一种网络功能虚拟化环境中迁移节能方法和装置与流程

本发明涉及数据中心节能调度
技术领域：
，尤其涉及一种网络功能虚拟化(nfv)环境下的迁移节能方法和装置。
背景技术：
：networkfunctionsvirtualization(nfv，网络功能虚拟化)是指用借助it虚拟化技术，采用业界标准的大容量服务器、存储器和交换机承载各种各样的网络软件功能的技术标准。nfv将实现软件的灵活加载，实现在数据中心、网络节点和用户端等各个位置灵活的部署配置，从而加快网络部署和调整的速度，降低业务部署的复杂度，提高网络设备的统一化、通用化、适配性等功能。nfv的架构部分主要包括nfv简略架构(图1)及其参考架构(图2)。简略架构是nfv最经典也是最简化的一个架构图，而参考架构是对简略架构进行一定层次的细化，包括接口的引入和nfv管理与编排的细化。图1是etsinfv标准架构里最简单和经典的一个图，可以看到nfv包括nfvi、vnfs、nfvmanagementandorchestration(mano)等几个主要部分：nfvi(networkfunctionsvirtualizationinfrastructure)：nfvi就是云计算结构中的基础设施层，它将硬件相关的cpu/内存/硬盘/网络资源全面虚拟化。vnf(virtualizednetworkfunction，虚拟的网络功能)：作为一个纯软件实现的网络功能，能够运行在nfvi之上，对应传统物理网络功能。它们向下看到的资源全部是被虚拟化软件封闭隐藏后的“虚资源”，是云计算中平台层加软件层。其中原有电信设备中的平台层可以对应云计算的平台层，业务层对应云计算的软件层。从安装部署的角度来看，vnf是由一个虚拟机(vm)或者多个虚拟机构成。从软件应用开发商的角度来看，vnf就是部署在一个或多个互联的vm中的软件实现。nfvmano(nfvmanagementandorchestration，nfv管理与编排)：其负责对nfvi的软硬件资源的生命周期管理和编排，以及对vnfs的生命周期管理和编排。nfvmano重点关注的是nfv框架下所有的虚拟管理任务。nfv参考架构着重描述了网络运行商的网络在其进行nfv转变的过程中发生的变化。图2nfv参考架构定义了不同的功能模块和模块之间的主要参考点。其中一些功能模块已经存在于当前的部署中。而其它的需要后续补充，用以支持虚拟化进程和后续的操作。这些功能块有：virtualisednetworkfunction(vnf)：虚拟化的网络功能。elementmanagementsystem(ems)：网管系统。可以管理一个或多个vnf。可以使用原网管系统统一管理虚拟化和非虚拟化网元。nfvinfrastructure(nfvi)：是nfv基础设施层。virtualisedinfrastructuremanagers:虚拟化基础设施管理。基础设施层厂商提供的基础设施层管理系统，负责对物理硬件虚拟化资源进行统一的管理、监控、优化。如，openstack。vnfmanagers：负责vnf的生命周期管理。一个vnfmanager可以管理一个或多个vnf。注意，这里不是指ems上网元的业务管理，而是指对ems和vnf提供包括部署/扩容/缩容/下线等自动化能力。orchestrator：编排器，负责nfv的基础设施层的基础资源和上层软件资源的编排和管理，在nfv的基础设施层的基础上实现网络服务。根据业务的需求，调整各vnf所需要的资源多少，在各机柜、机房、地域之间迁移vnf等，是全自动的核心能力。oss/bss：业务支撑系统(bss)与运营支撑系统(oss)。需要最大限度减少对现有oss/bss的影响。为了适应nfv趋势，oss/bss本身要支持运行在云计算平台上，同时支持和vnfmanager和orchestrator的互通上述orchestrator、vnfmanager(s)、virtualizedinfrastructuremanager(s)这三部分，共同组成了nfvmanagementandorchestration(nfvmano)。技术实现要素：本发明要解决的技术问题是：不断上涨的电力成本，日益短缺的能源供应，绿色环保引发的社会和经济压力迫使全球企业都在研究节能技术。在etsigsnfv标准(004v1.1.1(2013-10))中，对于nfv高效能耗提出了要求。但是还缺少具体的解决方案。