专利名称：一种虚拟机评测系统及方法
技术领域：
本发明涉及计算机领域，特别涉及一种虚拟机评测系统及方法。
背景技术：
随着虚拟化技术日益广泛的使用，各种云计算解决方案层出不穷，如公有云、私有云以及桌面虚拟化等解决方案，针对虚拟机本身性能的评测显得越发重要。本领域技术人员在虚拟机之上提出各种解决方案的同时，也需要对虚拟机本身的性能进行一个严格全面的测试。现有技术中已经存在一些用于对虚拟机性能进行评测的工具，这些工具能够在某 一方面对虚拟机性能进行相关的测试，但是同时它们也都有一些局限性。例如，Autotest是一款具有系统评测功能的工具，其中也自带了虚拟机的测试模块，它能够提供针对虚拟机的单元测试以及功能测试，同时它还提供了一些其他的开源工具来帮助进行虚拟机的性能评测。但这个工具也有一些缺点，如它在部署安装时比较麻烦，且测试过程中需要人为干预的因素过多，同时不具有自学习功能，也无法给出推荐的合理方案。又如，Bonnie++是一款磁盘测试工具，它可以用来对虚拟机的磁盘性能进行各个组合方案的测试Aetperf是一款网络性能测试工具，它可以用来对虚拟机的网络性能方面进行各种组合方案测试，但是这两个工具都无法全面覆盖虚拟机的测试，测试的覆盖面比较窄，有很大的局限性。综上所述，目前已有的虚拟机测试工具在易于部署、全面覆盖、自动化、自学习等方面都存在一些问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有的虚拟机测试工具不易部署，覆盖不全面，自动化程度低，自学习能力差等缺陷，从而提供一种高效、全面、自学习能力强的虚拟机评测系统及相应的方法。为了实现上述目的，本发明提供了一种虚拟机评测系统，包括测试模板模块、系统软硬件配置自动收集模块、系统自动化测试模块、系统自学习分析推荐模块以及系统测评信息中心；其中，所述的测试模板模块用于提供评测用的测试模板；所述的系统软硬件配置自动收集模块收集被测试系统的配置信息；所述的系统自动化测试模块在收到所述配置信息后，根据所述测试模板进行相关的测试；所述系统自学习分析推荐模块对所述测试结果进行分析，生成被评测系统的最优的虚拟机数量部署方案以及相应的性能评测结果；所述系统测评信息中心用于保存所述的最优的虚拟机数量部署方案以及性能评测结果。上述技术方案中，所述测试模板模块包括一向用户提供用于定制测试模板的接口，通过该接口用户能够生成自定义的测试模板。上述技术方案中，所述系统自动化测试模块收到所述系统软硬件配置自动收集模块所提供的系统配置信息以及所述测试模板模块所提供的测试模板信息后，根据当前配置信息以及测试模板参数信息设置被测试虚拟机的数量上限，然后依次启动虚拟机分别进行虚拟机并发测试以及隔离测试，直到虚拟机启动数量达到所述的数量上限结束。上述技 术方案中，所述系统自学习分析推荐模块分别计算所部署的虚拟机数量在小于或等于被测试虚拟机的数量上限n的多种情况下，被测试系统在运行时所要花费的代价，代价最小情况下的虚拟机数量k就是所要求取的被评测系统的最优的虚拟机数量部署方案。本发明还提供了一种应用于所述的虚拟机评测系统上的虚拟机评测方法，包括步骤I)、选取评测用的测试模板；步骤2)、收集被测试系统的配置信息；步骤3)、根据所述测试模板以及所述配置信息对被测试系统进行测试；步骤4)、对所述测试结果进行分析，生成被评测系统的最优的虚拟机数量部署方案以及相应的性能评测结果；步骤5)、保存所述的最优的虚拟机数量部署方案以及性能评测结果。上述技术方案中，所述的步骤4)包括步骤4-1)、已知根据测试模板以及物理机的系统配置所设定的虚拟机理论最大数量n，在满足小于或等于n的条件下，k取不同的值，分别依次执行后续的步骤4-2)-步骤
