虚拟机环境下软件按需部署中的预取机制

针对大规模虚拟机环境下软件的按需部署,提出了一种基于预取的按需软件部署优化机制,能够降低用户端虚拟机的启动延迟以及为用户提供更好的虚拟机本地运行性能.基于用户使用软件的行为特点以及虚拟磁盘映像的细粒度分割,预取机制在后台对服务器端存储的虚拟磁盘映像进行预取,通过一种基于访问频率和优先级的预取目标识别算法AFPTR(access frequency and priority-based prefetch target recognition)和一种预取量动态调节机制,将预取集中在用户使用的少数小尺寸的虚拟磁盘映像上,并在预取过程中对预取量进行动态自适应地调节,以提高虚拟磁盘访问的本地命中率,进而提高用户端虚拟机的运行性能.基于QEMU虚拟机和Linux平台,实现了基于预取的按需软件部署原型系统.实验结果表明,预取机制能够有效地降低虚拟机的启动延迟,并能提高虚拟机的本地运行性能,支持虚拟机环境下按需、快速的软件部署.     

虚拟机管理器中面向虚拟块设备的一种通用快照扩展机制

基于虚拟机环境下虚拟块设备多样性的特点以及对高可用、容错等能力的需求,本文针对目前主流的虚拟机体系结构,提出了一种在虚拟机管理器中为虚拟块设备扩展通用快照功能的机制,能够为虚拟机环境下的多种虚拟块设备提供统一和可扩展的快照服务,有效避免了大幅修改底层的多种具体的虚拟块设备驱动。基于Linux平台,为QEMU扩展了通用的快照功能,验证了快照扩展机制的可行性,并通过实验测试分析了快照对虚拟机性能的影响。     

虚拟机磁盘迁移技术研究与实现

已有基于内存的虚拟机迁移技术要求迁移源机和目标机之间必须共享网络磁盘,迁移性能受网络条件的影响很大,且在不支持"共享网络磁盘"的环境中,无法实现虚拟机迁移.针对上述问题,考虑到虚拟机磁盘作为虚拟机运行所需的持久化状态的封装体,所展现出的如高可用性、高效能、安全稳定等良好特性,提出基于磁盘的虚拟机迁移.通过设计虚拟磁盘驱动系统DiskMig,在实现虚拟机磁盘迁移的同时保证了其在源端和目的端的一致性.设计了"Transfer on Demand with Forward-ahead"(TOD&FA)算法快速同步源端和目的端磁盘文件差异.DiskMig采用自行设计的高效存储结构bitmap,使记录、查询虚拟机磁盘迁移过程中的大量I/O操作时仅需时间复杂度O(1).实验表明,DiskMig所采用的相关方法对虚拟机及其中应用程序运行性能的影响仅为5%左右,有效支持了虚拟机磁盘文件的迁移.     

基于重复数据删除的虚拟桌面存储优化技术

虚拟桌面基础架构依靠数据中心海量的云基础设施,为用户按需提供虚拟桌面部署所需的软硬件资源,但同时面临存储资源利用率低和虚拟机启动慢的困境.针对虚拟桌面存储中具有大量数据冗余的特性,采用重复数据删除技术缩减虚拟桌面基础架构的存储空间需求;并利用服务器本地磁盘缓存以及共享存储池内的固态硬盘来优化虚拟机的启动性能.通过原型实现,发现相比于基于内容分块的策略,静态分块策略更适合虚拟桌面存储进行重复数据删除,最优的分块大小为4KB,并能够缩减85%的存储空间容量;通过服务器本地磁盘缓存和基于闪存的固态硬盘进行I/O优化,虚拟机的启动速度能够获得35%的提升.     

基于XML的分布式虚拟运行环境建模与实现

当前很多网络计算环境尚缺乏为多种应用提供隔离、定制的运行环境的能力,给网络计算环境的广泛应用带来障碍.而虚拟机技术的飞速发展,使得根据用户需求,按需构建隔离、定制的分布式虚拟运行环境成为可能.基于XML schema技术对分布式虚拟运行环境进行了建模和描述,阐述了分布式虚拟运行环境的运行支撑系统(ACOPE系统)的详细设计和原型实现.该系统能够通过对宿主资源和虚拟机资源的有效管理,根据分布式虚拟运行环境的XML描述文件,在网络计算环境中选取部分宿主资源并在其上创建或克隆满足相应配置需求的虚拟机,支持分布式虚拟运行环境的动态按需构建和使用.最后通过实验验证了ACOPE系统的有效性.     