本发明旨在提出一种网络功能虚拟化(nfv)环境下的虚拟机节能迁移的调度方法及装置。为解决上述技术问题，第一方面，本发明实施例提供了一种网络功能虚拟化(nfv)节能迁移的方法，所述方法包括以下七步骤：1)采用容量可分割技术(使得虚拟机整体容量与对应的物理机整体容量成比例，后文应用实例中举例说明)，并设置每个物理主机(pm)的cpu利用率上限th和下限监测安装有nfv应用的物理机的cpu利用率，内存利用率，网络负载，通过计算迁移概率函数，判断是否达到动态迁移门限值；为了避免频繁迁移发生，对迁移的虚拟机增加前次迁移的时间戳，若相邻两次迁移的时间小于一个值(5分钟)，则不进行迁移；2)若步骤1)中发现负载低于下限的物理主机，计算迁移概率函数其中f(x,α,β)为beta分布：选择迁移概率最大的物理机进行迁移；采用休眠式全部迁移方法，先判断是否其上的所有虚拟机都可迁移，若可行，则执行迁移，迁移出的虚拟机选择能接收的第1台物理机重新分配到其它物理主机；若不能全部迁移，则放弃该次迁移，并采用调低物理机主频的方法节能；3)若步骤1)中发现负载tc超出上限th的物理主机，计算迁移概率函数其中f(x,α,β)为beta分布：选择迁移概率最大的物理机进行迁移；则选择其上一台虚拟机进行迁移，方法是使得迁移后该物理主机利用率为tc,(tc≤th),且(th-tc)最小，即低于等于利用率上限，且与利用率上限之差最小；4)如果nfv应用生命周期结束，关闭对应虚拟机(或集群)；5)迁移完毕进行休眠操作以便节能；6)按照first-fit(最先匹配方式)选出物理机，对物理机进行操作；进而能够对nfv集群节能；7)迁移完成后，更新各物理主机对应的cpu利用率，内存利用率和网络负载等监控信息。在第1)种可能的实现方式中，所述监测当前时刻所有主机服务器的cpu利用率，内存利用率，网络负载，判断是否达到动态迁移门限值。在第2)种可能的实现方式中，所述当nfv集群负载过低而达到迁移条件，通过节能迁移算法，进行迁移。在第3)种可能的实现方式中，所述当nfv集群负载过高而达到迁移条件，通过节能迁移算法，进行迁移。在第4)种可能的实现方式中，所述如果nfv应用生命周期结束，则应关闭对应虚拟机(或集群)。在第5)种可能的实现方式中，所述方法包括需要判断迁移后是否要休眠操作。在第6)种可能的实现方式中，所述方法还包括迁移过程需要对物理机进行操作，进而能够对nfv集群节能。在第7)种可能的实现方式中，所述方法还包括虚拟机使用nfs等共享存储；迁移完成后，更新各物理主机对应的cpu利用率，内存利用率和网络负载等监控信息。在第8)种可能的实现方式中，所述方法还包括nfv应用cpu和内存，网络带宽的情况可以被监控并且能将状态返回给调度模块。在第9)种可能的实现方式中，所述方法还包括一台虚拟机上只有一个或多个同一类nfv应用。在第10)种可能的实现方式中，所述方法还包括分配给一台物理服务器上所有虚拟机的cpu(或内存、存储io、网络io等)上限不能超过物理服务器的提供的上限。在第10)种可能的实现方式中，所述方法还包括在计算迁移概率函数时，通过测量单个物理机的cpu利用率，计算cpu利用率的均值和迁移概率进行比较，判断是否迁移。第二方面，本发明实施例提供了一种网络功能虚拟化(nfv)节能迁移装置，所述装置三大模块包括：监测模块，用于监测每个物理机以及集群cpu利用率，内存利用率，网络负载情况；计算模块，用于根据上述监测信息，综合考量信息，按照上述迁移方法，计算出迁移的源虚拟机以及目标物理机；迁移模块，用于按照所述计算信息调度需要迁移的虚拟机。根据第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述监测模块：实时监测每个物理机以及集群cpu利用率，内存利用率，网络负载情况，为迁移提供依据。根据第二方面，在第二种可能的实现方式中，所述计算模块：(a)低载时迁移，把低载的物理主机上的所有虚拟机都迁移以便休眠或关闭该物理机；(b)过载时的迁移，使得迁移后的该主机的负载利用率：低于等于利用率上限，且与利用率上限之差最小，这样以便减少迁移同时又保证最大化利用已有物理主机；(c)物理主机出现故障，全部迁移其上虚拟机。根据第二方面，在第三种可能的实现方式中，所述计算模块：对物理机和可选择的虚拟机的配置采用容量可分割配置技术，保证在分配时最小化空闲容量碎片，使得所使用的物理机总数最小化。