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    虛擬化技術在高校IDC機房的應用

    2018-07-05 06:13:30
    鞍山師范學院學報 2018年2期
    關鍵詞:虛擬化機房分組

    劉 陽

    (閩南理工學院,福建 石獅 362700)

    為了充分發(fā)揮虛擬化技術在高校IDC機房的應用能力,需要對不同IDC機房內(nèi)的設備進行監(jiān)測和管理[1].盡量減小分配到不同IDC機房內(nèi)的設備之間的依賴性,以及相互阻塞造成的系統(tǒng)資源浪費[2,3].高校IDC機房的虛擬技術需先設定所有設備都保持互相獨立,再通過與“裝箱問題”相似的求解方法完成設備資源[4,5].此方法雖然開銷小,但忽略了設備間同步互斥的約束關系[6];本文在非精確設備統(tǒng)計模型中進一步融合了裝箱方法,得到了以設備復制作為基礎的實時設備調度機制.但是該方法也存在一定的缺陷,包括未深入研究各類設備對高校IDC機房進行的互斥訪問過程[7,8].選擇分組適度方法,當設備對資源庫進行訪問時,可以通過最小時間處理器完成設備資源,但該方法需要較大的計算開銷[9,10].

    本文針對高校IDC機房中的多變量設備模型,提出了一種將虛擬化技術應用在高校IDC機房內(nèi)的方法.此方法對高校IDC機房中的各項設備進行了分類處理并能夠劃分出多個設備,將相關設備移至相同的某一資源庫內(nèi),能夠有效防止出現(xiàn)IDC機房的設備擁擠現(xiàn)象;如果不能將特定設備分配至同一資源庫內(nèi)的情況出現(xiàn)時,還可以利用設備相關度分析來分解這些設備,從而避免IDC機房間因為發(fā)生設備的擁擠而降低了系統(tǒng)的整體利用率.此外,本文還對此方法進行了實驗測試并分析了各項優(yōu)勢.

    1 高校IDC機房模型

    采用三元組τi=(Ti,Ci,πi)的形式來表示周期多變量設備(Task)i,其中,Ti代表設備的周期,πi代表優(yōu)先級,Ci代表最壞執(zhí)行時間.每當一個周期發(fā)生時,τi先處于就緒狀態(tài),之后發(fā)生無釋放抖動,每執(zhí)行一次τi就代表一項設備實例,通常將其用Ji進行表示.設備的相對截止期限與其周期保持一致.

    2 高校IDC機房平臺的設備資源管理方法

    2.1 設備資源策略

    圖1 設備資源策略

    方法1(1)假定各項設備在初始狀態(tài)下都保持相互獨立狀態(tài)(.indep←TRUE),并且沒有對其進行分組(.link←NONE).

    (2)如果各項設備對應的.link都不是NONE,此時,方法結束;反之,從中選定某一沒有進行過分組處理的設備τi(τi.link is NONE),對該設備的分組狀態(tài)進行修改至τi.link←i,之后再判斷τi是否要跟其它設備共同對高校IDC機房進行訪問.

    (3)如果τi和其它某一設備τj同時訪問同一高校IDC機房,則將此二設備的狀態(tài).indep同時設定成FALSE,把τj的分組狀態(tài)設定成τi.link,再把τi和τj分組到相同的設備內(nèi);之后采用遞歸方法從τj開始重新執(zhí)行這一步驟.

    (4)分析τi和后續(xù)的設備是否要對同一高校IDC機房進行訪問操作,當需要對同一高校IDC機房進行訪問時,便跳轉至步驟(3);反之,跳轉到步驟(2).

    2.2 虛擬技術的相關度評價

    本文提出了評價虛擬技術相關度的分析方法,如下所示:

    引理1對于任意τi與τj∈τ(pk)在pk上形成的自旋損失是τi和τj各自具有的pk自旋損失相加所得的結果

    Sk(i+j)=Sk(i)+Sk(j),

    (1)

    以矩陣Ux×q來表示x(1xn) 個虛擬技術對高校IDC機房進行訪問所需的最長時間.元素ui,s代表第i個虛擬技術τc對高校IDC機房ρs進行訪問所需的最長時間,則根據(jù)引理1有ui,s=ξc,s.如果ui,s=0,則說明τc未對高校IDC機房ρs進行訪問,

    (2)

    (3)

    (4)

