面向云计算的虚拟机动态迁移技术研究

以虚拟机动态迁移关键技术的优化作为研究的主要目标,对现有的虚拟机动态迁移框架进行解析,改进动态迁移机制和迁移算法,提出预测概率算法和内存压缩算法。通过实验与比较分析,证明该改进框架和算法在虚拟机动态迁移上减少了数据传输量,缩短宕机时间,提高了虚拟机动态迁移性能。     

多虚拟机实时迁移中自适应的迁移算法选择框架

IaaS云计算平台中主要通过实时迁移多台虚拟机来实现资源的动态调度、管理与优化。虽然Pre-copy和Post-copy是单虚拟机实时迁移的两种主流算法,且各有优缺点,但现有的多虚拟机实时迁移系统只是单一地使用其中一种迁移算法,无法根据各虚拟机的不同负载情况灵活选择最有效的迁移算法,降低了整体迁移效率。提出一种自适应的实时迁移算法选择框架,利用模糊聚类方法对待迁移的多虚拟机进行分类,按类别选择最适合的迁移算法。实验结果表明,所提出的迁移算法选择框架能够在多虚拟机实时迁移中发挥两个迁移算法的各自优势,有效提高整体的实时迁移性能。     

面向负载均衡的自主式虚拟机动态迁移框架

借鉴蚁群算法的思想,提出了一种面向负载均衡的自主式虚拟机动态迁移框架,该框架不需要中央管理模块,能够实现服务器的自主迁移,避免了单点失效。利用智能蚂蚁的搜索,实现了自主式框架的迁移机制,而且使用模糊逻辑推理,根据系统的负载状况自动地调整智能蚂蚁的搜索半径来提高搜索性能。最后扩展了云计算平台CloudSim,实现了提出的虚拟机自主式迁移框架。在扩展后的CloudSim平台上进行的仿真实验验证了该框架的可行性。确定了合适的框架参数,并且通过仿真实验与比较分析,验证了所提出的自主式虚拟机迁移框架具有良好的负载均衡效果。     

利用虚拟机动态迁移技术整合虚拟和模拟环境

系统虚拟化和模拟技术对当今计算机科学研究和相关产业有着重要的影响.整合虚拟和模拟环境,让运行在虚拟机中的操作系统获得更多重要的服务是一项具有挑战性和有意义的工作.由系统虚拟化提供的虚拟机动态迁移技术作进一步扩展后,可整合这两个计算环境.提出Roam,一个支持在虚拟和模拟环境之间进行虚拟机动态迁移的框架.开发的Roam原型系统实现了Linux虚拟机在Xen和纯Qemu环境之间的动态迁移.相关性能测试表明Roam是一个可行的虚拟机动态迁移方案,并且虚拟机的停机时间和整体迁移时间都在一个可接受的范围内.     

面向多租户的关键虚拟机动态迁移方法研究

提出一种面向多租户的关键虚拟机动态迁移方法。首先,根据租户对虚拟机的安全需求设定关键虚拟机的比例,减少虚拟机动态迁移的数量;然后,通过虚拟机之间共存时间约束条件最大化降低虚拟机动态迁移的频率;最后,以最小化迁移开销作为虚拟机迁移的目标函数,进一步降低虚拟机迁移带来的开销。实验表明,与现有的防御方法相比,该方法在有效防御侧信道攻击的前提下,能够减少对网络服务性能的影响,降低虚拟机迁移的成本,更加适用于大规模的网络场景。     

一种基于冗余跳变的虚拟机动态迁移方法

在5G核心网虚拟化环境中,虚拟机共用同一物理服务器会带来一系列的安全问题,如发生侧信道攻击、虚拟节点溢出攻击等,造成用户隐私信息泄露。现有基于虚拟机动态迁移的防御方法是一种有效的主动防御技术,但虚拟机频繁迁移导致了迁移资源开销大和迁移安全性低的问题。为此,提出一种基于冗余跳变的虚拟机迁移方法,对不同虚拟机的迁移频率建立评估计算模型,在保证虚拟机隐私信息安全的前提下减小虚拟机迁移频率,对部分虚拟机采用冗余跳变的方法,以应对虚拟机频繁迁移带来的安全风险。实验结果表明,与现有虚拟机动态迁移方法相比,该方法在取得相同安全防护效果的同时,能够缩短平均迁移收敛时间并降低迁移开销。     