根据第二方面，在第三种可能的实现方式中，所述迁移模块：设置物理机利用率上下限，既使用最少数量的服务器，又减少频繁迁移带来的开销，此过程同时包括使用休眠利用率过低的主机、唤醒休眠的主机等措施以进一步动态节能。第三方面，本发明实施例提供了一种网络功能虚拟化(nfv)系统的功耗降低方法，其特征在于，所述网络功能虚拟化(nfv)系统使用第一方面或第一方面任一种可能的实现方式所述的方法进行迁移并节能。附图说明图1是本发明一种实施例的网络功能虚拟化(nfv)集群系统架构示意图；图2是本发明另一种实施例的网络功能虚拟化(nfv)集群系统架构示意图；图3是本发明一种实施例的网络功能虚拟化(nfv)集群系统节能调度方法的流程图；图4是本发明一种实施例的网络功能虚拟化(nfv)集群系统节能调度算法与原有架构结合的示意图；图5是本发明一种实施例的网络功能虚拟化(nfv)系统集群系统调度装置的模块结构示意图；具体实施方式下面根据附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。以下实施例用于说明本发明，但并不用来限制本发明的范围。本领域技术人员可以理解，在本发明各实施例的方法中，各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各步骤的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明具体实施例的实施过程构成任何限定。实施例一：如图4所示，本发明实施例还提供了一种网络功能虚拟化(nfv)集群系统节能调度算法框架示意图：该图展示esti推荐的nfv架构框架，以下为该框架下对应的一种应用场景的描述：1)nfv用户向系统提交任务(如备份任务等)；2)nfv提供商返回备份调度所需的时间等信息给客户；3)触发其他的相关事件；4)完成一项任务后，继续下一项任务；5)结束任务后，关闭服务器。实现以上场景的关键则是智能调度器，用以实现优化nfv资源部署的目标。这个智能调度器将通过数据分析，决定当前状态(存储、网络、计算资源状态，能耗状态等)下的虚拟机部署，使用资源管理对资源进行选择，并满足商业约束。实施例二：如图5所示，本发明实施例还提供了一种网络功能虚拟化(nfv)系统集群系统调度装置的结构示意图，该装置500包括：监测模块510，用于监测每个物理机以及集群cpu利用率，内存利用率，网络负载情况。计算模块520，用于根据上述监测信息，综合考量cpu,内存和网络等资源信息，按照所述迁移方法计算出迁移的源虚拟机以及目标物理机。一个具体实施例如下：1)每个物理主机定期检查cpu利用率是否在上下阀值(下限阀值)与th(上限阀值)之间；2)若cpu利用率低于下限时，服务器自主异步决定选择其上的虚拟机进行迁移，触发调度系统迁移操作；若cpu利用率高于th时，按照过载迁移方法进行迁移；迁移模块530，用于按照所述计算信息调度需要迁移的虚拟机。虚拟机(vm)迁移：1)首先对物理服务器和可选择的虚拟机容量可分割配置技术：如表a-1和a-2所示几种典型的配置情况，不同虚拟机容量配置之间的关系成比例，例如，vm1-1,1-2,1-3，(内存，cpu，存储)容量整体成1：4：8的关系，分别占物理机pm-1类型的1/16,1/4,1/2。容量可分割配置保证在分配时，最小化空闲容量碎片，使得所使用的物理机总数最小化。2)分配算法采用最小化总能耗nfv算法：结合集中式分配和分布式自组织分配的优点；分配任务时若物理机同构，因采用容量可分割配置技术，则选择第一个可分配的机器(first-fit)；若物理机异构，则选择分配后物理服务器增加能耗最少的进行分配，目标是使用最少数量的物理机，为了减少计算复杂度，可只选择当前部分满足分配条件的物理机进行分配；3)异步迁移：设置服务器利用率上下限，每个物理主机异步地按照所述方法进行迁移，既使用最少数量的服务器，又减少频繁迁移带来的开销，此过程同时包括使用休眠利用率过低的主机、唤醒休眠的主机等措施以进一步动态节能。4)迁移分三种情况：(a)低载时迁移，可证明若要最大化节能，需要把低载的物理主机上的所有虚拟机都迁移以便休眠或关闭该物理机；(b)过载时的迁移，使得迁移后的该主机的负载利用率：低于等于利用率上限，且与利用率上限之差最小，这样以便减少迁移同时又保证最大化利用已有物理主机；(c)物理主机出现故障，全部迁移其上虚拟机。5)为了避免频繁迁移发生，对迁移的虚拟机增加前次迁移的时间戳，若相邻两次迁移的时间小于一个值(5分钟)，则不进行迁移。