Xen虚拟机间的磁盘I/O性能隔离

针对当前的虚拟化技术无法使各个虚拟机平等地或按特定比例地共享磁盘带宽、无法保证虚拟机间的I/O性能隔离的问题,基于Xen半虚拟化技术中的块IO请求处理过程,提出一种适用于Xen虚拟机间的磁盘I/O性能隔离算法-XIOS(XenI/O Scheduler)算法,在通用块层调度各虚拟机的块IO操作(bio结构),在I/O调度层保障延迟需求.实验结果表明该算法有效地在虚拟机间按比例地分配磁盘带宽.     

一种动态优先级排序的虚拟机I/O调度算法

I/O任务调度是影响I/O密集型虚拟机性能的重要因素。现有调度方法主要是针对虚拟机整机I/O带宽的优化,较少兼顾各虚拟域与全局性能,也无法满足域间差异化服务的要求。针对现有方法的不足,提出了一种动态优先级排序的虚拟机I/O调度算法DPS。该算法基于多属性决策理论,以离差最大化方法计算I/O任务的优先级评估属性权重,对I/O任务优先级进行综合评估;通过引入任务所在虚拟域价值,体现云计算环境下虚拟域重要性差异。在Xen系统中通过实验评测DPS调度虚拟化网卡的性能,结果表明,DPS能够有效提高指定域与全局的I/O任务截止期保证率、整机I/O带宽,并能为不同虚拟域的I/O应用提供差异化服务。     

提升缓存效率的Xen虚拟机调度优化

Xen4.1发布的两个调度算法,都无法在服务器多任务虚拟化时得到好的性能。首先分析虚拟机上运行的3种任务的特点及要求,然后提出优化方法:将I/O任务按已消耗时间排序,优先调度消耗时间少的I/O任务,并记录缓存关联计算型任务,以保持运行时缓存的一致性,最终在保证I/O响应和带宽性能的基础上显著提高了缓存性能。     

面向云存储的I/O资源效用优化调度算法研究

随着云计算的普及,越来越多的客户选择使用基于云的服务,以避免冗余的设施购买费用和繁杂的系统设计与维护,从而将精力集中在自己的专业领域.通常,云服务的客户从云服务供应商购买虚拟机,并根据双方商定达成的服务水平目标(service level objective,SLO)约束购买到的计算资源.分布式存储中大量的文件分布在不同的存储节点上,现有的CPU、内存以及带宽等资源的分配调度算法并不适用磁盘I/O资源.从云服务提供商的角度来说,高效用的I/O资源调度算法有利于提高其系统的利用率,节约资源开销并增加企业收益率.从云存储提供商为获取高效率高收益率的角度考虑,通过对用户的虚拟机在不同存储节点上的访问特性建模,提出了一个新的自适应分布式I/O资源调度算法,简称为PC算法.PC算法能够:1)根据用户与服务商之间制定的SLO,动态地在各个存储节点中为每个虚拟机制定适当的局部SLO,满足虚拟机对个体节点的访问需求;2)为各虚拟机提供高效健壮的资源分配策略,既能尽可能利用I/O资源,又避免由无序的I/O资源竞争导致的虚拟机I/O资源饥饿.PC算法能够根据不同的I/O资源供应状况在两种调度策略间自动切换,当系统I/O资源充足时,算法采用最早截止时间优先算法(earliest deadline first,EDF)方式提高I/O资源使用率;反之则根据每个I/O请求的预计效益来提高总收益率.实验结果表明,在不采用预先设定虚拟机对各个节点访问量的前提下,PC算法能根据访问模式制定合理的资源分配,提高系统的I/O资源利用率和收益.     

自适应调整虚拟机权重参数的调度方法

在基于特权服务操作系统的虚拟机架构下客户操作系统需要借助特权服务操作系统来访问真实硬件,目前虚拟机调度算法的优化主要是侧重于I/O密集型虚拟机的研究,而忽视了CPU密集型虚拟机,更忽视了特权服务操作系统的I/O处理能力对虚拟机整体性能的影响.针对这些问题,提出了一种基于Credit算法的自适应调整虚拟机权重参数的优化调度方法,将特权服务操作系统的I/O处理能力作为虚拟机参数调整的一个重要参数,同时兼顾I/O密集型虚拟机和CPU密集型虚拟机对资源的需求.实验结果表明该方法能够及时根据当前的I/O请求数量和特权服务操作系统的处理能力合理调整虚拟机的权重参数,从而大大提高了客户操作系统CPU处理性能和硬件设备的访问性能.     