4-4)；步骤4-2)、根据k个虚拟机的磁盘读写IO数据，计算k个虚拟机磁盘读写吞吐量总和与k-1个虚拟机磁盘读写吞吐量总和之差A SDk,以及k个虚拟机磁盘读写差值平均值与k-1个虚拟机磁盘读写差值平均值的差值A ODk ；步骤4-3)、根据k个虚拟机的网络吞吐量，计算k个虚拟机网络吞吐量总和与k-1个虚拟机网络吞吐量总和之差A SNk,以及k个虚拟机的网络吞吐量差值平均值与k-1个虚拟机网络吞吐量差值平均值之间的差值A ONk ； 步骤4-4)、根据k个虚拟机的CPU使用时间，计算k个虚拟机CPU使用时间总和与k-1个虚拟机CPU使用时间总和之差A SCk,以及k个虚拟机的CPU使用时间相互之间差值的平均值与k-1个虚拟机的CPU使用时间相互之间差值的平均值的差A CDCk ;步骤4-5)、根据k在不同取值下，计算得到的A SDk, A SNk, SCk, A ODk, A ONk,A OCk的大小，求出Min值，选取其中最小的值所对应的k的大小作为最优解；Min = a A SDk+b A SNk+c A SCk+d A Ok ；其中，A CDk值由A ODk、A ONk以及A OCk求和后确定；a、b、c、d为整个模型的影响因子，其大小能够根据实际的测试数据逐次调整。上述技术方案中，所述的步骤4-2)包括步骤4-2-1)、k个虚拟机从编号为I的虚拟机开始依次启动，在所启动的虚拟机上同时运行相同的测试程序，直到第k个虚拟机成功启动，测得各个测试周期内已启动的虚拟机的磁盘读写IO数据Di，其中Di表示第i个虚拟机的磁盘读写IO ；步骤4-2-2)、计算在各个测试周期内，已启动的各个虚拟机的总的磁盘读写IO数据 SDk;步骤4-2-3)、计算k个虚拟机磁盘读写吞吐量总和与k_l个虚拟机磁盘读写吞吐量总和之差A SDk ；
步骤4-2-4)、对步骤4-2-1)中得到的k个虚拟机同时读写的磁盘吞吐量相互差值取平均，得到ODk ；步骤4-2-5)、对步骤4-2-4)得到的k个虚拟机磁盘读写差值平均值与k_l个虚拟机磁盘读写差值平均值求差，得到Ad)Dk。上述技术方案中，所述的步骤4-3)包括步骤4-3-1)、k个虚拟机从编号为I的虚拟机开始依次启动，在所启动的虚拟机上同时运行相同的测试程序，直到第k个虚拟机成功启动，测得各个测试周期内已启动的虚拟机的网络吞吐量Ni，其中Ni表示第i个虚拟机的网络IO ；步骤4-3-2)、计算在各个测试周期内，已启动的各个虚拟机的网络吞吐量总和SNk;步骤4-3-3)、计算k个虚拟机网络吞吐量总和与k-1个虚拟机网络吞吐量总和之差 A SNk ;步骤4-3-4)、对步骤4-3-1)中得到的k个虚拟机同时读写的网络吞吐量相互差值取平均，得到网络吞吐量差值平均值ONk ；步骤4-3-5)、为k个虚拟机的网络吞吐量差值平均值与k-1个虚拟机网络吞吐量差值平均值求差，得到AON,。上述技术方案中，所述的步骤4-4)包括步骤4-4-1)、k个虚拟机从编号为I的虚拟机开始依次启动，在所启动的虚拟机上同时运行相同的测试程序，直到第k个虚拟机成功启动，测得各个测试周期内已启动的虚拟机的CPU使用时间Ci ；步骤4-4-2)、计算在各个测试周期内，已启动的各个虚拟机的CPU使用时间总和SCk;步骤4-4-3)、计算k个虚拟机CPU使用时间总和与k-1个虚拟机CPU使用时间总和之差A SCk ；步骤4-4-4)、对步骤4-4-1)中得到的k个虚拟机的CPU使用时间相互之间的差值取平均，得到OCk ；步骤4-4-5)、对步骤4-4-4)得到的为k个虚拟机的CPU使用时间相互之间差值的平均值与k-1个虚拟机的CPU使用时间相互之间差值的平均值再求差，得到A c5Ck。本发明的优点在于I、本发明能够自动地对虚拟机性能进行评测，给出最佳的虚拟机部署方案，效率高，自学习能力强。2、本发明能够根据用户的需要评测虚拟机某一方面的性能指标，评测过程灵活、全面。3、整个评测过程无需人工干预，成本低，所有评测在数据中心集中管理，便于后续同类硬件产品进行类比参考。
图I为本发明的虚拟机评测系统的示意图。
具体实施例方式下面结合附图和具体实施方式
