是n轮迭代拷贝所需时间总和，停机时间是第n轮内存拷贝的时间。

4.根据权利要求3所述的面向IaaS云平台的资源调度效率优化方法，其特征在于，

预拷贝技术的所需的总迁移时间以及停机时间的计算包括如下步骤：

步骤11，判断迭代次数是否超出虚拟机管理器预定义的最大迭代次数N，若大于，则进入步骤15；否则，进入步骤12开始对每轮迭代时间进行计算；

步骤12，根据上轮迭代拷贝过程中产生的内存脏页数S_i，计算本轮迭代时间t_i＝S_i/R；

步骤13，根据虚拟机脏页率D以及本轮迭代时间ti，计算本轮迭代产生的脏页数S_i+1＝t_i*D；

步骤14，判断本轮产生的脏页数S_i+1是否小于虚拟机管理器预定义的阈值，即是否达到停机拷贝的条件，若小于，则热迁移性能分析模型对于迭代拷贝时间的循环统计结束，进入步骤15；否则，进入步骤11进行循环统计；

步骤15，结束循环统计，总迁移时间MT为每轮迭代时间t_i之和，停机时间为最后一轮迭代所需时间。