一种迁移开销感知的虚拟机动态整合算法

现有的以降低能耗为目标的虚拟机动态整合算法通常忽略了虚拟机迁移所带来的消极影响,导致虚拟机的动态整合虽然减少了数据中心的能耗,但不合理的虚拟机迁移次数较多,极有可能增加了SLA（Service Level Agreements）的违例率。针对上述问题,提出了一种迁移开销感知的虚拟机动态整合算法MigCAP（Migration Cost Aware Policy）,定义了迁移收益参数EMP,MigCAP算法通过EMP值的大小来决定是否需要进行虚拟机的迁移,避免了不合理的虚拟机迁移的发生。实验结果表明,MigCAP算法与现有的其他虚拟机动态整合算法相比,能够在有效减少能耗和降低SLA违例率的基础上,显著减少虚拟机迁移次数。     

基于内存迭代拷贝的Xen虚拟机动态迁移机制研究

为减少虚拟机动态迁移时间,Xen采用了Pre-Copy算法来选择合适的时间进行停机拷贝,以保证在低负载或空负载时的虚拟机迁移的优越性能,但在高负载环境下,Pre-Copy算法对内存页的重复迭代严重影响了虚拟机迁移的效率。基于Xen虚拟机内存迭代拷贝算法,提出了一种内存分片迭代拷贝机制,即通过缩短迭代拷贝的终止时间来减少虚拟机动态迁移所花费的时间。实验结果表明,内存分片迭代机制可以有效提升Xen虚拟机动态迁移的性能。     

基于动态调整阈值的虚拟机迁移算法

针对当前数据中心服务器能耗优化和虚拟机迁移时机合理性问题,提出一种基于动态调整阈值（DAT）的虚拟机迁移算法。该算法首先通过统计分析物理机历史负载数据动态地调整虚拟机迁移的阈值门限,然后通过延时触发和预测物理机的负载趋势确定虚拟机迁移时机。最后将该算法应用到实验室搭建的数据中心平台上进行实验验证,结果表明基于DAT的虚拟机迁移算法比静态阈值法关闭的物理机数量更多,云数据中心能耗更低。基于DAT的虚拟机迁移算法能根据物理机的负载变化动态迁移虚拟机,达到提高物理机资源利用率、降低数据中心能耗、提高虚拟机迁移效率的目的。     

面向业务动态变化的虚拟机迁移技术研究

针对数据中心内业务需求动态变化下虚拟机的迁移问题,提出了一种基于动态资源需求相关性的虚拟机迁移算法。该算法首先对各个虚拟机的资源需求变化以及服务器资源利用率的动态特性之间的相关性进行定量评估,再根据相关性最优匹配原则以及虚拟机的服务水平协议（SLA）以确定各个待迁移虚拟机的最佳迁移策略。通过与其它虚拟机迁移算法比较,结果表明该算法能更有效地降低动态环境下虚拟机的迁移成本、提高服务器资源利用率以及降低数据中心的能耗。该算法能较好地适用于资源需求动态变化环境下的虚拟机迁移,达到物理资源的高效利用。     

移动IPv4/IPv6的虚拟机迁移过渡框架

为充分利用IPv4/IPv6异构网络资源建设云计算基础平台,满足云计算平台的资源需求,设计了一种基于隧道技术、前缀管理、地址池管理协作及移动IP的IPv4/IPv6虚拟机迁移过渡框架。该框架的实现以云计算控制引擎为核心转换连接异构网络,并在NAT-PT与隧道技术协作下完成。框架建立的网络结构适用于IPv4虚拟机与IPv6虚拟机在过渡演进的前期、中期和后期之间的无缝迁移,并可向客户端跨IPv4/IPv6网络提供云计算服务。     

A knowledge-based framework for intelligent-data migration

Abstract: The Object-Inferencing Framework (OIF) is a knowledge-based system developed for intelligent-data migration. The framework provides a mechanism to integrate relational data which represents a source model; a project-specific rulebase which specifies plausible migration scenarios; and a deduction system to facilitate the migration of source data to a new, complex target model. Typically, the target model includes constituents that possess both graphic and tabular components. Although the framework is experimental, industrial applications built upon OIF have been successfully deployed in scenarios in which the source data contained implicit information in that semantic relationships and structure conveyed by the data had to be inferred by a domain expert. This framework provides a substrate for migration from any unstructured or semi-structured data representation to a complex, semantically rich target data model. Examples of the migration of CAD data, which represents an electrical-distribution system, to a client-server based Automated Mapping/Facilities Management (AM/FM) platform are presented to convey the salient features of the design and utility of the OIF. Even though the examples are taken from a specific domain, the approach has potential applications in a myriad of domains, including business enterprises in which the migration of data created and managed by legacy systems to object-oriented and clientserver environments is an area of intense research and development.     