表a-1几种典型的虚拟机配置例子vmtypecpu(computeunits)memorystoragepmtypetype1-11(1core*1unit)1.875gb211.25gbtype1type1-24(2cores*2units)7.5gb845gbtype1type1-38(4cores*2units)15gb1690gbtype1type2-16.5(2cores*3.25units)17.1gb422.5gbtype2type2-213(4cores*3.25units)34.2gb845gbtype2type2-326(8cores*3.25units)68.4gb1690gbtype2type3-15(2cores*2.5units)1.875gb422.5gbtype3type3-220(8cores*2.5units)7.5gb1690gbtype3表a-2三种典型的物理服务器配置例子pmtypecpu(computeunits)memorystoragetype116(16*1、4*4、2*8)30gb3380gbtype252(8*6.5、4*13、2*26)136gb3380gbtype340(8*5、2*20)14gb3380gb实施例三：通过具体的实施例来进一步说明本发明各实施例。1、现在假设有表a-2的type1型物理机3台，并且有表a-1的type1-2型虚拟机6台虚拟机，type1-1型虚拟机4台虚拟机；并设置集群节能调度的上下阀值，其中下限阀值为0.2与上限阀值th为0.9；以及相应的迁移函数参数其中f(x,α,β)为beta分布(其中x为虚拟机cpu使用率，α,β设置为3)：当前集群的状态如下表：从上表中可以计算出1—3号物理机的资源利用率分别为：75％(3/4)、75％(3/4)、18.75％(1/8)，发现3号物理机的cpu利用率低于下限阀值根据下限概率迁移函数，进而对3号物理机上的虚拟机进行迁移,分别计算其迁移概率，因为物理机是同构的，按照first-fit方式分配；首先计算将3号机的第一台虚拟机迁移到1号物理机后的资源利用率，此时1号物理机的资源利用率为81.25％，低于上限阀值th，且迁移概率较大，所以可以迁移；同样的将3号物理机的第2台虚拟机继续迁移到1号物理机，此时1号物理机的资源利用率为87.5％，仍然低于上限阀值th，但是如果将第3台虚拟机继续迁移到1号物理机，那么其资源利用率为93.75％，高于上限阀值th，所以将第3台虚拟机迁移到2号物理机，此时2号物理机的资源利用率为81.25％，符合上下阀值的要求；这样3号物理机上虚拟机全部迁出，置于休眠状态，以节省能耗；迁移后的状态如下表：2、现在假设有表a-2的type1型物理机3台，并且有表a-1的type1-2型虚拟机7台虚拟机，type1-1型虚拟机5台虚拟机；并设置集群节能调度的上下阀值，其中下限阀值为0.2与上限阀值th为0.9；以及相应的迁移函数参数其中f(x,α,β)为beta分布(其中x为虚拟机cpu使用率，α,β设置为3)：当前集群的状态如下表：从上表中可以计算出1—3号物理机的资源利用率分别为：93.75％(15/16)、75％(3/4)、37.5％(3/8)，发现1号物理机的高于下限阀值th＝0.9，根据上限概率迁移函数，进而对1号物理机上的虚拟机进行迁移；首先将选择迁移type1-1型虚拟机、type1-2型虚拟机哪种型号的虚拟机，按照上限虚拟机迁移的原则，如果迁移1台type1-1型后，1号物理机的资源利用率为87.5％；迁移1台type1-2型后，1号物理机的资源利用率为68.75％，都满足要求，而迁移1台type1-1型后资源的利用率更高且满足上限迁移条件，所以选择迁移type1-1型；接着选择目标物理机，按照first-fit方式选择，迁移到2号物理机后，其利用率为81.25％，且迁移概率较大，满足条件，所以选择迁移到2号物理机。迁移后的状态如下表：本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一台计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
技术领域：
的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。当前第1页12