CN101593133B - 虚拟机资源负载均衡方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种虚拟机资源负载均衡方法及装置。该方法包括：若获取到的本地物理主机预设未来时间内的资源利用率大于设定阈值，则向代理服务器发送查询虚拟计算系统中其他物理主机当前资源利用率的请求消息；根据接收到的其他物理主机资源利用率，获取资源利用率符合本地物理主机上运行的待迁移虚拟主机运行需求的物理主机列表；根据物理主机列表中各物理主机的迁移概率及物理主机列表中各物理主机预设未来时间内的资源利用率确定目的迁移物理主机；将待迁移虚拟主机迁移至目的迁移物理主机。本发明实施例避免了暂时的资源利用率峰值而引起的不必要的迁移开销，节约了网络资源，并解决了群聚效应引发的冲突问题，保证了虚拟计算系统的稳定。

Description

虚拟机资源负载均衡方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术，特别涉及一种虚拟机资源负载均衡方法及装置。 

背景技术

随着计算机、网络等各种技术的日趋发展，网络中聚合了各种计算资源、存储资源、数据资源、软件资源以及服务资源等，采用虚拟主机技术可以更加有效地整合这些分散的各种资源，实现资源共享和有效利用。 

由于各物理主机处理能力的差异以及各应用程序的不确定性，导致了虚拟计算环境中各物理主机的负载失衡，即有些物理主机的资源利用率很高，导致该物理主机的资源被耗尽，而有些物理主机的资源利用率很低，甚至被闲置，没有得到有效地利用。因此，如何协调不同物理主机的负载，维持高效的资源使用率，是虚拟计算环境中一个关键问题。 

现有的一种虚拟机资源负载均衡方法，当本地物理主机的资源利用率大于某个阈值时，则将本地物理主机上运行的一个虚拟主机迁移至虚拟计算系统中资源利用率最低的物理主机。 

现有技术中至少存在如下问题：当本地物理主机的资源利用率大于某个阈值便触发迁移本地物理主机上运行的一个虚拟主机，这样导致暂时的资源利用率峰值也会迁移一个虚拟主机，造成了不必要的迁移开销，浪费了网络资源。另外，若多个物理主机同时将虚拟主机迁移至同一目标物理主机，则会使该目标物理主机的资源利用率急剧增加，造成群聚效应，进而导致虚拟计算系统不稳定。 

发明内容

本发明实施例提供一种虚拟机资源负载均衡方法及装置，用以解决现有技术中物理主机中暂时的资源利用率峰值而引起的不必要的迁移开销，以及多个物理主机选中同一个目的迁移主机而造成群聚效应导致虚拟计算系统不稳定的问题。 

一方面，本发明实施例提供一种虚拟机资源负载均衡方法，该方法包括： 

若获取到的本地物理主机预设未来时间内的资源利用率大于设定阈值，则向代理服务器发送查询虚拟计算系统中其他物理主机当前资源利用率的请求消息，所述预设未来时间内的资源利用率根据当前时刻之前的一段历史时间内的资源利用率预测，或根据当前时刻之前的一段历史时间内的几个时间点的资源利用率预测； 

根据接收到的所述其他物理主机资源利用率，获取资源利用率符合所述本地物理主机上运行的待迁移虚拟主机运行需求的物理主机列表； 

根据所述物理主机列表中各物理主机的迁移概率及所述物理主机列表中各物理主机预设未来时间内的资源利用率确定目的迁移物理主机，所述迁移概率根据所述物理主机列表中各物理主机的当前资源利用率确定； 

将所述待迁移虚拟主机迁移至所述目的迁移物理主机。 

另一方面，本发明实施例还提供一种虚拟机资源负载均衡装置，该装置包括： 

接口模块，用于若获取到的本地物理主机预设未来时间内的资源利用率大于设定阈值，则向代理服务器发送查询虚拟计算系统中其他物理主机当前资源利用率的请求消息，所述预设未来时间内的资源利用率根据当前时刻之前的一段历史时间内的资源利用率预测，或根据当前时刻之前的一段历史时间内的几个时间点的资源利用率预测； 

分析模块，用于根据接收到的所述其他物理主机资源利用率，获取资源利用率符合所述本地物理主机上运行的待迁移虚拟主机运行需求的物理主机列表； 

选择模块，用于根据所述物理主机列表中各物理主机的迁移概率及所述物理主机列表中各物理主机预设未来时间内的资源利用率确定目的迁移物理主机，所述迁移概率根据所述物理主机列表中各物理主机的当前资源利用率确定； 