对本发明做进一步的说明。在对本发明的评测系统做详细说明前，首先对本发明中所涉及的相关概念进行说明。虚拟机是指通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。物理机是相对于虚拟机而言的对实体计算机的称呼。物理机提供给虚拟机以硬件环境，虚拟机在物理机上实现。随着计算机硬件技术的高速发展，一台物理机上可以安装有多台虚拟机。虚拟机的安装数量与物理机硬件资源的利用效率有着密切的关系。若一台物理上安装的虚拟机的 数量过少，那么物理机的硬件资源会被闲置，若一台物理机上安装的虚拟机的数量过多，那 么每台虚拟机所能被分配的硬件资源将极为有限，无法满足自身的需求。本发明的虚拟机评测系统用于对安装在一台物理机上的虚拟机进行性能评测，从而为虚拟机在物理机上的部署提供帮助。图I为本发明的虚拟机评测系统的示意图，如图所示，该评测系统包括测试模板模块、系统软硬件配置自动收集模块、系统自动化测试模块、系统自学习分析推荐模块以及系统测评信息中心。其中，所述的测试模板模块用于提供评测用的测试模板；所述的系统软硬件配置自动收集模块收集被测试系统的配置信息；所述的系统自动化测试模块在收到配置信息后，根据所述测试模板进行相关的测试；所述系统自学习分析推荐模块对所述测试结果进行分析，生成被评测系统的最优的虚拟机数量部署方案以及相应的性能评测结果；所述系统测评信息中心用于保存所述的最优的虚拟机数量部署方案以及性能评测结果。下面对所述评测系统中的各个模块的功能做进一步的说明。所述测试模板模块用于提供评测用的测试模板，所述测试模板描述了所要测试的对象。在表I中给出了一个测试模板的范例，在该测试模板中，需要对虚拟机的处理器的性能、内存的使用率、网卡类型、硬盘格式、网卡驱动、硬盘大小等内容进行测试。在其他实施例中，所述测试模板也可包含其他方面的内容。
权利要求
1.ー种虚拟机评测系统，其特征在于，包括测试模板模块、系统软硬件配置自动收集模块、系统自动化测试模块、系统自学习分析推荐模块以及系统测评信息中心；其中， 所述的测试模板模块用于提供评测用的测试模板；所述的系统软硬件配置自动收集模块收集被测试系统的配置信息；所述的系统自动化测试模块在收到所述配置信息后，根据所述测试模板进行相关的测试；所述系统自学习分析推荐模块对所述测试结果进行分析，生成被评测系统的最优的虚拟机数量部署方案以及相应的性能评测结果；所述系统测评信息中心用于保存所述的最优的虚拟机数量部署方案以及性能评测結果。
2.根据权利要求I所述的虚拟机评测系统，其特征在于，所述测试模板模块包括一向用户提供用于定制测试模板的接ロ，通过该接ロ用户能够生成自定义的测试模板。
3.根据权利要求I所述的虚拟机评测系统，其特征在于，所述系统自动化测试模块收到所述系统软硬件配置自动收集模块所提供的系统配置信息以及所述测试模板模块所提供的测试模板信息后，根据当前配置信息以及测试模板參数信息设置被测试虚拟机的数量上限，然后依次启动虚拟机分别进行虚拟机并发测试以及隔离测试，直到虚拟机启动数量达到所述的数量上限結束。
4.根据权利要求I所述的虚拟机评测系统，其特征在于，所述系统自学习分析推荐模块分别计算所部署的虚拟机数量在小于或等于被测试虚拟机的数量上限n的多种情况下，被测试系统在运行时所要花费的代价，代价最小情况下的虚拟机数量k就是所要求取的被评测系统的最优的虚拟机数量部署方案。
5.一种应用于权利要求1-4之一的虚拟机评测系统上的虚拟机评测方法，包括 步骤I)、选取评测用的测试模板； 步骤2)、收集被测试系统的配置信息； 步骤3)、根据所述测试模板以及所述配置信息对被测试系统进行测试； 步骤4)、对所述测试结果进行分析，生成被评测系统的最优的虚拟机数量部署方案以及相应的性能评测结果； 步骤5)、保存所述的最优的虚拟机数量部署方案以及性能评测結果。
6.根据权利要求5所述的虚拟机评测方法，其特征在于，所述的步骤4)包括 步骤4-1)、已知根据测试模板以及物理机的系统配置所设定的虚拟机理论最大数量n，在满足小于或等于n的条件下，k取不同的值，分别依次执行后续的步骤4-2)-步骤4-4)； 步骤4-2)、根据k个虚拟机的磁盘读写IO数据，计算k个虚拟机磁盘读写呑吐量总和与k-1个虚拟机磁盘读写呑吐量总和之差A SDk,以及k个虚拟机磁盘读写差值平均值与k-1个虚拟机磁盘读写差值平均值的差值A ODk ； 步骤4-3)、根据k个虚拟机的网络吞吐量，计算k个虚拟机网络吞吐量总和与k-1个虚拟机网络吞吐量总和之差A SNk,以及k个虚拟机的网络吞吐量差值平均值与k-1个虚拟机网络吞吐量差值平均值之间的差值A ONk ； 