雲平臺中虛擬機器部署的關鍵問題研究

雲平臺中虛擬機器部署的關鍵問題研究

吉林大學  董玉雙

本文分析了當前流行的虛擬機器部署策略及其相關改進方法並分析了當前雲計算的研究人員針對虛擬機器部署機制的研究工作。 在此基礎上，本文研究了虛擬機器鏡像的定制方法，設計了以性能能耗比作為評價標準的虛擬機器部署的位置選擇策略以及研究了虛擬機器部署機制的關鍵問題。 本文主要貢獻有：(1)通過LFS (Linux From Scratch)定制虛擬機器鏡像。 為使用者提供定制介面，雲供應商可以動態的更新為使用者提供的服務和應用，雲平臺根據使用者的需求生成相應的需求設定檔，並生成腳本實現虛擬機器鏡像的自動生成。 通過LFS定制的虛擬機器鏡像明顯減小了系統鏡像的大小，在開機速度上也有很大幅度的提高，並為後續的部署過程減少系統開銷和通信開銷。 (2)針對虛擬機器部署過程中的位置選擇策略進行了研究。 本文提出了一種通過分散式並行遺傳演算法來實現雲平臺中虛擬機器部署的位置選擇策略DPGA (Distributed ParallelGenetic Algorithm of Placement Strategy for Virtual Machines Deployment on CloudPlatform)。 DPGA以在保證系統性能的前提下儘量減少能耗開銷為目的，為了提高初始種群的覆蓋率，在解空間中鬆散的和平均的選擇初始種群，採用自我調整交叉率的多點交叉方法和自我調整變異率的多點變異方法， 分兩個階段使用遺傳演算法來獲得更好的更精確的解。 通過DPGA實現的部署策略相比于其他方法能明顯提高性能能耗比，並較其他方法更為穩定。 (3)針對虛擬機器部署機制進行了研究。 本文提出了一種針對定制虛擬機器的部署方法DCVM (Deployment of Customized Virtual Machine)。 部署通過之前LFS方法定制的虛擬機器鏡像，從根本上減少了部署過程的系統開銷和通信開銷。 DCVM結合了虛擬機器動態遷移機制中一些方法的優點，使用了pre-copy和post-copy演算法並結合了增量壓縮機制，通過組播機制進行部署。 DCVM明顯縮短了總的部署時間，減少了部署過程中的資料傳輸量，實現了在雲計算環境下虛擬機器的快速部署。

雲平臺中虛擬機器部署的關鍵問題研究