迁移模块，用于将所述待迁移虚拟主机迁移至所述目的迁移物理主机。 

本发明实施例提供的虚拟机资源负载均衡方法及装置，根据本地物理主机未来时间内的资源利用率信息触发虚拟主机迁移，并根据虚拟计算系统中其他物理主机未来时刻的资源利用率及迁移概率来确定目的迁移主机，避免了暂时的资源利用率峰值而引起的不必要的迁移开销，节约了网络资源，并解决了群聚效应引发的冲突问题，保证了虚拟计算系统的稳定。 

附图说明

图1为本发明一个实施例提供的虚拟机资源负载均衡方法流程图； 

图2为本发明又一个实施例提供的虚拟机资源负载均衡方法流程图； 

图3为本发明一个实施例提供的虚拟机资源负载均衡装置结构示意图； 

图4为本发明又一个实施例提供的虚拟机资源负载均衡装置结构示意图。 

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。 

图1为本发明一个实施例提供的虚拟机资源负载均衡方法流程图，如图1所示，该方法包括： 

步骤101、若获取到的本地物理主机预设未来时间内的资源利用率大于设定阈值，则向代理服务器发送查询虚拟计算系统中其他物理主机当前资源利用率的请求消息； 

本地物理主机的监控引擎实时监控本地物理主机的负载情况，该负载情况一般通过资源利用率(utilization)来体现。该资源利用率包括虚拟机资源负载占用的资源以及本地物理主机运行的其他进程占用的资源，本发明实施例中的本地物理主机主要用于给虚拟机提供服务，因此，我们主要考虑虚拟机资源负载对于本地物理主机的资源利用率情况，而对于本地物理主机运行的其 他进程占用的资源可以忽略。若某一时刻，监控到本地物理主机的资源利用率超过了某一设定阈值，该阈值通常表示本地物理主机所能承受的负载的上限值，若超过该阈值，则可能导致本地物理主机运行速度慢，影响本地物理主机的正常工作。当资源利用率超过了这个阈值时，则需要对未来一段时间内的资源利用率进行预测，其预测可以根据当前时刻之前的一段历史时间内的资源利用率进行，可以选择当前时刻之前某一段历史时间内几个时间点的资源利用率来分析，可以由此预测当前时刻之后的一段未来时间内几个时间点的资源利用率，其中，历史时间段和未来时间段可以根据需要或依据经验值进行选取。通过对未来时间内的资源利用率的预测能够避免当前时刻监控到的资源利用率为暂时的负载峰值情况，得到未来一段时间内的资源利用率之后，要进一步分析得到的资源利用率是否大于设定的阈值，若大于，则说明本地物理主机资源超载，需要将某一虚拟主机迁移至虚拟计算系统中的其他物理主机。此时，本地物理主机向代理服务器发送请求消息，以请求获知其他物理主机的负载利用情况。 

步骤102、根据接收到的其他物理主机资源利用率，获取资源利用率符合本地物理主机上运行的待迁移虚拟主机运行需求的物理主机列表； 

代理服务器接收到本地主机发送的请求消息后，获取虚拟计算系统中其他物理主机当前的资源利用率，并发送至本地物理主机。本地物理主机接收到其他物理主机当前的资源利用率后，选择待迁移的虚拟主机，可以选择消耗本地物理主机资源最多的虚拟主机作为迁移对象，也可以采用其他方式选择待迁移的虚拟主机。选定待迁移的虚拟主机后，根据该虚拟主机运行所需的物理主机资源利用率对虚拟计算系统中的其他物理主机进行过滤，得出符合待迁移虚拟主机运行需求的物理主机列表。 

步骤103、根据物理主机列表中各物理主机的迁移概率及物理主机列表中各物理主机预设未来时间内的资源利用率确定目的迁移物理主机，迁移概率根据物理主机列表中各物理主机的当前资源利用率确定； 

