[发明专利]一种云应用导向的固态盘缓存管理系统及方法有效
申请号: | 201611127232.9 | 申请日: | 2016-12-09 |
公开(公告)号: | CN106775942B | 公开(公告)日: | 2020-06-16 |
发明(设计)人: | 黄涛;唐震;吴恒;魏峻;王伟;支孟轩 | 申请(专利权)人: | 中国科学院软件研究所 |
主分类号: | G06F9/455 | 分类号: | G06F9/455 |
代理公司: | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人: | 杨学明;顾炜 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明涉及一种云应用导向的固态盘缓存管理系统及方法,其核心思想是从云应用的视角切入,使用多层网络模型刻画虚拟机与固态盘之间的映射关系,并进一步确定每个虚拟机获得的最佳的固态盘缓存大小。当云应用的工作负载发生变化时,系统会自动触发调整过程,执行虚拟机动态迁移以及缓存容量更改,从而提升云应用的性能,提高固态盘的利用率。 | ||
搜索关键词: | 一种 应用 导向 固态 缓存 管理 系统 方法 | ||
【主权项】:
一种云应用导向的固态盘缓存管理系统,其特征在于包括:控制模块、监测模块、分析模块、决策模块和执行模块;控制模块:用于协调监测模块、分析模块、决策模块和执行模块的工作,与各模块进行交互并收集结果,基于自适应闭环实现固态盘缓存管理,在一个完整的闭环执行过程中,控制模块首先与监测模块进行交互,依赖监测模块持续监测云应用的工作负载以及虚拟机间的依赖关系,并收集云应用状态和性能数据供后续分析使用;之后与分析模块进行交互,将云应用状态和性能数据传递给分析模块,并收集生成的多层网络模型的相关信息;之后与决策模块进行交互,传入多层网络模型并依赖决策模块完成固态盘缓存管理决策,包括虚拟机放置方案的计算以及进一步的Hypervisor上缓存分配方案的计算;最后与执行模块进行交互,传递具体的固态盘缓存管理决策,由执行模块完成具体的虚拟机的在线迁移以及缓存容量的动态调整;控制模块还负责在检测到云应用工作负载发生突变时触发新一轮的闭环执行;监测模块:包括部署在Hypervisor上的监测模块和部署在虚拟机上的监测模块;部署在Hypervisor上的监测模块负责监测Hypervisor、固态盘以及缓存的相关信息,相关信息包括Hypervisor的空闲CPU和内存资源;固态盘的最大带宽和IOPS、当前使用的带宽和IOPS;缓存的使用率、读写次数和命中率;部署在虚拟机上的监测模块负责监测虚拟机上部署的云应用组件的相关信息和虚拟机的IO性能,云应用组件的相关信息包括云应用在应对当前工作负载时各事务所占比例及在各组件上的执行时间,组件间的网络交互和依赖关系;虚拟机的IO性能包括已使用的带宽和IOPS,以及由此计算得到的虚拟机的IO负载状况,即已使用的IO资源占可用资源的比例;监测模块会持续监测这些信息,并在闭环执行过程中接收控制模块的请求,返回相应的云应用状态及性能数据供后续分析、决策使用;控制模块在自适应闭环的执行过程中,会首先与监测模块进行交互,以获取必要信息供后续分析模块、决策模块和执行模块使用;分析模块:用于接收监测模块传递的信息,并构建多层网络模型;多层网络模型包括资源需求端和资源供给端,以及用于匹配的多个决策层;通过分析部署在虚拟机中监测模块传回的云应用组件的网络交互情况和虚拟机IO性能,构建出虚拟机之间的依赖关系图,并进一步遍历出集群中所有虚拟机的依赖关系的所有强连通分量,从而刻画云应用的边界;再结合依赖关系图和虚拟机的IO负载状况构建出虚拟机对固态盘缓存的需求,完成资源需求端的构建;之后,分析模块会组装需要调用的决策模块并适配后端的资源供给端,完成多层网络模型的构建;控制模块在自适应闭环的执行过程中,会将从监测模块处收集得到的云应用的相关信息和虚拟机IO性能信息传递给分析模块,并接收分析模块计算得到的多层网络模型的拓扑结构和其中选取的决策层,供后续与决策模块交互时使用;决策模块:用于匹配多层网络模型中的供给端和需求端,实现资源供给和需求的最优化匹配;决策模块基于特定算法以实现资源管理的目标,表现为多层网络中的决策层;目前包含两个默认的决策层,第一决策层采用二分图匹配算法计算虚拟机的放置方案;第二决策层采用网络流中的最小花费最大流算法计算每一个Hypervisor上虚拟机的应被分配的最优缓存大小;实施时可以根据需求不同扩展出更多决策层;在比实行控制模块在接收到分析模块传回的多层网络模型之后,会调用其中指定的决策层,以完成相应的资源管理方案的计算,在调用完模型中选取的所有决策层之后即完成了资源需求端和资源供给端的匹配,并生成了最终的资源管理方案,包括虚拟机的放置方案和缓存分配方案;执行模块:部署在Hypervisor上;执行模块接受决策模块计算得到的虚拟机放置方案和每个Hypervisor上的虚拟机的固态盘缓存大小,执行具体的虚拟机的动态迁移和缓存容量调整操作;控制模块在自适应闭环的执行过程中,会最后与执行模块进行交互,传入由决策模块生成的资源管理方案,将其应用到虚拟机上;此外,当控制模块触发了新一轮自适应闭环执行时,执行模块也会计算最少步骤的虚拟机动态迁移方案以及对虚拟机上工作负载影响最小的缓存容量调整方案,并进行调整;最终完成云应用导向的固态盘缓存管理。
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