虚拟机协同调度问题研究

由于虚拟化技术能对多个服务有效隔离避免其相互间干扰而得到广泛应用。对于需要多个服务协同工作的大型应用,传统虚拟机监控器调度时忽视了虚拟机间的协同性,降低了虚拟机间并行工作的可能性,从而影响了服务质量。对虚拟机的协同调度进行研究,分析了调度对虚拟机协同性及服务质量的影响,提出了一种虚拟机协同调度算法。实验表明,协同调度使虚拟化平台服务器响应时间降低了1/3,且没有对调度的公平性造成明显影响。     

Trochilidae:面向众核平台的高性能轻量级虚拟机监控器

虚拟化技术在云计算中广泛应用。传统虚拟化技术对操作系统的一些操作都进行了捕捉与封装,使其越来越复杂,同时也影响了操作系统的性能。针对众核平台的发展趋势和特点,面向众核平台设计并实现了一个轻量级的高性能虚拟机监控器——蜂鸟(Trochilidae)。多操作系统可以同时运行在此虚拟机监控器之上,同时对操作系统性能无损失。在提供传统虚拟机监控器功能的基础上,蜂鸟的代码量仅4000行左右(包括汇编与C代码),降低了系统的复杂度,便于系统的维护与调试。     

基于虚拟机的透明计算设备子系统设计及实现*

为解决在现有透明计算系统中磁盘等设备的虚拟化,需要对操作系统进行修改才能在端计算机上运行的问题,提出透明计算系统中一种基于虚拟机技术的设备子系统。以Intel VT硬件级虚拟支持和Xen虚拟化技术为基础, 在全虚拟化的虚拟机上运行用户操作系统: 通过运行在管理域用户空间中设备模型的虚拟磁盘和网络驱动,将用户域访问磁盘和网络的I/O请求跨网络地重定向到服务器进行处理, 从而实现端计算机上多操作系统的远程运行。在VT硬件平台和Xen虚拟机监控器上实现了原型系统,验证了该方法的可行性。     

基于系统虚拟化的安全技术研究

为提高操作系统和应用程序的安全性,研究了系统虚拟化的相关技术,讨论典型的基于系统虚拟化技术的安全技术应用和系统.根据研究目标的软件层次,分别从应用程序安全、操作系统安全和虚拟机监控器自身安全性三方面,对当前的研究现状和未来的发展趋势进行了分析和归纳.设计一种基于系统虚拟化技术实现对恶意软件透明安全的动态调试分析方案,通过在Intel-VT平台上实现系统原型,验证了该方法的可行性和有效性.     

Xen中VCPU调度算法分析

为了降低虚拟化环境中虚拟机的性能开销,提高虚拟化实施效率,在综合考虑虚拟处理器在虚拟机调度过程中的需求的基础上,对Xen中基于信用度的调度算法进行了分析,该算法在处理器密集型应用、多处理器调度和QoS控制方面具有明显的优势.针对目前调度算法在多处理器和新型虚拟机监控器结构下存在的性能问题,提出了自旋锁优先和处理器绑定等优化措施.实例表明,该措施能够提高虚拟处理器的调度效率.     

服务器虚拟化安全机制研究

服务器虚拟化技术立足于操作系统和CPU提供的权限控制,由工作在底层的虚拟机监控器为客户机提供资源的实时监控、授权访问、追踪审计等安全功能;同时虚拟机监控器自身采用可信计算技术,实现动态的可信认证;配合其他安全策略规划,服务器虚拟化为客户机提供更好的私密性和完整性保护.     

基于可信轻量虚拟机监控器的安全架构*

虚拟化技术越来越多地被用于增强商用操作系统的安全性。现有的解决方案通常将虚拟机管理软件（VMM）作为可信集,利用其作为底层架构的优势来为上层软件提供安全功能。这些方案都是基于通用虚拟机管理软件,因而存在以下问题：a）虚拟化性能上开销大;b）作为可信集相对比较庞大;c）不能提供有效的信任链证明自身可信性。针对上述问题,提出以轻量虚拟机监控器作为可信集的安全架构——Cherub架构,Cherub利用主流处理器的安全扩展指令和硬件辅助虚拟化技术在运行的操作系统中插入轻量级的虚拟机监控器,并利用该虚拟机监控器作为可信集用于实现多种安全目标。实验结果证明了该架构的有效性,并具有代码量小、动态可加载和虚拟化开销小等优点。     

