一种优化的虚拟机自动迁移方法和系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种优化的虚拟机自动迁移方法及系统，其在各个物理机和虚拟机上安装数据采集软件，并将采集到的数据存入数据库，所述方法包括：步骤1、定时并轮流的从数据库中读取各虚拟机的检测数据；步骤2，判断所述虚拟机的检测数据中是否有超出预定阈值的数据项；步骤3、如果存在有超出预定阈值的数据项，则根据数据项的类型从数据库中读取集群内各个物理机的检测数据，找出最优的物理机作为该虚拟机的接收机，然后在线迁移虚拟机。本发明可及时发现效率低下的虚拟机，并迅速给出最优的迁移路径，预防了因虚拟机运行缓慢甚至死机而给企业带来的损失。
【专利说明】一种优化的虚拟机自动迁移方法和系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及云计算领域，特别涉及一种优化的虚拟机自动迁移方法和系统。
【背景技术】
[0002]随着企业规模的不断扩大和业务量的不断提升，加剧了企业的成本开销，所以对于企业数据中心建设来说，虚拟化技术成为企业发展的一个重点。因为虚拟化技术的意义就是高效、方便，正是真实的东西达不到这两点，才催生了虚拟化，而这两点是所有IT产品永远追求的目标，所以虚拟化的脚步不会停止，并且会不断大步向前。
[0003]虚拟机迁移技术为服务器虚拟化提供了便捷的方法，迁移虚拟机可以为用户节省管理资金、维护费用和升级费用。迁移后的虚拟机，不仅可以在一个统一的界面中进行管理，而且通过某些虚拟机软件，如VMware提供的高可用性工具，在这些服务器因为各种故障停机时，可以自动切换到网络中另外相同的虚拟服务器中，从而达到不中断业务的目的。总之，迁移的优势在于简化系统维护管理，提高系统负载均衡，增强系统错误容忍度和优化系统电源管理。目前市场上有三种迁移方式:P2V、V2V、V2P。
[0004]V2V迁移是目前使用最广的一种迁移方式。它又分为静态迁移:也叫做常规迁移、离线迁移(Offline Migration),就是在虚拟机关机或暂停的情况下从一台物理机迁移到另一台物理机；共享存储的动态迁移:也叫在线迁移(Online Migration),就是在保证虚拟机上服务正常运行的同时，将一个虚拟机系统从一个物理主机移动到另一个物理主机的过程；本地存储的动态迁移:在某些情况下需要进行基于本地存储的虚拟机的动态迁移，这就需要存储块动态迁移技术，简称块迁移。
[0005]目前，在虚拟机在线自动迁移的技术层面，存在着根据物理机内存大小来迁移虚拟机，或者根据虚拟机的运行状态和资源使用情况来自动分配虚拟机负载的研究，但是均没有涉及根据虚拟机运行缓慢的不同原因来具体的为之迁移到不同配置的物理机的层面。
【发明内容】
[0006]鉴于现有技术中存在的问题，本发明目的在于提供一种优化的虚拟机自动迁移方法和系统，从而更为科学的实现虚拟机迁移。
[0007]根据本发明的一个方面，提供了一种优化的虚拟机自动迁移方法，其在各个物理机和虚拟机上安装数据采集软件，并将采集到的数据存入数据库，所述方法包括:
[0008]步骤1、定时并轮流的从数据库中读取各虚拟机的检测数据；
[0009]步骤2，判断所述虚拟机的检测数据中是否有超出预定阈值的数据项；
[0010]步骤3、如果存在有超出预定阈值的数据项，则根据数据项的类型从数据库中读取集群内各个物理机的检测数据，找出最优的物理机作为该虚拟机的接收机，然后在线迁移虚拟机。
[0011]优选的，所述检测数据包括cpu使用率、内存使用率、磁盘IO速率和网络速率中的一种或多种。[0012]优选的，步骤3中，根据步骤2中判断超出阈值的数据项，将该数据项检测数据最优且其它数据项均不低于虚拟机配置的物理机作为迁移目标。
[0013]优选的，所述方法还包括:
[0014]步骤4、如果所述虚拟机的检测数据中各项数据都没有超出预定阈值，则计算该虚拟机的“能量空间比”指标；
[0015]步骤5、判断虚拟机的“能量空间比”指标是否超出预定的阈值；
[0016]步骤6、如果“能量空间比”没有超过预定阈值，则说明该虚拟机目前运行状态良好，无需迁移；如果“能量空间比”超过预定阈值，则从数据库中读取集群内各个物理机的检测数据，并计算各物理机的“能量空间比”指标；
