专利名称：一种虚拟化资源调度的方法及虚拟化资源调度系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及虚拟化资源调度技术，特别涉及一种虚拟化资源调度的方法及虚拟化资源调度系统。
背景技术：
自从亚马逊与2006年推出弹性计算云(EC2，Elastic Compute Cloud)平台并大获成功之后，业界掀起了一股基于虚拟化弹性资源池提供共享数据中心基础设施，对内整合(私有云)共享资源或对外租赁服务的全新商业模式(IaaS模式的公有云)研究的旋风。虚拟化技术和弹性计算云平台的结合带来了全新的资源整合和使用模式，其中， 资源的按需分配和动态流动对于提高弹性计算云平台资源的利用率、提高弹性计算云服务的服务质量以及降低弹性计算云用户的总体拥有成本具有十分重要的意义。在云计算资源池中，每个物理服务器通过运行虚拟化软件，从而被虚拟化成若干相互独立的虚拟机，作为业务实体承载的单位。虚拟化的该物理服务器对应的各虚拟机之间共享该物理服务器的硬件资源，也就是说，该物理服务器的硬件资源可以被对应的各虚拟机共享，即可以在本地资源之间进行调度。现有技术中，本地资源主要包括CPU资源和内存资源，下面对本地资源调度进行简要说明。本地CPU资源调度方法
图1为现有进行CPU资源调度的虚拟机监视器结构示意图。参见图1，虚拟机监视器包括截获模块，用于截获多个客户操作系统发送的频率调整指令，并获取所有频率调整指令各自对应的期望频率；获取模块，用于根据期望频率获取所有期望频率各自对应的虚拟CPU的负载信息；分配模块，用于根据虚拟CPU的负载信息分配真实CPU资源，进一步地，负载越重的虚拟CPU分配到的真实CPU资源越多。本地内存资源调度方法区别于本地CPU资源调度方法注重优化调度策略设计的特点，在虚拟化平台上进行本地内存资源调度，还面临着虚拟机内部内存使用情况获取不易与内存需求预测等实际困难，因此，在调度策略上，基于每个虚拟机拥有相同的业务优先级的假设，并以最小化本地与中断次数为优化目标，通过在该物理服务器对应的多个虚拟机之间设置进行两两迭代的试探搜索算法，根据试探搜索算法结果进行内存资源调度。随着虚拟化技术以及资源共享研究的不断深入，跨越物理服务器边界在全局范围内实现资源的动态共享与实时调度成为虚拟化资源共享调度发展的趋势，但由上述可见， 现有的虚拟化资源调度方法，基本局限在一台物理服务器对应的多个虚拟机内部进行资源调度，虚拟化资源调度模型过于简单，没有综合考虑到全局资源调度方案中，资源远程使用时不可忽视的性能成本与网络容量限制等因素，缺乏虚拟化全局资源、优化全局资源调度
5的能力。与传统的资源调度以资源为对象在业务实体之间进行细粒度优化调度的视角不同，虚拟机迁移调度方法采用业务实体迁移的方式来实现各类资源的全局配置，虚拟化资源系统根据各物理服务器资源情况，以虚拟机为调度单位，将虚拟机在各物理服务器之间进行调度，这样，资源可在多个物理服务器之间共享。但该虚拟机迁移调度方法中，以虚拟机为调度单位，调度单位粒度较粗，例如，不足一个调度单位的资源不参与调度，使得调度效率较低，资源在全局得不到有效的优化调度；而且，每次资源调度，可能需要对原有已调度的资源进行重新调度，调度较为复杂，使得单次调度所涉及资源类型复杂，例如，需要涉及CPU资源、内存资源、磁盘资源等的综合决策，并受到物理服务器资源具体配置等诸多条件限制，其最优化调度问题不能直接建模为连续规划问题；进一步地，上述现有技术均采用静态设计思路，未统筹考虑资源池建设与运营生命周期内资源配置与业务部署方案，以及业务负载压力等动态可变因素对于调度效果的影响。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提出一种虚拟化资源调度的方法，提高资源调度效率、实现资源在全局的优化调度。本发明的另一目的在于提出一种虚拟化资源调度系统，提高资源调度效率、实现资源在全局的优化调度。为达到上述目的，本发明提供了一种虚拟化资源调度的方法，该方法包括接收来自外部管理用户请求，或，按照预先设置策略触发调度请求，根据当前系统中虚拟机和物理服务器的资源需求信息，计算并获取虚拟化资源调度方案；根据接收的虚拟化资源调度方案中包含的物理服务器资源流动信息，调度相关物理服务器的资源；根据虚拟化资源调度方案包含的容量信息，与相应物理服务器建立该容量的资源通道；从映射的物理服务器获取调度资源，为外部的业务实体提供调度的虚拟资源。