其中，迁移概率根据物理主机列表中各物理主机的当前资源利用率确定，因此，迁移概率在一定程度上反应了其他物理主机被选为目的迁移物理主机的概率，相比当前资源利用率较高的物理主机，待迁移的虚拟主机更应该迁至当前资源利用率低的物理主机，资源利用率越低，迁移概率越大，从而被选为目的迁移物理主机的概率越大，并且，通过物理主机列表中其他主机的迁移概率，我们以某个概率选定目的迁移物理主机，则资源利用率最低的物理主机被选中的概率大，但也有可能选中资源利用率次低的，因此，在一定程度上避免了群聚效应的发生，但通常可以保证将待迁移虚拟主机迁移至资源利用率较低的物理主机上，以最大程度的实现虚拟计算系统中的负载均衡。同时，还要考虑各个主机在未来时间内的资源利用率，以避免将待迁移虚拟主机迁移至未来资源利用率较高的物理主机上，从而导致该物理主机又触发迁移，而造成整个虚拟计算系统不稳定。综合这两点因素在物理主机列表中选定目的迁移物理主机。 

步骤104、将待迁移虚拟主机迁移至目的迁移物理主机。 

本实施例提供的负载均衡方法，根据本地物理主机未来时间内的资源利用率信息触发虚拟主机迁移，并根据虚拟计算系统中其他物理主机未来时刻的资源利用率及迁移概率来确定目的迁移主机，避免了暂时的资源利用率峰值而引起的不必要的迁移开销，节约了网络资源，并解决了群聚效应引发的冲突问题，保证了虚拟计算系统的稳定。 

图2为本发明又一个实施例提供的虚拟机资源负载均衡方法流程图，如图2所示，该方法包括： 

步骤201、监控本地物理主机当前资源利用率是否大于设定阈值； 

步骤202、若本地物理主机当前资源利用率大于设定阈值，则根据本地物理主机预设历史时间内的资源利用率判断本地物理主机预设未来时间内的资源利用率是否大于设定阈值；否则返回步骤201； 

其中，根据本地物理主机预设历史时间内的资源利用率预测本地物理主 机预设未来时间内的资源利用率可以采用自回归模型进行分析，可以分别选取当前时刻之前一段历史时间和之后一段未来时间内的若干个离散的时间点，其中，各离散时间点可以等时间间隔选取，也可以根据需要进行选取。对当前时刻之前的各时间点上各资源利用率进行分析，以获得未来时间内各离散时间点的资源利用率。 

步骤203、若获取到的本地物理主机预设未来时间内的资源利用率大于设定阈值，则向代理服务器发送查询虚拟计算系统中其他物理主机当前资源利用率的请求消息； 

步骤204、根据本地物理主机上运行的虚拟主机的负载与该虚拟主机内存的比值确定待迁移虚拟主机； 

对于待迁移虚拟主机的选择可以具体依据公式： ${\mathrm{USR}}_i=\frac{u_i}{S_i};$ 其中，u_i表示虚拟主机的负载，即资源利用率，S_i表示该虚拟主机的内存，USR_i的大小表示了虚拟主机的负载与虚拟主机内存的比值，可以对本地物理主机上运行的虚拟主机分别采用上述公式进行计算，通过各虚拟主机USR_i大小来选择待迁移虚拟主机。虚拟主机的资源利用率越大，代表消耗的本地物理主机资源越多；虚拟主机的内存越小，其迁移过程中需要传输的数据量越小，因此，USR_i值越大，该虚拟主机消耗本地物理主机的资源越大，并且传输的数据量最小，因此，通常可以选择USR_i最大的虚拟主机作为待迁移虚拟主机。 

步骤205、接收其他物理主机当前资源利用率； 

步骤206、获取资源利用率符合待迁移虚拟主机运行需求的物理主机列表； 

步骤207、判断物理主机列表中的物理主机数目是否为0；若为0则返回步骤201，否则执行步骤208； 

步骤208、判断物理主机列表中的物理主机数目是否为1；若为1则执行步骤211，否则执行步骤209； 

步骤209、计算物理主机列表中各物理主机的迁移概率； 

具体方法为：为物理主机列表中各主机赋权值，权值weight＝1-utilizatin；各物理主机i的迁移概率 $\mathrm{probabilit}{y}_i=\frac{{\mathrm{weight}}_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{weight}}_i},$ 其中，n表示物理主机列表中的物理主机数，各物理主机的迁移概率加和为1。 