一种云计算环境下基于Xen的虚拟机调度机制

目前Xen下的经典的虚拟机调度算法忽略了服务操作系统的I/O处理能力对系统整体性能的影响,同时未考虑增加延迟敏感型任务的响应速度,为此,设计了一种云计算环境下的改进的Credit调度算法;首先,设计了一种新的Credit值自适应计算方法,然后设计了一种根据服务操作系统的请求处理速度来确定各虚拟客户操作系统和服务操作系统CPU物理时间片的权值确定方法并描述了权值更新时机,最后,对改进的VCPU调度算法进行了定义和描述,在算法中通过优先考虑延迟敏感任务和缓存关联任务作为下一步调度的VCPU以进一步提高算法性能;实验结果表明:文中方法有效实现Xen框架下的虚拟CPU调度,较其它方法相比,将CPU利用率提高了8%以上,是一种有效的适用于云计算的虚拟机调度方法,具有很强的可行性。     

基于Xen的I／O准虚拟化驱动研究

针对全虚拟化下客户端虚拟机无法“感知”虚拟机监视器的问题,对基于Xen的I／O准虚拟化驱动进行研究,通过实验可知,准虚拟化驱动能够消除全虚拟化方式下虚拟机监视器“黑箱”特性的限制,可以实现和虚拟机监视器的密切配合,从而提高I／O性能。在虚拟机Xen的全虚拟化环境中加入准虚拟化驱动,采用对比测试方法验证了该驱动能大幅提升网络性能。     

文件支持的Xen存储虚拟化研究

基于文件的虚拟磁盘存储是虚拟机技术实现的重要一环,为了提高虚拟机磁盘读写效率,着重研究了Xen基于文件的磁盘虚拟化,分析利用异步I/O技术提升虚拟机对虚拟磁盘的读写速度,同时阐述了不同格式的虚拟磁盘文件做为虚拟存储设备的优劣。     

Xen中Credit调度算法的优化

在系统级虚拟机中,一个高效的调度算法可以显著提高硬件资源的利用率。Xen-q-以对半虚拟化Guest操作系统有效调度。但在Xen的全虚拟化环境中,由于Xen统对Guest操作系统的运行情况无法直接了解,因此无法对对全虚拟化的Guest操作系统做出有效的调度。该文主要对目前Xen中使用的Credit调度算法进行了如下改进：在全虚拟化Guest操作系统上运行反馈进程,该进程会向Xen反馈系统的负载状态,从而优化Xen对CPU资源的分配。     

Xen的I/O虚拟化性能分析与优化

在Credit算法应用中,由I/O事务唤醒的VCPU处于最高优先级BOOST状态,优先抢占PCPU资源,使I/O操作的响应速度提高,但多个虚拟机同时进行I/O操作时,会引起较长延时和公平性原则被破坏问题.针对这个问题,研究分析SEDF算法、Credit算法、Credit2算法,提出L-Credit调度算法解决多个虚拟机同时进行I/O操作引起响应延迟的问题.通过监测I/O设备环共享页面中响应和请求的个数的方法,对处于BOOST状态下I/O操作进一步细化排序,使稀疏型I/O操作较密集型I/O操作先调用执行.通过对L-Credit算法与Credit算法在同一应用场景下反复对比实验,得出L-Credit算法可以提高I/O响应性能,并且继承了Credit算法负载均衡和按比例公平共享的特点.     

云数据中心中负载均衡的虚拟机调度方法

 本文研究在主机之间迁移虚拟机来提高系统负载均衡度（包括2个方面：CPU和disk I/O）,同时尽可能地降低迁移代价。因此,目标是寻找主机和虚拟机之间尽可能优的映射方案。本文提出虚拟机的亲和力概念,并且定义了亲和力指数的计算方法,然后建立基于遗传算法的虚拟机调度模型。在这个模型中,交叉操作驱动映射方案的亲和力指数尽可能地增加,变异操作使得主机的CPU和disk I/O的差值趋于收敛。在每一代中,选择策略将亲本个体和子代个体分为一组,并选择较大适应度的个体遗传到下一代,从而使得种群不断地进化,得到最终的映射方案解空间。本文提出基于遗传算法的虚拟机均衡调度算法。该算法选取最终映射方案解空间中的最优解,做到从全局的角度考虑负载均衡问题;提前计算迁移的影响,在得到最优的迁移方案时才进行实质性迁移,从而降低了迁移代价;使用MTALB算法将多类型任务均匀地分配到虚拟机中,系统的负载均衡效果更佳。实验结果表明,就迁移代价和系统负载均衡各项具体指标而言,本文算法相比于首次适应和轮转调度算法以及NABM算法存在全面优势。在任务处理率这一关键指标上,本文算法比首次适应和轮转调度算法及NABM算法分别平均提升了25%和12%。     