物理服务器的资源需求信息包括物理服务器节点的可供量或需求量信息，采用贪心匹配算法计算并获取虚拟化资源调度方案。所述采用贪心匹配算法计算并获取虚拟化资源调度方案具体包括获取资源池物理服务器节点集合以及资源产销关系信息Si,其中，Si表示第i个物理服务器节点的可供量或需求量；将所有本地资源供大于求的物理服务器节点按产量从大到小排列组成队列0 ；将所有本地资源供不应求的物理服务器节点按需求从大到小排列组成队列I ；从队列0和队列I中分别取出物理服务器节点i和物理服务器节点j 如果|Si| > | |，将U — j:Sj}加入虚拟化资源调度方案，更新Si = Si+ ，将i 重新插入队列I ；如果I Si I < I Sj I，将U — j SiI加入虚拟化资源调度方案，更新~ = si+Sj,将j 重新插入队列0 ；输出虚拟化资源调度方案。
所述物理服务器的资源需求信息中进一步包括资源远程调运成本信息，采用运输优化算法计算并获取虚拟化资源调度方案。所述采用运输优化算法计算并获取虚拟化资源调度方案具体包括获取资源供大于求的物理服务器节点可供资源 ；获取资源供不应求的物理服务器节点…；获取第i个资源供大于求的物理服务器节点与第j个资源供不应求的物理服务器节点的资源远程调运成本cij; 计算
权利要求
1.一种虚拟化资源调度的方法，其特征在于，该方法包括接收来自外部管理用户请求，或，按照预先设置策略触发调度请求，根据当前系统中虚拟机和物理服务器的资源需求信息，计算并获取虚拟化资源调度方案；根据接收的虚拟化资源调度方案中包含的物理服务器资源流动信息，调度相关物理服务器的资源；根据虚拟化资源调度方案包含的容量信息，与相应物理服务器建立该容量的资源通道；从映射的物理服务器获取调度资源，为外部的业务实体提供调度的虚拟资源。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，物理服务器的资源需求信息包括物理服务器节点的可供量或需求量信息，采用贪心匹配算法计算并获取虚拟化资源调度方案。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用贪心匹配算法计算并获取虚拟化资源调度方案具体包括获取资源池物理服务器节点集合以及资源产销关系信息Si,其中，Si表示第i个物理服务器节点的可供量或需求量；将所有本地资源供大于求的物理服务器节点按产量从大到小排列组成队列0 ； 将所有本地资源供不应求的物理服务器节点按需求从大到小排列组成队列I ； 从队列0和队列I中分别取出物理服务器节点i和物理服务器节点j 如果IsiI > IsjI，将U — j:Sj}加入虚拟化资源调度方案，更新Si = Si+Sj，将i重新插入队列I ；如果IsiI < ιS」，将U — j:sj加入虚拟化资源调度方案，更新 =，将j重新插入队列O ；输出虚拟化资源调度方案。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述物理服务器的资源需求信息中进一步包括资源远程调运成本信息，采用运输优化算法计算并获取虚拟化资源调度方案。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述采用运输优化算法计算并获取虚拟化资源调度方案具体包括获取资源供大于求的物理服务器节点可供资源 ； 获取资源供不应求的物理服务器节点bj ；获取第i个资源供大于求的物理服务器节点与第j个资源供不应求的物理服务器节点的资源远程调运成本Cij ；m η计算ΣΣ 的最小值；式中，
6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述物理服务器的资源需求信息中进一步包括资源远程调运成本信息，采用最短路算法计算并获取虚拟化资源调度方案。
7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述物理服务器的资源需求信息中进一步包括资源远程调运成本信息以及网络系统负载信息，采用最小费用流算法计算并获取虚拟化资源调度方案。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，当资源瓶颈在于物理服务器端时，通过逻辑池方法获取资源远程调运成本信息。
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，当资源瓶颈在于网络连接时，通过物理池方法获取资源远程调运成本信息。