步骤4-4)、根据k个虚拟机的CPU使用时间，计算k个虚拟机CPU使用时间总和与k-1个虚拟机CPU使用时间总和之差A SCk,以及k个虚拟机的CPU使用时间相互之间差值的平均值与k-1个虚拟机的CPU使用时间相互之间差值的平均值的差A CDCk ; 步骤4-5)、根据k在不同取值下，计算得到的ASDk、A SNk, SCk, A ODk, A ONk, A OCk的大小，求出Min值，选取其中最小的值所对应的k的大小作为最优解；Min = a A SDk+b A SNk+c A SCk+d A Ok ； 其中，A Ok值由A ODk, A ONk以及A OCk求和后确定；a、b、c、d为整个模型的影响因子，其大小能够根据实际的测试数据逐次调整。
7.据权利要求6所述的虚拟机评测方法，其特征在于，所述的步骤4-2)包括 步骤4-2-1)、k个虚拟机从编号为I的虚拟机开始依次启动，在所启动的虚拟机上同时运行相同的测试程序，直到第k个虚拟机成功启动，测得各个测试周期内已启动的虚拟机的磁盘读写IO数据Di,其中Di表示第i个虚拟机的磁盘读写IO ； 步骤4-2-2)、计算在各个测试周期内，已启动的各个虚拟机的总的磁盘读写IO数据SDk; 步骤4-2-3)、计算k个虚拟机磁盘读写呑吐量总和与k-1个虚拟机磁盘读写呑吐量总和之差A SDk ； 步骤4-2-4)、对步骤4-2-1)中得到的k个虚拟机同时读写的磁盘吞吐量相互差值取平均，得到ODk ； 步骤4-2-5)、对步骤4-2-4)得到的k个虚拟机磁盘读写差值平均值与k-1个虚拟机磁盘读写差值平均值求差，得到Ac5Dk。
8.据权利要求6所述的虚拟机评测方法，其特征在于，所述的步骤4-3)包括 步骤4-3-1)、k个虚拟机从编号为I的虚拟机开始依次启动，在所启动的虚拟机上同时运行相同的测试程序，直到第k个虚拟机成功启动，测得各个测试周期内已启动的虚拟机的网络吞吐量Ni,其中Ni表示第i个虚拟机的网络IO ； 步骤4-3-2)、计算在各个测试周期内，已启动的各个虚拟机的网络吞吐量总和SNk ； 步骤4-3-3)、计算k个虚拟机网络吞吐量总和与k-1个虚拟机网络吞吐量总和之差ASNk; 步骤4-3-4)、对步骤4-3-1)中得到的k个虚拟机同时读写的网络吞吐量相互差值取平均，得到网络吞吐量差值平均值ONk ； 步骤4-3-5)、为k个虚拟机的网络吞吐量差值平均值与k-1个虚拟机网络吞吐量差值平均值求差，得到AONk。
9.据权利要求6所述的虚拟机评测方法，其特征在于，所述的步骤4-4)包括 步骤4-4-1)、k个虚拟机从编号为I的虚拟机开始依次启动，在所启动的虚拟机上同时运行相同的测试程序，直到第k个虚拟机成功启动，测得各个测试周期内已启动的虚拟机的CPU使用时间Ci ； 步骤4-4-2)、计算在各个测试周期内，已启动的各个虚拟机的CPU使用时间总和SCk ； 步骤4-4-3)、计算k个虚拟机CPU使用时间总和与k-1个虚拟机CPU使用时间总和之差 A SCk ; 步骤4-4-4)、对步骤4-4-1)中得到的k个虚拟机的CPU使用时间相互之间的差值取平均，得到OCk ； 步骤4-4-5)、对步骤4-4-4)得到的为k个虚拟机的CPU使用时间相互之间差值的平均值与k-1个虚拟机的CPU使用时间相互之间差值的平均值再求差，得到AのCk。
全文摘要
本发明涉及一种虚拟机评测系统及方法，该虚拟机评测系统包括测试模板模块、系统软硬件配置自动收集模块、系统自动化测试模块、系统自学习分析推荐模块以及系统测评信息中心；其中，测试模板模块用于提供评测用的测试模板；系统软硬件配置自动收集模块收集被测试系统的配置信息；系统自动化测试模块在收到所述配置信息后，根据测试模板进行相关的测试；系统自学习分析推荐模块对所述测试结果进行分析，生成被评测系统的最优的虚拟机数量部署方案以及相应的性能评测结果；系统测评信息中心用于保存最优的虚拟机数量部署方案以及性能评测结果。
文档编号G06F9/455GK102662836SQ20121008531
公开日2012年9月12日 申请日期2012年3月28日 优先权日2012年3月28日
发明者周祥, 张继勇, 杜佳庆, 龚义成 申请人:易云捷讯科技(北京)有限公司