设备虚拟化方法研究与实现

针对虚拟机监控器在IO虚拟化方面存在的性能瓶颈,分析了现有IO虚拟化模型存在的问题,提出了一种基于IO处理机的协作型虚拟机监控器。建立了基于IO处理机的IO虚拟化模型,实现了对客户机操作系统IO访问请求的处理,并进一步给出了该方法下从设备发现到功能模拟等关键技术。实验结果表明,基于IO处理机的IO虚拟化模型能够提供更为稳定的系统环境,并能有效提高整个系统性能。     

基于VT-x的处理器模式转换机制研究

为降低虚拟化环境中处理器模式转换带来的开销,研究了基于VT-x技术的处理器模式转换机制.根据客户机操作系统在不同阶段的运行状态,分析了相应的处理器模式转换过程.采用客户机操作系统最小等待的基本思想,结合VT-x处理器提供的虚拟机扩展功能,设计出了处理器模式转换的整体流程,分别构造出满足客户机操作系统需求的实模式和保护模式处理器环境,模拟了客户机操作系统的执行过程以及虚拟机监控器对相关事件的处理.实验结果表明,VT-x技术可以有效辅助处理器模式转换,简化虚拟机监控器设计.     

嵌入式Forth虚拟机架构的多任务调度算法设计与实现

针对嵌入式应用领域对操作系统在重构、扩展、移植、交互、安全、高效等方面日趋苛刻的现实需求及Forth系统所固有的特性,采用Forth虚拟机技术,对基于Forth虚拟机架构的嵌入式操作系统关键技术进行探索,提出一种具有良好扩展和移植特性、高效精简的基于Forth虚拟机架构的嵌入式多任务操作系统调度算法。该算法采用了以Forth虚拟机指令同步的协同式多任务调度机制,缩短了任务切换时间,将上下文切换操作简化为只需保存数据堆栈指针。实验结果表明,基于Forth虚拟机架构的多任务调度算法发挥了Forth系统所固有的特性,针对特定应用,提高了效率,适合资源有限的嵌入式环境。     

嵌入式Forth操作系统实时调度算法研究

针对目前嵌入式Forth操作系统中缺乏实时调度机制的问题,对基于Forth虚拟机架构的嵌入式操作系统中多任务调度的关键技术进行了研究。采用Forth虚拟机技术,新定义了一种中断任务类型来处理实时突发事件,并给出了一种新的任务调度算法来调度 Forth系统中终端任务、后台任务以及中断任务顺利运行。实验结果表明,改进后的 Forth 系统能够通过实时调度处理突发事件,并且实时响应度高,尤其适用于对实时性有要求的嵌入式环境中,以满足日趋复杂的嵌入式环境对高效操作系统和 Forth 技术的应用需求。     

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.     

Intel virtualization technology

A virtualized system includes a new layer of software, the virtual machine monitor. The VMM's principal role is to arbitrate accesses to the underlying physical host platform's resources so that multiple operating systems (which are guests of the VMM) can share them. The VMM presents to each guest OS a set of virtual platform interfaces that constitute a virtual machine (VM). Once confined to specialized, proprietary, high-end server and mainframe systems, virtualization is now becoming more broadly available and is supported in off-the-shelf systems based on Intel architecture (IA) hardware. This development is due in part to the steady performance improvements of IA-based systems, which mitigates traditional virtualization performance overheads. Intel virtualization technology provides hardware support for processor virtualization, enabling simplifications of virtual machine monitor software. Resulting VMMs can support a wider range of legacy and future operating systems while maintaining high performance.     