Transparently bridging semantic gap in CPU management for virtualized environments

Consolidated environments are progressively accommodating diverse and unpredictable workloads in conjunction with virtual desktop infrastructure and cloud computing. Unpredictable workloads, however, aggravate the semantic gap between the virtual machine monitor and guest operating systems, leading to inefficient resource management. In particular, CPU management for virtual machines has a critical impact on I/O performance in cases where the virtual machine monitor is agnostic about the internal workloads of each virtual machine. This paper presents virtual machine scheduling techniques for transparently bridging the semantic gap that is a result of consolidated workloads. To enable us to achieve this goal, we ensure that the virtual machine monitor is aware of task-level I/O-boundedness inside a virtual machine using inference techniques, thereby improving I/O performance without compromising CPU fairness. In addition, we address performance anomalies arising from the indirect use of I/O devices via a driver virtual machine at the scheduling level. The proposed techniques are implemented on the Xen virtual machine monitor and evaluated with micro-benchmarks and real workloads on Linux and Windows guest operating systems.     

A disk bandwidth allocation mechanism with priority

Virtualization is a popular technology. Services and applications running on each virtual machine have to compete with each other for limited physical computer or network resources. Each virtual machine has different I/O requirement and special priority. Without proper scheduling resource management, a load surge in a virtual machine may inevitably degrade other’s performance. In addition, each virtual machine may run different kinds of application, which have different disk bandwidth demands and service priorities. When assigning I/O resources, we should deal with each case on demand. In this paper, we propose a dynamic virtual machine disk bandwidth control mechanism in virtualization environment. A Disk Credit Algorithm is introduced to support a fine-gained disk bandwidth allocation mechanism among virtual machines. We can assign disk bandwidth according to each virtual machine’s service priority/weight and its requirement. Related experiments show that the mechanism can improve the VMs’ isolation and guarantee the performance of the specific virtual machine well.     

基于微内核的虚拟机I/O安全机制

NOVA等微内核虚拟化架构解决了宏内核平台可信计算基体积和攻击面过大的问题, 但其仍缺乏虚拟机分等级保护和I/O资源访问控制等安全机制. 本文提出了安全域的概念, 并将虚拟机划分至不同的安全域, 进而建立可定制的I/O资源访问控制机制. 通过将访问控制模块添加至I/O资源访问的关键代码路径, 实现了不同安全域的I/O资源访问控制. 实验表明, 该机制提高了数据的隔离性与安全性, 仅对计算密集型、I/O密集型任务造成了较小的性能损耗.     

多核平台下XEN虚拟机动态调度算法研究

虚拟机调度算法对并行任务的执行效率考虑不够充分。现代处理器平台具备了多个可用的计算核心,使多个虚拟机并发执行成为了现实。针对多核平台下的并行虚拟机调度优化问题,提出一种基于任务特征虚拟机CON-Credit调度算法。该算法在调度并行任务时,使用动态方式对计算机核心进行分配,采用传统的虚拟机调度算法为执行普通任务的虚拟机进行分配;采用定制的同步算法给执行并行任务的虚拟机分进分配。相关实验显示,CON-Credit调度算法能显著提高并行任务的执行效率。     

Design and implementation of process-aware predictive scheduling scheme for virtual machine

Although the virtualization technology is widely applied in cloud computing environment, the virtual machine always suffers from the I/O performance degradation problem because it is difficult for the VM to obtain the process information from the upper layers and consequently result that the different processes from the same VM are not distinguished. To fill this gap, this paper presents a Process-aware disk predictive scheduling algorithm, where the VM manager indirectly learns and utilizes the process information. The process awareness is based on the relationship between the process and the address space. As a consequence, the I/O request can be distinguished. Moreover, the Process-aware predictive scheduling scheme is implemented and the result is tested. The experimental results illustrate that the Process-aware predictive scheduling algorithm is feasible and the disk I/O speed can also be improved significantly.