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曹洁,曾国荪,匡桂娟,张建伟,马海英,胡克坤,钮俊.支持随机服务请求的云虚拟机按需物理资源分配方法.软件学报,2017,28(2):457-472
支持随机服务请求的云虚拟机按需物理资源分配方法
On-Demand Physical Resource Allocation Method for Cloud Virtual Machine to Support Random Service Requests
投稿时间:2014-09-29  修订日期:2015-12-22
DOI:10.13328/j.cnki.jos.005054
中文关键词:  云计算  虚拟化  随机服务请求  灰色波形预测  按需资源分配
英文关键词:cloud computing  virtualization  random service request  grey wave forecasting  on-demand resource allocation
基金项目:国家高技术研究发展计划(863)(2009AA012201);国家自然科学基金(61402244);上海市优秀学科带头人计划(10X D1404400);华为创新研究计划(IRP-2013-12-03);高效能服务器和存储技术国家重点实验室开放基金(2014 HSSA10);河南省科技创新人才计划([2015]4);浙江省公益技术应用研究项目(2014C31059)
作者单位E-mail
曹洁 同济大学 计算机科学与技术系, 上海 200092
郑州轻工业学院 软件学院, 河南 郑州 450002
国家高性能计算机工程技术中心同济分中心, 上海 200092 
cjjiecao@126.com 
曾国荪 同济大学 计算机科学与技术系, 上海 200092
国家高性能计算机工程技术中心同济分中心, 上海 200092 
 
匡桂娟 同济大学 计算机科学与技术系, 上海 200092
国家高性能计算机工程技术中心同济分中心, 上海 200092 
 
张建伟 郑州轻工业学院 软件学院, 河南 郑州 450002  
马海英 南通大学 计算机科学与技术学院, 江苏 南通 226019  
胡克坤 同济大学 计算机科学与技术系, 上海 200092
国家高性能计算机工程技术中心同济分中心, 上海 200092 
 
钮俊 宁波大学 计算机科学与技术系, 浙江 宁波 315211  
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中文摘要:
      针对云平台按负载峰值需求配置处理机资源、提供单一的服务应用和资源需求动态变化导致资源利用率低下的问题,采用云虚拟机中心来同时提供多种服务应用.利用灰色波形预测算法对未来时间段内到达虚拟机的服务请求量进行预测,给出兼顾资源需求和服务优先等级的虚拟机服务效用函数,以最大化物理机的服务效用值为目标,为物理机内的各虚拟机动态配置物理资源.通过同类虚拟机间的全局负载均衡和多次物理机内各虚拟机的物理资源再分配,进一步增加服务请求量较大的相应类型的虚拟机的物理资源分配量.最后,给出了虚拟机中心基于灰色波形预测的按需资源分配算法ODRGWF.模拟实验结果表明,该算法能够有效地提高云平台中处理机的资源利用率,对提高用户请求完成率以及服务质量都具有实际意义.
英文摘要:
      Low resource utilization is becoming much more serious in cloud platform which allocates processor resources according to the peak load while providing single service application and facing dynamic variation of resource demand. To address the problem, this study uses cloud virtual machine (VM) center to provide a variety of reasonable service applications simultaneously. Gray wave forecasting algorithm is adopted to predict the future load of service requests and a VM service utility function is proposed by taking resource requirements and service priorities into account. Each VM inside a physical machine dynamically configures physical resources to maximize the service utility value of the physical machine. Besides, by applying the global load balancing and multi-time physical resource redistribution for each virtual machine in the same physical machine, the number of physical resources assigned to the VMs whose service request amount is much larger is further increased. In the end, on-demand resource reconfiguration algorithm ODRGWF based on grey wave forecasting is put forward. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively improve processor resource utilization, which is of practical significance to improve user request completion rate and service quality.
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