步骤210、按预设规则生成的随机数，确定目的迁移物理主机，并向目的迁移物理主机发送迁移请求； 

其中，由于各物理主机的迁移概率加和为1，因此生成的随机数的范围为0～1之间，该随机数落入哪个物理主机的迁移概率范围内，则将该物理主机作为目的迁移物理主机。若某个物理主机资源利用率越低，则迁移概率越大，又由于各物理主机的迁移概率加和为1，从而随机数落入该物理主机迁移概率范围内的几率越大，被选为目的迁移主机的概率也就越大，但也有可能选中资源利用率次低的，这样就在一定程度上避免了群聚效应的发生，避免了几个物理主机同时将虚拟主机迁移至同一目的迁移物理主机而产生的冲突，避免了虚拟计算系统不稳定的问题，最大程度地实现虚拟计算系统中的负载均衡。 

步骤211、目的迁移物理主机预设未来时间内的资源利用率是否大于预设阈值，若是，否则执行步骤212，是则执行步骤213； 

目的迁移物理主机接收到迁移请求后，根据自身的一段历史时间内的资源利用率预测未来时间内的资源利用率，若未来时间内的资源利用率大于设定阈值，则说明该目的迁移物理主机未来时间内负载资源占用率较高，若被选定为目的迁移物理主机后，还会触发该目的迁移物理主机的迁移，从而造成整个虚拟计算系统不稳定。因此，该物理主机不适宜作为目的迁移主机。则需要重新生成随机数，获取新的目的迁移物理主机。 

步骤212、在物理主机列表中删除目的迁移物理主机，并返回步骤207； 

步骤213、将待迁移虚拟主机迁移至目的迁移物理主机。 

本实施例提供的虚拟机资源负载均衡方法，根据本地物理主机历史时间内的资源利用率情况预测未来时间内的资源利用率，以触发虚拟主机迁移，并根据虚拟计算系统中其他物理主机未来时刻的资源利用率及迁移概率来确定目的迁移主机，避免了暂时的资源利用率峰值而引起的不必要的迁移开销，节约了网络资源，并解决了群聚效应引发的冲突问题，保证了虚拟计算系统的稳定。 

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。 

图3为本发明一个实施例提供的虚拟机资源负载均衡装置结构示意图，如图3所示，该装置包括：接口模块31、分析模块32、选择模块33和迁移模块34；其中，接口模块31用于若获取到的本地物理主机预设未来时间内的资源利用率大于设定阈值，则向代理服务器发送查询虚拟计算系统中其他物理主机当前资源利用率的请求消息；分析模块32用于根据接收到的其他物理主机资源利用率，获取资源利用率符合本地物理主机上运行的待迁移虚拟主机运行需求的物理主机列表；选择模块33用于根据物理主机列表中各物理主机的迁移概率及物理主机列表中各物理主机预设未来时间内的资源利用率确定目的迁移物理主机，迁移概率根据所述物理主机列表中各物理主机的当前资源利用率确定；迁移模块34用于将待迁移虚拟主机迁移至目的物理主机。 

接口模块31实时获取当前时刻之后未来一段时间内的资源利用率，可以根据当前时刻之前的一段历史时间内的资源利用率进行，选择当前时刻之前某一段历史时间内几个时间点的资源利用率来分析，由此预测当前时刻之后的一段未来时间内几个时间点的资源利用率，其中，历史时间段和未来时间段可以根据需要或依据经验值进行选取，历史时间段和未来时间段内的时间 点的选取可以等间隔选取。通过对未来时间内的资源利用率的预测能够避免当前时刻监控到的资源利用率为暂时的负载峰值情况，得到未来一段时间内的资源利用率之后，进一步分析得到的资源利用率是否大于设定的阈值，若大于，则说明本地物理主机资源超载，需要将某一虚拟主机迁移至虚拟计算系统中的其他物理主机。此时，接口模块31向代理服务器发送请求消息，以请求获知其他物理主机的负载利用情况。 

代理服务器接收到本地主机发送的请求消息后，获取虚拟计算系统中其他物理主机当前的资源利用率，并发送至本地物理主机。分析模块32根据接收到其他物理主机当前的资源利用率，选择待迁移的虚拟主机，可以选择消耗本地物理主机资源最多的虚拟主机作为迁移对象，也可以采用其他方式选择待迁移的虚拟主机。选定待迁移的虚拟主机后，根据该虚拟主机运行所需的物理主机资源利用率对虚拟计算系统中的其他物理主机进行过滤，得出符合待迁移虚拟主机运行需求的物理主机列表。 