10.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述物理服务器的资源需求信息中进一步包括网络带宽限制信息。
11.如权利要求7至10任一项所述的方法，其特征在于，所述采用最小费用流算法计算并获取虚拟化资源调度方案具体包括将资源池中各物理服务器分类为资源富余的物理服务器以及资源紧张的物理服务器；将资源池中的物理服务器之间的网络连接带宽实时限制映射为网络中节点间弧的流量上限，获取并确定容量限制Cij ；将带宽消耗对于业务系统的影响作为网络图中节点对弧(i，j)间的资源运输成本； 获取
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，当通信性能受限于物理服务器时，采用逻辑池方法获取资源运输成本信息。
13.如权利要求11所述的方法，其特征在于，当通信性能受限于网络拓扑与互联架构时，采用物理池方法获取资源运输成本信息。
14.如权利要求11所述的方法，其特征在于，通过将调整单位流量花费最小的增广链作为费用最小的增广链获取所述最小值。
15.一种虚拟化资源调度系统，其特征在于，该系统包括分布式业务网络DSN多业务资源管理器、资源调度决策器、分布式虚拟机资源调度器、多个虚拟机以及多个物理服务器，其中，DSN多业务资源管理器，用于按照业务类型向外部的业务实体提供业务接口，维护业务类型对应的虚拟机与物理服务器的资源映射，接收来自外部管理用户请求，或，按照预先设置策略触发调度请求，输出至资源调度决策器；资源调度决策器，用于提供用户接口，接收调度请求，根据当前系统中虚拟机和物理服务器的资源需求信息，计算并获取虚拟化资源调度方案，发送至分布式虚拟机资源调度器；分布式虚拟机资源调度器，用于根据接收的虚拟化资源调度方案中包含的物理服务器资源流动信息，调度相关物理服务器的资源；虚拟机，用于从映射的物理服务器获取调度资源，通过DSN多业务资源管理器为外部的业务实体提供调度的虚拟资源；物理服务器，用于通过运行虚拟化软件虚拟化成多个相互独立的虚拟机，根据虚拟化资源调度方案包含的容量信息，与相应物理服务器建立该容量的资源通道。
16.如权利要求15所述的系统，其特征在于，所述DSN多业务资源管理器进一步用于获取业务实体负载信息，实施用户请求分流与调整。
17.如权利要求16所述的系统，其特征在于，所述虚拟化资源调度方案包括不停机虚拟机迁移、本地资源流动以及异地资源流动。
18.如权利要求15至17任一项所述的系统，其特征在于，所述资源调度决策器包括 映射模块以及计算模块，其中，映射模块，用于提供用户接口，接收调度请求，将实际调度场景映射为基本规划模型， 根据当前系统中虚拟机和物理服务器的资源需求信息，确定调度优化目标以及对应的网络描述参数集合；计算模块，用于根据映射模块确定的网络描述参数集合，计算并获取资源流动的虚拟化资源调度方案，发送至分布式虚拟机资源调度器。
19.如权利要求18所述的系统，其特征在于，所述分布式虚拟机资源调度器包括监测模块以及实施模块，其中，监测模块，用于从实际网络环境中提取基本规划模型所需的参数以及用于决定映射模块采用基本规划问题模型的状态参数；实施模块，用于根据接收的虚拟化资源调度方案中包含的物理服务器资源流动信息， 调度相关物理服务器的资源。
20.如权利要求19所述的系统，其特征在于，所述监测模块包括参数获取子模块以及状态监测子模块，其中，参数获取子模块，用于从实际网络环境中提取规划模型所需的限制参数与成本参数；状态监测子模块，用于完成从实际网络环境中提取用于决定映射模块采用基本规划问题模型的状态参数。
全文摘要
本发明公开了一种虚拟化资源调度的方法及虚拟化资源调度系统。接收来自外部管理用户请求，或，按照预先设置策略触发调度请求，根据当前系统中虚拟机和物理服务器的资源需求信息，计算并获取虚拟化资源调度方案；根据接收的虚拟化资源调度方案中包含的物理服务器资源流动信息，调度相关物理服务器的资源；根据虚拟化资源调度方案包含的容量信息，与相应物理服务器建立该容量的资源通道；从映射的物理服务器获取调度资源，为外部的业务实体提供调度的虚拟资源。应用本发明，可以提高资源调度效率、实现资源在全局的优化调度。
文档编号H04L29/08GK102546379SQ20101062184
公开日2012年7月4日 申请日期2010年12月27日 优先权日2010年12月27日
发明者于青, 彭晋, 邓灵莉 申请人:中国移动通信集团公司