云环境下云平台虚拟机批量部署算法研究

为了提高云环境下云平台虚拟机的批量收发转换和控制能力,需要构建优化的部署模型,提出基于节点度量和多维参数估计的云环境下云平台虚拟机批量部署算法。采用虚拟机节点能量参数估计,分析云环境下云平台虚拟机的信息感知和覆盖模型,通过云平台虚拟机节点的最优覆盖控制,建立云平台虚拟机部署的寻优控制参数模型,采用虚拟机节点的参数度量和多维特征参量估计的方法,实现对虚拟机的网格分块化调节,选择最大覆盖集作为云环境下云平台虚拟机批量部署的寻优控制目标函数,通过网格的覆盖贡献度估计和连通性测试,实现云环境下云平台虚拟机批量部署算法的优化设计。仿真测试结果表明,采用该方法进行云环境下云平台虚拟机批量部署的节点覆盖度较好,虚拟机的批量收发和转换性能较高,提高了云环境下云平台虚拟机动态寻优和自适应控制能力,提高了节点寿命,降低了能量开销。     

一种基于虚拟机的高效磁盘I/O特征分析方法

于磁盘系统的机械运动本质,磁盘系统I/O往往会成为计算机系统的性能瓶颈.为了有效地提高系统性能,收集和分析应用系统的磁盘I/O特征信息将成为性能优化工作的重要基础.与以往I/O特征分析方法不同,给出了一种基于Xen 3.0虚拟机系统的磁盘I/O特征在线分析方法.在虚拟机环境下,该磁盘I/O特征采集方法可以透明地应用于任意无须修改的操作系统.该方法可以高效地在线采集多种基本I/O特征数据,其中包括:磁盘I/O块大小、I/O延迟、I/O时间间隔、I/O空间局部性、时间局部性以及磁盘I/O操作热点分布.通过测试和分析,该在线I/O分析方法有着较小的系统开销,并且对应用系统I/O性能的影响很小.此外,还给出了在大文件拷贝、基于Filebench的filemirco和varmail等工作负载下的I/O特征分析结果.     

云计算环境下的虚拟机快速克隆技术

虚拟机克隆技术是指在云计算环境下快速复制出多个虚拟机（VM）并将这些VM分发到多台物理主机上,克隆出来的VM共享相同的初始状态然后独立运行提供服务。虚拟机克隆使得云计算提供商能够快速有效地部署系统资源。给出了一种虚拟机快速克隆方法,利用写时拷贝技术来创建虚拟磁盘和内存状态的快照,然后用按需分配内存技术和多点传送技术来请求和传输这些状态信息。在C3云平台上的实验表明,此方法在不中断源虚拟机中运行服务的情况下,实现了云计算中的快速虚拟机克隆。     

虚拟化环境下的USB设备访问方法

虚拟机对设备的直接访问可以减小系统开销,并充分利用现有的驱动程序。提出一种在虚拟化环境下直接访问USB设备的方法,并基于QEMU设计实现了虚拟机直接访问真实设备的系统模型及相关流程。实验结果表明,该方法能够帮助虚拟机对各类USB设备进行直接访问,数据传输效率在可接受的范围内。     

基于自动测试的虚拟机磁盘I/O服务质量评估框架

通过系统虚拟化技术在同一物理主机上的各个虚拟机之间动态地分配物理资源,可以实现物理资源的最大利用率和分配的公平性,达到较高的服务质量.提出了一种基于测试和汇总同一物理主机上各虚拟机之间物理磁盘I/O带宽的分配情况,来评估虚拟机磁盘I/O服务质量的框架.它通过客户端控制各虚拟机执行指定的I/O测试程序,同步收集各虚拟机的虚拟磁盘吞吐量,并加以汇总.实验证明这套框架可以有效地从高效性和公平性两方面评估虚拟化环境中虚拟机磁盘I/O的服务质量.     

虚拟机陷出的检测及分析

虚拟机执行敏感指令时会陷出到虚拟机管理器(virtual machine monitor,VMM)处理,虚拟机频繁陷出是影响虚拟化性能的重要因素,因此全面了解导致陷出的敏感指令对虚拟化性能优化有重要意义。提出了一个创新性的方法"桶竞争法"(competition in bucket method,CBM),通过把敏感指令的地址映射到不同的桶中,采用竞争方式在各个桶内寻找陷出次数最多的几个地址,能高效地跟踪所有的虚拟机陷出。     

云计算环境下虚拟机部署策略的优化

针对虚拟机群在云计算平台动态部署过程中现有的部署机制所存在的局限性,提出一种优化的部署模型。首先建立预分块存储的分布式预定制虚拟机全镜像模板库;然后由调度中心依据调度策略选择适当的宿主机,并通过多源并行传输的方式提高部署效率;最后由对应的虚拟机监视器完成实例化任务。实验结果显示,在不同的虚拟机群部署规模下,单台虚拟机的平均部署时间较以往缩短3%～45%。实验结果验证了该模型的有效性。     

资源调度等待开销感知的虚拟机整合

近年来,数据中心庞大的能源开销问题引起广泛关注.虚拟化管理平台可以通过虚拟机迁移技术将虚拟机整合到更少的服务器上,从而提高数据中心能源有效性.对面向数据中心节能的虚拟机整合研究工作进行调研,并总结虚拟机整合研究存在的3个挑战.针对已有工作未考虑虚拟机等待资源调度带来的服务器资源额外开销这种现象,开展了资源调度等待开销感知的虚拟机整合研究.从理论和实验上证明了在具有实际意义的约束条件下,存在着虚拟机等待资源调度带来的服务器资源额外开销,且随着整合虚拟机数量的增长保持稳定.基于典型工作负载的实验结果表明,这个额外开销平均占据了11.7%的服务器资源开销.此外,提出了资源预留整合（MRC）算法,用于改进已有的虚拟机整合算法.算法模拟实验结果表明,MRC算法相比于常用的虚拟机整合算法FFD（first fit decreasing）,明显降低了服务器资源溢出概率.     

