基于openstack的对称多处理虚拟机的调度方法与流程

本发明涉及计算机云计算性能技术领域，具体地说是一种基于openstack的对称多处理虚拟机的调度方法。

背景技术：

openstack是一个旨在为公共及私有云的建设与管理提供软件的开源项目。它支持几乎所有类型的云环境，其首要任务是简化云的部署过程并为其带来良好的可扩展性。openstack覆盖了网络、虚拟化、操作系统、服务器等各个方面，因open而开放，因组件而灵活，因包容而博大。有计算、网络、对象存储、块存储、身份、镜像服务、门户、测量、部署编排、数据库服务等组件。

在非虚拟化的环境中，对称多处理器技术支持操作系统拥有并完全控制多个物理处理器。通过提供并发的计算资源和运算逻辑。允许上层操作系统同时调度多条基于不同计算目的的进程并发执行，来有效地提高系统的吞吐率与性能。

openstack平台上，由于安全组内多虚拟机之间的频繁通信，尤其是并行计算任务，经常使用内部网络陷于瘫痪，不利于其它应用及数据中心的正常运行。而现存的方案往往集中在网络设备的改进或网络协议的重新设计上，无法直接应用于当前的网络环境中。

技术实现要素：

本发明的技术任务是提供一种基于openstack的对称多处理虚拟机的调度方法。为了解决openstack平台上，由于安全组内多虚拟机之间的频繁通信，尤其是并行计算任务，经常使用内部网络陷于瘫痪，不利于其它应用及数据中心的正常运行。而现存的方案往往集中在网络设备的改进或网络协议的重新设计上，无法直接应用于当前的网络环境中。本发明从虚拟机部署的角度入手，通过有效地利用多核虚拟机的优势，提出了一种新的面向节能网络的多虚拟机协同部署方法。

本发明的技术任务是按以下方式实现的，基于openstack的对称多处理虚拟机的调度方法，步骤如下：

s1、首先通过工作区分发资源；

s2、比较用户任务请求子任务数和工作区中剩余服务能力；

s3、为了减少节点能耗和最小化请求的响应时间，启用工作区中的节点；

s4、当工作区当前所剩空间最大的节点不足以满足当前的请求，则唤醒节能区中的节点。

进一步的，优选的，假定p：表示用户任务请求子任务数；mark：表示工作区中剩余服务能力最足的节点；具体实现步骤如下：

s1、比较p和0的大小，如果p<=0，则退出（1）；否，下一步；

s2、比较mark-1上所剩空间与p的大小关系，如果m-f(ot[mark-1])>=p，那么选定节点mark-1为目标节点，并启动一个p核的smpvm，更新f(ot[mark-1])、ot[n]及lc的值，退出(0)；否，下一步；

s3、设t=p/m，并考察p%m的值，如果为0，下一步；否，转s2；

s4、如果mark+t>n，退出（1）；否，选定{mark,…,mark+t-1}为专用区并唤醒其中的各个节点，并在每个节点上启动一个m核的smpvm，更新f(i)、z(i)、lc、mark及ot[n]，退出（0）。

一种基于openstack的对称多处理虚拟机的调度系统，包括虚拟机管理器和对称多处理系统；

虚拟机管理器，用于为客户机操作系统配置多个虚拟机处理器；

对称多处理系统，用于实现客户对称多处理器虚拟化技术。

进一步的，优选的结构为，所述的对称多处理系统由无限带宽网络和多个计算机节点形成。

进一步的，优选的结构为，所述的虚拟机管理器，采用openmp应用编程接口和mpi编程接口标准。

本发明的基于openstack的对称多处理虚拟机的调度方法和现有技术相比，有益效果如下：

1、本发明从虚拟机部署的角度入手，通过有效地利用多核虚拟机的优势，提出了一种新的面向节能网络的多虚拟机协同部署方法，减少了因通信而造成的效率下降的问题；

2、将并行任务部署在尽可能少的计算节点上，以减少因通信而造成的效下降问题，同时减少任务对网络的拥塞影响；

3、资源的分发本着规模最小、均衡负载的理念，从而保证私有云节能调度的性能。

附图说明

图１为基于openstack的对称多处理虚拟机的调度方法的流程框图；

图２为smp的虚拟机的结构框图。

具体实施方式

在虚拟化环境中，vmm也可以为客户机操作系统配置多个虚拟机处理器，从而实现客户对称多处理器虚拟化技术，即客户smp技术。如此一来，当这些虚拟机处理器被调度到多个物理处理器上同时执行时，同样可以达到提高给定虚拟机性能的目的。vmm：虚拟机管理器；smp技术：对称多处理技术。

本发明的基本思想是：尽可能地通过工作区来分发资源，从而最小化请求的响应时间，同时减少节点能耗；如果工作区当前所剩空间最大的节点不足以满足当前的请求，就不得不临时唤醒节能区中的若干节点。即大体步骤为：

s1、首先通过工作区分发资源；

s2、比较用户任务请求子任务数和工作区中剩余服务能力；

s3、为了减少节点能耗和最小化请求的响应时间，启用工作区中的节点；

s4、当工作区当前所剩空间最大的节点不足以满足当前的请求，则唤醒节能区中的节点。

为了保证私有云节能调度的性能，资源的分发本着规模最小、均衡负载的理念。假定用户任务请求的子任务数用p表示，mark：表示工作区中剩余服务能力最足的节点。

具体的实现步骤如下：

s1、比较p和0的大小，如果p<=0，则退出（1）；否则，下一步。

s2、比较工作区中剩余服务能力最足的节点mark-1上所剩空间与p的大小关系，如果m-f(ot[mark-1])>=p，那么选定节点mark-1为目标节点，并启动一个p核的smpvm，更新f(ot[mark-1])、ot[n]及lc的值，退出(0)；否则，下一步。

s3、设t=p/m，并考察p%m的值，如果为0，下一步；否则，转s2。

s4、如果mark+t>n，退出（1）；否则选定{mark,…,mark+t-1}为专用区并唤醒其中的各个节点，并在每个节点上启动一个m核的smpvm，更新f(i)、z(i)、lc、mark及ot[n]，退出（0）。

基于本发明方法的一种系统为，一种基于openstack的对称多处理虚拟机的调度系统，包括虚拟机管理器和对称多处理系统；

虚拟机管理器，用于为客户机操作系统配置多个虚拟机处理器；所述的虚拟机管理器，采用openmp应用编程接口和mpi编程接口标准。

对称多处理系统，用于实现客户对称多处理器虚拟化技术。所述的对称多处理系统由无限带宽网络和多个计算机节点形成。

本发明从虚拟机部署的角度入手，通过有效地利用多核虚拟机的优势，提出了一种新的面向节能网络的多虚拟机协同部署方法。以减少因通信而造成的效率下降的问题。

通过上面具体实施方式，所述技术领域的技术人员可容易的实现本发明。但是应当理解，本发明并不限于上述的几种具体实施方式。在公开的实施方式的基础上，所述技术领域的技术人员可任意组合不同的技术特征，从而实现不同的技术方案。