虚拟计算系统体系结构的自适应重构设计

提出一种虚拟计算系统体系结构的自适应重构框架,以解决任务特征与体系结构的动态匹配问题。实现面向动态需求变化和面向物理资源变化的重构算法,在任务特征模型或底层物理结构变化时,能自适应进行线程及虚拟机的聚集,以形成新的任务分配和调度结构,使虚拟计算系统具有较高的运行效率,并通过虚拟机迁移,确保系统负载均衡。     

Dynamic forecast scheduling algorithm for virtual machine placement in cloud computing environment

In most cloud computing platforms, the virtual machine quotas are seldom changed once initialized, although the current allocated resources are not efficiently utilized. The average utilization of cloud servers in most datacenters can be improved through virtual machine placement optimization. How to dynamically forecast the resource usage becomes a key problem. This paper proposes a scheduling algorithm called virtual machine dynamic forecast scheduling (VM-DFS) to deploy virtual machines in a cloud computing environment. In this algorithm, through analysis of historical memory consumption, the most suitable physical machine can be selected to place a virtual machine according to future consumption forecast. This paper formalizes the virtual machine placement problem as a bin-packing problem, which can be solved by the first-fit decreasing scheme. Through this method, for specific virtual machine requirements of applications, we can minimize the number of physical machines. The VM-DFS algorithm is verified through the CloudSim simulator. Our experiments are carried out on different numbers of virtual machine requests. Through analysis of the experimental results, we find that VM-DFS can save 17.08 % physical machines on the average, which outperforms most of the state-of-the-art systems.     

一种基于资源预分配的虚拟机软实时调度方法

虚拟机技术作为云计算的重要技术之一,近年来得到广泛关注,但是由于虚拟机管理层的存在,导致语义鸿沟,使得实时应用程序、并发程序等在虚拟机上的运行性能受到影响。分析和研究了Xen虚拟机管理器的Credit调度算法,针对其在并发调度和软实时调度方面存在的不足,提出了改进调度算法,实现了算法的调度器原型。新的调度算法对软实时虚拟机进行Credit比例预分配,采用动态调度时间片机制,以non-work-conserving方式实现软实时任务周期调度,保障调度周期满足运行周期要求。通过区分并发和非并发软实时虚拟机,采取不同的调度策略,在满足资源利用率的基础上,确保实时任务的顺利运行。测试结果表明,该调度算法在对并发和非并发软实时任务调度上,具有良好的表现,较好满足了软实时应用调度需求。     

嵌入式虚拟化技术

计算机系统虚拟化技术是IT领域近几年的热点技术。虚拟化技术的下一步发展方向是嵌入式系统。嵌入式系统进行虚拟化是在嵌入式硬件平台和操作系统之间加入一层叫做虚拟机管理器的软件,由后者构造出可运行多种操作系统的虚拟机。国外多家公司和大学已对嵌入式虚拟化技术展开研究。嵌入式虚拟化的好处包括减少嵌入式系统开发成本、缩短产品上市周期、利于整合功能、减少功耗、软件资产保值和增强安全性与可靠性。嵌入式虚拟化技术面临的问题包括实时调度问题、嵌入式硬件平台多样性问题、电源管理问题以及跨虚拟机通信问题。嵌入式虚拟化技术将给嵌入式领域带来重大变化,值得关注。     

面向长作业环境中的云调度策略

随着云计算的普及,大量的数据处理选择云服务来完成。现有算法较少考虑异构型系统中虚拟机计算能力的不同,导致某些任务等待时间过长。提出了虚拟机负载大小实时调整的算法。对云计算中资源虚拟化特征,给出一种评估虚拟机计算能力的方法。根据虚拟机能力和运行过程中的状态变化,自适应进行任务量大小调整,满足实时要求。通过任务调度,协调任务完成时间,保持各虚拟机负载的动态均衡,缩短长作业的总执行时间,提高了系统的吞吐量和整体服务能力,提升了效益。实验结果表明,本文算法能自适应地调整任务量大小,进行调度,以维持虚拟机负载均衡。     

基于半虚拟技术的嵌入式分区系统设计与实现

针对嵌入式系统的高可靠性和高安全性要求,设计了基于半虚拟技术的分区系统.在RTEMS实时操作系统中,使用半虚拟技术实现虚拟机监视器,给分区操作系统PLINUX创造虚拟环境.通过地址映射机制和分区调度,把分区系统在空间和时间上隔离开,可有效阻止分区的错误传播,提高系统的容错能力.时系统可靠性、调度效率等方面进行试验和分析,实验结果表明,该分区系统的可靠性明显提高,而且继承了RTEMS的实时性和设计的简洁性.