云计算下虚拟机部署机制的研究

随着云计算的发展,虚拟化技术重新得到了人们的关注。当前,在用户服务不断增多,待处理量激增的情况下,如何提高云计算下虚拟机部署效率成为了人们研究的热点。对云计算下虚拟机部署的体系结构和部署流程,以及针对虚拟机部署机制的优化策略进行了研究。使用了分布式模板文件存储方法来提高虚拟机部署效率,通过实验验证了该方法的有效性。     

一种云平台中优化的虚拟机部署机制

传统虚拟机部署机制通常单一地依据宿主机当前的CPU状况来选择目标宿主机,从而引起负载不均衡。针对该问题,提出一种云平台中优化的虚拟机部署机制。建立宿主机自动选择模型,给出基于个性需求的宿主机自动选择策略,对宿主机后续负载状况进行预测,估算虚拟机的资源消耗。实验结果表明,该机制能在满足用户需求的基础上提高系统性能。     

基于混合群智能的节能虚拟机整合方法

数据中心的虚拟机（virtual machine,VM）整合技术是当今云计算领域的一个研究热点.要在保证服务质量（QoS）的前提下尽可能地降低云数据中心的服务器能耗,本质上是一个多目标优化的NP难问题.为了更好地解决该问题,面向异构服务器云环境提出了一种基于差分进化与粒子群优化的混合群智能节能虚拟机整合方法（HSI-VMC）.该方法包括基于峰值效能比的静态阈值超载服务器检测策略（PEBST）、基于迁移价值比的待迁移虚拟机选择策略（MRB）、目标服务器选择策略、混合离散化启发式差分进化粒子群优化虚拟机放置算法（HDH-DEPSO）以及基于负载均值的欠载服务器处理策略（AVG）.其中,PEBST,MRB,AVG策略的结合能够根据服务器的峰值效能比和CPU的负载均值检测出超载和欠载服务器,并选出合适的虚拟机进行迁移,降低负载波动引起的服务水平协议违约率（SLAV）和虚拟机迁移的次数;HDH-DEPSO算法结合DE和PSO的优点,能够搜索出更优的虚拟机放置方案,使服务器尽可能地保持在峰值效能比下运行,降低服务器的能耗开销.基于真实云环境数据集（PlanetLab/Mix/Gan）的一系列实验结果表明：HSI-VMC方法与当前主流的几种节能虚拟机整合方法相比,能够更好地兼顾多个QoS指标,并有效地降低云数据中心的服务器能耗开销.     

Fault-tolerant feedback virtual machine deployment based on user-personalized requirements

A key requirement of the cloud platform is the reasonable deployment of its large-scale virtual machine infrastructure. The mapping relation between the virtual node and the physical node determines the specific resource distribution strategy and reliability of the virtual machine deployment. Resource distribution strategy has an important effect on performance, energy consumption, and guarantee of the quality of service of the computer, and serves an important role in the deployment of the virtual machine. To solve the problem of meeting the fault-tolerance requirement and guarantee high reliability of the application system based on the full use of the cloud resource under the prerequisite of various demands, the deployment framework of the feedback virtual machine in cloud platform facing the individual user’s demands of fault-tolerance level and the corresponding deployment algorithm of the virtual machine are proposed in this paper. Resource distribution strategy can deploy the virtual machine in the physical nodes where the resource is mutually complementary according to the users’ different requirements on virtual resources. The deployment framework of the virtual machine in this paper can provide a reliable computer configuration according to the specific fault-tolerance requirements of the user while considering the usage rate of the physical resources of the cloud platform. The experimental result shows that the method proposed in this paper can provide flexible and reliable select permission of fault-tolerance level to the user in the virtual machine deployment process, provide a pertinent individual fault-tolerant deployment method of the virtual machine to the user, and guarantee to meet the user service in a large probability to some extent.     

云计算环境中虚拟机性能评测工具的研究与设计

介绍了云计算环境中服务器的部署方式及优缺点,总结了传统的服务器性能评测工具的特点,特别是对于云计算场景下的服务器测试方面的不足及存在的问题。基于此,分析了云计算环境中虚拟机性能测试的需求,并提出了虚拟机性能评测方法,主要针对性能评测工具的功能及关键问题进行了比较全面合理的方案设计。