[发明专利]一种迁移算法性能的评估方法

说明书

本发明属于虚拟机的技术领域，具体涉及一种迁移算法性能的评估方法，包括，设置服务器资源阈值的上下限；设置开销目标函数中通信优化量和迁移开销的权重值；对网络总开销、迁移次数和执行时间进行比较和分析。本发明能够评估迁移算法的性能，提高系统资源的利用率，从而提高服务器服务质量。

技术领域

本发明属于虚拟机的技术领域，具体涉及一种迁移算法性能的评估方法。

背景技术

如今，云计算开启了按需服务的新型消费模式，其通过将千万台计算机集成在一起，为用户提供了全方位的服务，包含了基础设施服务、平台服务和软件服务。随着云数据中心的规模不断增大，网络负载也成倍的增长，如何通过虚拟机迁移来改善服务质量、优化网络资源成为研究的热点。

云计算环境中虚拟化迁移技术可以缓解过载服务器的压力，整合低载服务器的资源，提高服务器资源利用率，减少云数据中心能耗。而随着云数据中心规模越来越大，更是需要在大规模环境下的虚拟机迁移技术。

目前针对优化网络的许多虚拟机没有具体迁移算法性能评估，影响服务器服务质量和系统资源利用率。

发明内容

本发明的目的在于：针对现有技术的不足，提供一种迁移算法性能的评估方法，能够评估迁移算法的性能，提高系统资源的利用率，从而提高服务器服务质量。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种迁移算法性能的评估方法，包括：

设置服务器资源阈值的上下限；

设置开销目标函数中通信优化量和迁移开销的权重值；

对网络总开销、迁移次数和执行时间进行比较和分析。

需要说明的是：服务器资源利用率上限的不同主要会对服务器的服务质量和虚拟机的迁移次数产生影响。上限较低时，服务器的服务质量较好，但是每个服务器可以安全使用的资源较少，可以容纳虚拟机资源变动的空间更少，这将产生更多的迁移操作，产生更多的开销；上限较高时，虽然迁移的次数变少但服务器的服务质量会变得更差；服务器资源利用率下限的不同主要会对系统的cpu资源利用率和虚拟机的迁移次数产生影响。下限较低时，系统中将存在大量资源利用率较低的服务器，增加系统能耗，降低系统资源利用率，但容忍虚拟机资源变化的能力提高了，减少了虚拟机迁移次数；下限较高时，大量服务器将整合需要迁移大量的虚拟机，但系统资源利用率将提高。

作为本发明所述的一种迁移算法性能的评估方法的一种改进，采用BlockNet算法、AppAware算法或Sandpiper算法进行比较和分析。

作为本发明所述的一种迁移算法性能的评估方法的一种改进，进行比较和分析后，还包括：

每一组实验均分别测试n次，n≥2，取平均值。

作为本发明所述的一种迁移算法性能的评估方法的一种改进，n＝10。

作为本发明所述的一种迁移算法性能的评估方法的一种改进，所述服务器的资源容量和虚拟机的资源需求分布采用随机分布模型。

作为本发明所述的一种迁移算法性能的评估方法的一种改进，所述服务器的资源容量分布在3500～4500之间，所述虚拟机的初始资源需求量分布在15～25之间。

作为本发明所述的一种迁移算法性能的评估方法的一种改进，所述评估方法采用Brite类型的网络拓扑结构，包括底层服务器的拓扑结构和不同虚拟机之间的逻辑拓扑结构。