其中，迁移概率根据物理主机列表中各物理主机的当前资源利用率确定，因此，它在一定程度上反应了其他物理主机被选为目的迁移物理主机的概率，相比当前资源利用率较高的物理主机，待迁移的虚拟主机更应该迁至当前资源利用率低的物理主机，资源利用率越低，迁移概率越大，从而被选为目的迁移物理主机的概率越大，并且，通过物理主机列表中其他主机的迁移概率，我们以某个概率选定目的迁移物理主机，则资源利用率最低的物理主机被选中的概率大，但也有可能选中资源利用率次低的，因此，在一定程度上避免了群聚效应的发生，但通常可以保证将待迁移虚拟主机迁移至资源利用率较低的物理主机上，以最大程度的实现虚拟计算系统中的负载均衡。同时，还要考虑各个物理主机在未来时间内的资源利用率，以避免将待迁移虚拟主机迁移至未来资源利用率较高的物理主机上，从而导致该物理主机又触发迁移，而造成整个虚拟计算系统不稳定。选择模块33综合这两点因素在物理主机列表中选定目的迁移物理主机。 

选定了目的迁移物理主机后，由迁移模块34将待迁移虚拟主机迁移至目的迁移物理主机。 

本实施例提供的虚拟机资源负载均衡装置，根据本地物理主机未来时间内的资源利用率信息触发虚拟主机迁移，并根据虚拟计算系统中其他物理主机未来时刻的资源利用率及迁移概率来确定目的迁移主机，避免了暂时的资源利用率峰值而引起的不必要的迁移开销，节约了网络资源，并解决了群聚效应引发的冲突问题，保证了虚拟计算系统的稳定。 

图4为本发明又一个实施例提供的虚拟机资源负载均衡装置结构示意图，如图4所示，该装置包括：接口模块31、分析模块32、选择模块33和迁移模块34；进一步地，该装置还可以包括：监控模块35、预测模块36、判断模块37和计算模块38；其中，监控模块35用于监控本地物理主机当前资源利用率是否大于设定阈值；预测模块36用于根据本地物理主机预设历史时间内的资源利用率预测本地物理主机预设未来时间内的资源利用率；判断模块37用于若本地物理主机当前资源利用率大于设定阈值，则判断本地物理主机预设未来时间内的资源利用率是否大于设定阈值；计算模块38用于根据本地物理主机上运行的虚拟主机的负载与该虚拟主机内存的比值确定待迁移虚拟主机。 

选择模块33还可以包括：计算子模块331、生成子模块332、处理子模块333和控制子模块334；其中，计算子模块331用于根据物理主机列表中各物理主机的当前资源利用率获取各物理主机的迁移概率；生成子模块332用于根据预设规则生成随机数；处理子模块333用于根据随机数落入的物理主机列表中各物理主机的迁移概率范围确定目的迁移物理主机，并向目的物理主机发送迁移请求；控制子模块334用于目的迁移物理主机预设未来时间内的资源利用率大于所述预设阈值，则在物理主机列表中删除所述目的迁移物理主机，并控制生成子模块332重新根据预设规则生成随机数。 