    2.3 設備管理策略

    圖2 虛擬設備的組成方式

    把拆分得到的設備全部監(jiān)測至同一IDC機房時,可以將其看作一項整體的虛擬設備.把后續(xù)將要拆分的設備邏輯和原先的虛擬設備相融合,這樣便實現(xiàn)了每次拆分都相當于是從原先的設備中拆分得到一項虛擬設備.具體過程見圖2,如果要從設備中拆分τ3(這時τ1的拆分已經(jīng)完成),可以將這一過程看成是把τ1,τ3邏輯上進行合并得到一項虛擬設備τ*,之后再對τ*進行拆分實現(xiàn)與原先的設備相分離的過程.

    因為矩陣U的各個行向量都代表一個設備,所以可采用行向量的變換方式對設備邏輯進行合并.設

    為方法1得到的相關設備,矩陣Ux×q

    設虛擬設備對應于矩陣Ux×q中的v行.τi是拆分得到的第c個設備,則對矩陣Ux×q中的第v行與第s列的元素(uv,s)進行如下變換:

    ?s∈[1,q],uv,s=max(uv,s,ui,s).

    (5)

    3 實驗評估

    3.1 性能指標

    本文采用設備虛擬率來評價虛擬技術的性能,所選擇的處理器平臺類型為8IDC機房.假定每次實驗都會生成N=10 000個隨機設備集合,監(jiān)測方法A最大可以對M個設備集合進行調度,此時方法A對應的設備集合能達到的虛擬率等于M/N.如果得到的設備虛擬率較大,則說明此方法的效率也相應更高.同時還對比了不同方法所具有的系統(tǒng)平均自旋損失,其定義為:

    (6)

    3.2 實驗分析

    圖3顯示了在臨界區(qū)長度等于4以及每項設備具有的臨界區(qū)數(shù)量為2的條件下,集合虛擬率與系統(tǒng)利用率SU間的關系.從圖3中可以看到,不同方法的設備虛擬率與SU之間表現(xiàn)為單調遞減的變化關系.當WFD和Syn-aware方法處于SU>0.6的條件下,設備集合將具有不可調度的特征,VT方法則需滿足SU>0.7的條件才會發(fā)生設備集合的不可調度現(xiàn)象.對這兩種方法進行比較可知,Syn-aware方法具有更大的設備虛擬率.

    圖3 集合虛擬率與系統(tǒng)利用率之間的關系

    圖4顯示了不同方法性能與臨界區(qū)長度之間的關系,從圖4中可以看到各項設備分別由2個臨界區(qū)構成,此時SU=0.65.當臨界區(qū)的長度增大后,需要等待的設備自旋時間也會隨之增大,此時方法設備虛擬率也會出現(xiàn)下降現(xiàn)象.如果無法將所有的設備都分配至相同的IDC機房內(nèi)時,可以利用VT方法并結合相關度分析結果對設備進行拆分后再將其分配至相同的IDC機房,所以設備只對特定IDC機房設備進行自旋等待,有效降低了自旋損失.

    圖4 設備虛擬率和臨界區(qū)長度的關系曲線

    圖5 設備虛擬率與設備臨界區(qū)數(shù)量之間的關系

    圖5顯示了當臨界區(qū)長度等于4以及SU=0.65的情況下,設備虛擬率與設備臨界區(qū)的數(shù)量之間的關系.當設備臨界區(qū)的數(shù)量上升后,由于自旋等待高校IDC機房導致的系統(tǒng)資源損失也會隨之增大,最終造成不同方法設備虛擬率的不同程度降低.此外,各項設備間會在訪問高校IDC機房過程中發(fā)生相互聯(lián)系并演變?yōu)楦蟮脑O備.如果設備臨界區(qū)的數(shù)量比較多時,則Syn-aware和VT方法就需對設備進行多次拆分,由于VT方法具有更高效的設備管理策略,因此具有比Syn-aware方法更高的設備虛擬率.

    4 結論

    本文提出了一種將虛擬化技術應用在高校IDC機房的方法,通過應用設備管理與設備資源策略,有效避免了在不同IDC機房間發(fā)生的設備阻塞現(xiàn)象,以此增加系統(tǒng)的利用率.同時,本文還對比了該方法和其它方法間的性能,結果顯示,采用此新方法對設備集合進行管理具有比Syn-aware與WFD更高的效率.

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