[发明专利]一种基于负载曲线相似度的云计算虚拟机迁移方法

摘要

本发明提出了一种基于负载曲线相似度的云计算虚拟机迁移方法，获取所有物理机的剩余资源利用率曲线和所有要迁移的虚拟机的资源利用率曲线，根据皮尔森相关系数公式，得到由每一类资源的相似度组成的相似度向量，最后根据相似度向量和平均资源利用率求欧氏距离，来确定需要迁移的虚拟机和目标物理机。本发明将过载物理机一段时间内的负载作为迁移的标准，而不是仅关注过载一瞬间的负载情况，有效的保证了迁移之后一段时间内目标物理机不会发生过载，从而降低了迁移次数，减少了能耗。同时，将曲线的相似度作为迁移的标准之一，使得要迁移的虚拟机和目标物理机尽可能的互补，从而使得目标物理机的负载更为均衡。

主权项

1.一种基于负载曲线相似度的云计算虚拟机迁移方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1，定义物理机集合和过载物理机上的虚拟机集合，同时定义物理机所拥有的资源；步骤2，获取过载物理机上每个虚拟机的资源利用率矩阵，建立资源利用率矩阵集合，表示所有位于过载物理机上的虚拟机的资源利用率矩阵的集合；步骤3，计算出每一个虚拟机在一个时间段内对资源的利用率的均值和标准差，然后对资源利用率矩阵集合中的所有虚拟机资源利用率矩阵标准化，得到标准化矩阵；步骤4，获取每个物理机同一段时间内的资源利用率矩阵；步骤5，获取物理机上资源的剩余利用率矩阵；步骤6，计算每一个物理机在一个时间段内对资源的剩余资源利用率均值和标准差，将物理机的剩余资源利用率矩阵进行标准化，得到标准化矩阵；步骤7，对资源利用率矩阵的每行与剩余资源利用率矩阵的每行分别求皮尔森相关系数，得到关于每一类资源的相似度向量；步骤8，根据相似度向量，得到所有虚拟机与物理机对之间资源的相似度的最大值；步骤9，计算每一对虚拟机和物理机的欧式距离，得到欧氏距离集合；步骤10，在欧氏距离集合中，获取当欧式距离取最小值时对应过载虚拟机和物理机，假设将过载该虚拟机迁移到该物理机上，判断迁移后是否满足，物理机在一定时间时对资源的利用率是否小于物理机上资源利用率的阈值，如果满足，则将虚拟机迁移到物理机之上，并从资源利用率矩阵集合中去除相应矩阵；否则将该欧式距离从欧氏距离集合中去除，重新进行步骤10；步骤11，如果过载虚拟机不再过载或虚拟机资源利用率矩阵集合为空，则结束迁移；如果不是，则返回步骤2，重新选择要迁移的虚拟机和目标物理机。