监控模块35监控本地物理主机当前资源利用率是否大于设定阈值，预测 模块36根据本地物理主机预设历史时间内的资源利用率预测本地物理主机预设未来时间内的资源利用率，若本地物理主机当前资源利用率大于设定阈值，则判断模块36判断本地物理主机预设未来时间内的资源利用率是否大于设定阈值；其中，根据本地物理主机预设历史时间内的资源利用率预测本地物理主机预设未来时间内的资源利用率可以采用自回归模型进行分析，可以分别选取当前时刻之前一段历史时间和之后一段未来时间内的若干个离散的时间点，其中，各离散时间点可以连续等时间间隔选取，也可以根据需要进行选取。对当前时刻之前的各时间点上的资源利用率进行分析，以获得未来时间内各离散时间点的资源利用率。若获取到的本地物理主机预设未来时间内的资源利用率大于设定阈值，则接口模块31向代理服务器发送查询虚拟计算系统中其他物理主机当前资源利用率的请求消息；计算模块38根据本地物理主机上运行的虚拟主机的负载与该虚拟主机内存的比值确定待迁移虚拟主机，具体可以依据公式： ${\mathrm{USR}}_i=\frac{u_i}{S_i};$ 其中，u_i表示虚拟主机的负载，即资源利用率，S_i表示该虚拟主机内存，可以对本地物理主机上运行的虚拟主机分别采用上述公式进行计算，通过各虚拟主机USR_i大小来选择待迁移虚拟主机。虚拟主机的资源利用率越大，代表消耗的本地物理主机资源越多；虚拟主机的内存越小，其迁移过程中需要传输的数据量越小，因此，USR_i值越大，该虚拟主机消耗本地物理主机的资源越大，并且传输的数据量最小，因此，可以选择USR_i最大的虚拟主机作为待迁移虚拟主机。分析模块32接收其他物理主机资源利用率，并获取资源利用率符合本地物理主机上运行的待迁移虚拟主机运行需求的物理主机列表；计算子模块331计算物理主机列表中各物理主机的迁移概率，具体方法为：为物理主机列表中各主机赋权值，权值weight＝1-utilization；各物理主机i的迁移概率 $\mathrm{probabilit}{y}_i=\frac{{\mathrm{weight}}_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{weight}}_i},$ 其中，n表示物理主机列表中的物理主机数，各物理主机的迁移概率加和为1。生 成子模块332按预设规则生成的随机数，由于，各物理主机的迁移概率加和为1，因此生成的随机数的范围为0～1之间，处理子模块333根据该随机数落入哪个物理主机的迁移概率范围内确定目的迁移物理主机，并向目的迁移物理主机发送迁移请求。若某个物理主机资源利用率越低，则迁移概率越大，又由于各物理主机的迁移概率加和为1，从而随机数落入该物理主机迁移概率范围内的几率越大，被选为目的迁移主机的概率也就越大，但也有可能选中资源利用率次低的，这样就在一定程度上避免了群聚效应的发生，避免了几个物理主机同时将虚拟主机迁移至同一目的迁移物理主机而产生的冲突，避免了虚拟计算系统不稳定的问题，最大程度地实现虚拟计算系统中的负载均衡。目的迁移物理主机接收到迁移请求后，根据自身的一段历史时间内的资源利用率预测未来时间内的资源利用率，若未来时间内的资源利用率大于预设阈值，则说明该目的迁移物理主机未来时间内负载资源占用率较高，不适宜作为目的迁移主机。则控制子模块334控制生成子模快332重新生成随机数，以获取新的目的迁移物理主机。并在物理主机列表中删除目的迁移物理主机，若目的迁移物理主机未来时间内的资源利用率小于预设阈值，则迁移模块34将待迁移虚拟主机迁移至目的迁移物理主机。 

本实施例提供的虚拟机资源负载均衡装置，根据本地物理主机历史时间内的资源利用率情况预测未来时间内的资源利用率，以触发虚拟主机迁移，并根据虚拟计算系统中其他物理主机未来时刻的资源利用率及迁移概率来确定目的迁移主机，避免了暂时的资源利用率峰值而引起的不必要的迁移开销，节约了网络资源，并解决了群聚效应引发的冲突问题，保证了虚拟计算系统的稳定。 

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。 

Claims (9)

1.一种虚拟机资源负载均衡方法，其特征在于，包括：

若获取到的本地物理主机预设未来时间内的资源利用率大于设定阈值，则向代理服务器发送查询虚拟计算系统中其他物理主机当前资源利用率的请求消息，所述预设未来时间内的资源利用率根据当前时刻之前的一段历史时间内的资源利用率预测，或根据当前时刻之前的一段历史时间内的几个时间点的资源利用率预测；

根据接收到的所述其他物理主机资源利用率，获取资源利用率符合所述本地物理主机上运行的待迁移虚拟主机运行需求的物理主机列表；

根据所述物理主机列表中各物理主机的迁移概率及所述物理主机列表中各物理主机预设未来时间内的资源利用率确定目的迁移物理主机，所述迁移概率根据所述物理主机列表中各物理主机的当前资源利用率确定；

将所述待迁移虚拟主机迁移至所述目的迁移物理主机。

2.根据权利要求1所述的虚拟机资源负载均衡方法，其特征在于，所述若获取到的本地物理主机预设未来时间内的资源利用率大于设定阈值，则向代理服务器发送查询虚拟计算系统中其他物理主机当前资源利用率的请求消息之前还包括：

