[发明专利]一种高效能数据中心云服务器资源自主管理方法

说明书

本发明提供一种高效能数据中心服务器资源自主控制方法，属于计算机高性能计算领域。系统包括资源实时调度层、能耗控制层和虚拟机迁移层，其中资源实时调度层包括性能监控器、在线估计器A、资源控制器、资源分配器，能耗控制层包括性能监控器、在线估计器B、能耗控制器、频率调节器，虚拟机迁移层包括性能监控器、负载探测器、虚拟机迁移调度器。方法包括资源实时调度、能耗控制和虚拟机迁移三部分分别对应在秒级、分钟级、小时级层面上协同运作，进而使数据中心服务器达到性能和能耗的最优控制。该方法和系统能够实现数据中心服务器全周期的多层次云资源调度管理，大幅降低数据中心服务器能耗，确保云服务的质量。

技术领域

本发明涉及一种高效能数据中心云服务器资源自主管理方法，属于计算机高性能计算领域。

背景技术

随着互联网经济的进一步繁荣，数据中心的规模以惊人的速度扩张，特别是云计算和大数据的提出，数据中心的规模得到了空前的发展，如何对数据中心的资源(特别是云服务器)进行高效管理是一个具有挑战性的问题。同时，数据中心在消耗大量能源的同时，也带来了不容忽视的碳排放量。因此，设计高效合理的云服务器资源控制方法和系统对整个数据中心的资源管理，以及降低数据中心的能耗、减少运营成本、减少能源消耗对环境的污染都具有十分重要的意义。

虚拟化技术(如VMware、Xen和Microsoft Virtual Servers)通过灵活的资源管理、在线迁移等技术，为高效地管理数据中心的云服务器资源和能耗提供了一条可行路径。这些虚拟化技术允许在一台物理云服务器上生成多台虚拟机(Virtual Machine，VM)，在每台VM上面可以运行不同的操作系统和应用，同时所有的VM共享底层的硬件资源，以达到提高云服务器资源利用率的目的，因此当前数据中心纷纷采用虚拟化技术来搭建数据中心云服务器。然而，虚拟化技术在给数据中心的管理带来好处的同时，也面临着诸多挑战。首先，由于硬件资源(如CPU、内存和I/O硬盘等)的有限性，使得共享资源的VM之间存在着性能干涉的问题。因此，数据中心服务提供商的首要任务是保证应用的服务级别协议SLAs(如响应时间、吞吐量等)。其次，随着能源成本的增长，如何在不降低服务性能的同时减少云计算云服务器的耗电量成为高性能计算研究的热点问题。最后，现代化数据中心规模和应用复杂度的不断增加给系统管理员提出了一个严峻的挑战，即如何在尽量减少人为对数据中心干涉的基础上，最大可能地实现数据中心的自主化管理。

随着云计算技术的飞速发展，相关研究人员已经提出了各种云服务器的性能管理方案，虽然这些方案能够在一定程度上优化云服务器性能以及降低集群能耗，但它们往往由单一控制组件或者调度算法构成，所设计的系统缺乏一站式的全生命周期管理。同时，已有的控制方案大部分为确定性控制依赖于在线估计器可以稳定地提供精准的模型参数给控制器这一假设。但是，该假设往往并不成立，因为由于数据中心云服务器系统的复杂性，通常采用线性化方法进行建模，在建模过程中真实数据中心云服务器中的非线性因素往往被忽略(如计算机系统资源的有限性，并受限于硬件自身的制造工艺；突发性Web负载可以造成系统输出端的未知波动；计算机内部处理过程的随机性等等)。因此，当突发性的Web负载引起系统输出端的严重扰动时，在线估计器的性能会变得不准确，导致控制器做出错误的控制选择)，在某些情况下，甚至导致应用的响应时间出现震荡现象。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的上述问题，提供一种高效能数据中心云服务器资源自主管理方法，能够同时保证耗电量和性能最优化，并且可以按照不同要求在两者之间进行灵活权衡，针对网络负载的动态变动，采用全方位、一站式、全周期的多层次数据中心资源调度管理，能够大幅降低数据中心云服务器能耗，同时确保数据中心服务质量。

本发明提供一种高效能数据中心云服务器资源自主管理系统，其特征在于，该系统包括资源实时调度层、能耗控制层和虚拟机迁移层：

第一层为资源实时调度层，主要实现负载均衡控制算法对云服务器的秒级控制，该层结构包括性能监控器、在线估计器A、资源控制器、资源分配器；