[0017]步骤7、把集群中“能量空间比”最大的物理机作为该虚拟机的接收机，然后在线迁移虚拟机。
[0018]优选的，述“能量空间比”的计算公式为:
【权利要求】
1.一种优化的虚拟机自动迁移方法，其在各个物理机和虚拟机上安装数据采集软件，并将采集到的数据存入数据库，所述方法包括: 步骤1、定时并轮流的从数据库中读取各虚拟机的检测数据； 步骤2，判断所述虚拟机的检测数据中是否有超出预定阈值的数据项； 步骤3、如果存在有超出预定阈值的数据项，则根据数据项的类型从数据库中读取集群内各个物理机的检测数据，找出最优的物理机作为该虚拟机的接收机，然后在线迁移虚拟机。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于: 所述检测数据包括cpu使用率、内存使用率、磁盘IO速率和网络速率中的一种或多种。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于: 步骤3中，根据步骤2中判断超出阈值的数据项，将该数据项检测数据最优且其它数据项均不低于虚拟机配置的物理机作为迁移目标。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括: 步骤4、如果所述虚拟机的检测数据中各项数据都没有超出预定阈值，则计算该虚拟机的“能量空间比”指标； 步骤5、判断虚拟机的“能量空间比”指标是否超出预定的阈值； 步骤6、如果“能量空间`比”没有超过预定阈值，则说明该虚拟机目前运行状态良好，无需迁移；如果“能量空间比”超过预定阈值，则从数据库中读取集群内各个物理机的检测数据，并计算各物理机的“能量空间比”指标； 步骤7、把集群中“能量空间比”最大的物理机作为该虚拟机的接收机，然后在线迁移虚拟机。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述“能量空间比”的计算公式为:
DC
b = Z Ifn — an] + an * kn
s=l 其中，b代表能量空间比，η代表参数的个数，fn代表第η个参数的阈值，an代表第η个参数的检测值，kn代表第η个参数的权重值。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于: 所述“能量空间比”的计算公式中，各项指标包括相应的权重。
7.一种优化的虚拟机自动迁移系统，其特征在于包括: 数据采集模块，用于采集各物理机和虚拟机的检测数据； 数据库模块，用于存储由数据采集模块采集的数据； 虚拟机迁移模块，用于定时并轮流的从数据库中读取各虚拟机的检测数据，判断所述虚拟机的检测数据中是否有超出预定阈值的数据项，如果存在有超出预定阈值的数据项，则根据数据项的类型从数据库中读取集群内各个物理机的检测数据，找出最优的物理机作为该虚拟机的接收机，然后在线迁移虚拟机。
8.如权利要求7所述的系统，其特征在于: 所述检测数据包括cpu使用率、内存使用率、磁盘IO速率和网络速率中的一种或多种。
9.如权利要求7所述的系统，其特征在于:所述虚拟机迁移模块根据判断超出阈值的数据项，将该数据项检测数据最优且其它数据项均不低于虚拟机配置的物理机作为迁移目标。
10.如权利要求7所述的系统，其特征在于: 所述虚拟机迁移模块在判断所述虚拟机的检测数据中各项数据都没有超出预定阈值时，计算该虚拟机的“能量空间比”指标；判断虚拟机的“能量空间比”指标是否超出预定的阈值；如果“能量空间比”没有超过预定阈值，则说明该虚拟机目前运行状态良好，无需迁移；如果“能量空间比”超过预定阈值，则从数据库中读取集群内各个物理机的检测数据，并计算各物理机的“能量空间比”指标；把集群中“能量空间比”最大的物理机作为该虚拟机的接收机，然后在线迁移虚拟机。
11.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述“能量空间比”的计算公式为:
12.如权利要求11所述的系统，其特征在于: 所述“能量空间比”的计算公 式中，各项指标包括相应的权重。
【文档编号】G06F9/455GK103559077SQ201310553372
【公开日】2014年2月5日 申请日期:2013年11月8日 优先权日:2013年11月8日
【发明者】张新新, 王湛宇 申请人:北京华胜天成科技股份有限公司