监控所述本地物理主机当前资源利用率是否大于所述设定阈值；

若所述本地物理主机当前资源利用率大于所述设定阈值，则根据所述本地物理主机预设历史时间内的资源利用率判断所述本地物理主机预设未来时间内的资源利用率是否大于所述设定阈值。

3.根据权利要求1或2所述的虚拟机资源负载均衡方法，其特征在于，所述根据接收到的所述其他物理主机资源利用率，获取资源利用率符合所述本地物理主机上运行的待迁移虚拟主机运行需求的物理主机列表之前还包括：

根据所述本地物理主机上运行的虚拟主机的负载与所述虚拟主机内存的 比值确定所述待迁移虚拟主机。

4.根据权利要求1所述的虚拟机资源负载均衡方法，其特征在于，所述根据所述物理主机列表中各物理主机的迁移概率及所述物理主机列表中各物理主机预设未来时间内的资源利用率确定目的迁移物理主机包括：

a、按预设规则生成随机数，所述随机数的范围为0～1之间，所述物理主机列表中各物理主机的迁移概率加和为1，所述随机数落入所述物理主机列表中哪个物理主机的迁移概率范围内，则将该物理主机作为目的迁移物理主机，并向所述目的迁移物理主机发送迁移请求；

b、若所述目的迁移物理主机预设未来时间内的资源利用率大于所述设定阈值，则在所述物理主机列表中删除所述目的迁移物理主机，并重新执行a。

5.根据权利要求4所述的虚拟机资源负载均衡方法，其特征在于，所述目的迁移物理主机预设未来时间内的资源利用率根据所述目的迁移物理主机预设历史时间内的资源利用率获得。

6.一种虚拟机资源负载均衡装置，其特征在于，包括：

接口模块，用于若获取到的本地物理主机预设未来时间内的资源利用率大于设定阈值，则向代理服务器发送查询虚拟计算系统中其他物理主机当前资源利用率的请求消息，所述预设未来时间内的资源利用率根据当前时刻之前的一段历史时间内的资源利用率预测，或根据当前时刻之前的一段历史时间内的几个时间点的资源利用率预测；

分析模块，用于根据接收到的所述其他物理主机资源利用率，获取资源利用率符合所述本地物理主机上运行的待迁移虚拟主机运行需求的物理主机列表；

选择模块，用于根据所述物理主机列表中各物理主机的迁移概率及所述物理主机列表中各物理主机预设未来时间内的资源利用率确定目的迁移物理主机，所述迁移概率根据所述物理主机列表中各物理主机的当前资源利用率确定； 

迁移模块，用于将所述待迁移虚拟主机迁移至所述目的迁移物理主机。

7.根据权利要求6所述的虚拟机资源负载均衡装置，其特征在于，还包括：

监控模块，用于监控所述本地物理主机当前资源利用率是否大于所述设定阈值；

预测模块，用于根据所述本地物理主机预设历史时间内的资源利用率预测所述本地物理主机预设未来时间内的资源利用率；

判断模块，用于若所述本地物理主机当前资源利用率大于所述设定阈值，则判断所述本地物理主机预设未来时间内的资源利用率是否大于所述设定阈值。

8.根据权利要求7所述的虚拟机资源负载均衡装置，其特征在于，还包括：

计算模块，用于根据所述本地物理主机上运行的虚拟主机的负载与所述虚拟主机内存的比值确定所述待迁移虚拟主机。

9.根据权利要求6所述的虚拟机资源负载均衡装置，其特征在于，所述选择模块包括：

计算子模块，用于根据所述物理主机列表中各物理主机的当前资源利用率获取所述各物理主机的迁移概率；

生成子模块，用于根据预设规则生成随机数，所述随机数的范围为0～1之间；

处理子模块，用于所述随机数落入所述物理主机列表中哪个物理主机的迁移概率范围内，则将该物理主机确定所述目的迁移物理主机，并向所述目的物理主机发送迁移请求，所述物理主机列表中各物理主机的迁移概率加和为1；

控制子模块，用于所述目的迁移物理主机预设未来时间内的资源利用率大于所述设定阈值，则在所述物理主机列表中删除所述目的迁移物理主机，并控制所述生成子模块重新根据预设规则生成随机数。 

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