大型分布式仿真环境下的负载平衡策略

在大型分布式仿真环境下,仿真的顺利推进取决于每一个邦员的健康运行,负载不平衡会对仿真性能造成严重的影响。作为分布式仿真事实上的标准,HLA仿真框架主要关注于解决分布式仿真的互操作和可重用问题,而没有提供对可伸缩性、动态负载平衡以及容错的支持。通过分析HLA仿真框架的不足,提出了一个基于网格服务的先进分布式仿真框架GADS,并在此基础上设计了一个负载平衡解决方案,随后重点描述了其中的负载平衡策略和基于仿真代理的高效邦员迁移算法。利用在GADS框架中引入的仿真代理层,该迁移方案大大降低了迁移开销,并实现了真正的“免冻结”迁移。     

P2P工作流系统的调度框架设计和实现

为了把参与者信息用于业务流程调度,同时给出基于流程实例迁移服务的一个可扩展性强的调度框架,提出了一个在P2P工作流系统上的流程实例调度框架.通过在框架中加入一个根据参与者位置调度的算法和一个负载均衡算法,证实了该框架的确能够针对业务流程的不同特点进行决策从而提高流程实例的执行效率.通过网页绑定服务和参与者绑定服务保证流程迁移后能继续和业务系统交互,表明了调度框架的实用性.     

Analysis of a cloud migration framework for offline risk assessment of cloud service providers

Generic notions of security on cloud platforms make clients apprehensive about fully migrating their applications on these platforms. The challenge lies in the capability of personalizing the security assessments of different cloud service providers from the perspective of the security requirements of the client applications to be hosted on them. This challenge was addressed by the previously proposed offline risk assessment framework for cloud service providers. This article presents a comprehensive analysis of a cloud migration framework that has been designed by adapting the novel security assessment principles of the offline risk assessment framework. The migration strategy has been modeled as a multiobjective optimization problem to further study the performance of numerous evolutionary algorithms in designing various cloud migration scenarios. The overall effectiveness of the proposed framework has been examined using a use-case application scenario and semisynthetic cloud service providers.     

.NET平台下移动Agent迁移机制的实现

对.NET平台下如何实现移动智能体的迁移进行了研究.介绍了智能体迁移的原理,并根据.NET平台提供的相关类库,研究了在.NET平台下移动智能体迁移机制的实现.在分析.NET提供的反射机制和通讯机制的基础上,利用动态链接库和XML文件保存智能体的状态,利用Socket类实现了文件的传送和接收,利用反射机制实现了智能体在新的运行环境中的重构.当智能体在新的环境中启动以后,即实现了智能体在不同主机间的迁移.     

Lightweight migration for web applications with framework separation

Web applications (apps) are programs created by web technologies such as HTML, CSS, and JavaScript. Web apps can be executed on any platform that supports a web browser. Such portability allows an interesting user experience called app migration, which can save an app's execution state to a file called snapshot, transmit it to another device, and continue the execution using the snapshot. However, existing approaches save all the states of the current app, regardless of its relevance to an app's state, making the snapshot size and snapshot creation time infeasibly large. For example, web apps are often programmed using web frameworks such as jQuery, which are libraries written in JavaScript to support app developments. We found that most objects created by frameworks during their initialization are not relevant to an app's state. Hence, one idea to reduce the snapshot size is not saving those framework objects in the snapshot but creating them after migration via re‐initialization. Unfortunately, this is not always straightforward since the framework objects are intermingled with the app objects in the heap, possibly pointing to each other. To resolve this, we separated app objects that are attached to framework objects by monitoring app's execution and saved them to the snapshot. This paper proposes such a framework separated migration technique, with optimization to reduce the overhead, especially related to monitoring app's execution. With our approach, we could reduce the snapshot size by 89.1% on average and shorten the migration time by 47.6%, increasing the feasibility of app migration.