CN103179048A - 云数据中心的主机QoS策略变换方法及系统 - Google Patents
云数据中心的主机QoS策略变换方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103179048A CN103179048A CN2011104315079A CN201110431507A CN103179048A CN 103179048 A CN103179048 A CN 103179048A CN 2011104315079 A CN2011104315079 A CN 2011104315079A CN 201110431507 A CN201110431507 A CN 201110431507A CN 103179048 A CN103179048 A CN 103179048A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- physical server
- resource
- traffic load
- algorithm
- scheduling
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 72
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 41
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 25
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 22
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 14
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 8
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 8
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 7
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 3
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 3
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 abstract description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 18
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 5
- 238000013467 fragmentation Methods 0.000 description 4
- 238000006062 fragmentation reaction Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 235000003642 hunger Nutrition 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明涉及一种云数据中心的主机QoS策略变换方法，包括：设置在云数据中心的资源池业务负荷监视器对每个物理服务器的业务负荷类型及负荷状况进行监视；当监视到物理服务器符合变换条件时，为物理服务器选择适合的新资源调度算法；向物理服务器发送通知物理服务器采用新资源调度算法的变换命令；物理服务器接收变换命令后，将已有的资源调度请求和新的资源调度请求进行排序和分段，其中前一分段部分继续采用原资源调度算法调度执行，后一分段部分采用新资源调度算法调度执行。本发明还涉及一种云数据中心的主机QoS策略变换系统。本发明能够有效地解决云计算应用中需求多样性带来的资源分配问题，实现QoS策略在线变换。
Description
技术领域
本发明涉及计算机科学虚拟化技术领域，尤其涉及一种云数据中心的主机服务质量(Quality of Service，简称QoS)策略变换方法及系统。
背景技术
云数据中心使用虚拟化的结果是将数据中心的所有计算资源抽象并资源池化，可以根据一定的计算颗粒在整个IT范围内分配和调度计算能力，并承载着各种各样的业务。由于计算资源的池化，各种不同应用类型的虚拟服务器在物理主机上创建、运行、删除、迁入迁出等，都使得各个物理服务器承载的资源负荷变得更加多样化，因此，通过对不同的负荷类型采用相适应的资源分配方法，可以有效地提高主机的资源利用率，对云主机的QoS策略进行控制。这里的云主机主要指承载在物理服务器上的虚拟机。
在云数据中心的服务器虚拟化中，一个高效的资源分配算法可以显著提高硬件资源的利用率，保证物理主机的QoS。所谓的虚拟资源调度，是指由虚拟化软件决定当前由哪一个虚拟机在物理设备上执行，进一步地，可以认为是决定哪一个虚拟机在物理设备上执行。虚拟资源的调度对整个虚拟化系统的性能有很大的影响，运行过程中不能让一个虚拟机占用过多的物理设备执行时间，也不能把过多的资源分配给资源利用率较低的虚拟机，因此既要保证各个虚拟机之间调度的公平性，又要确保整个系统运行效率的提高。
目前的各个虚拟化系统都使用了特定的资源调度算法，以CPU的调度算法为例，下面三种调度算法就是其中典型的代表：
(1)BVT(Borrowed Virtual Time)算法及其改进
BVT算法将虚拟时间思想引入进程调度当中，将时间分为真实时间和虚拟时间。其中，真实时间为硬件计时器显示的时间值；虚拟时间是对实际时间经过某种规则计算后得到的时间值。该算法用虚拟时间来监控进程的执行，每次总是调度具有最早的有效虚拟时间的进程。
SFC(Surplus Fair Scheduling)是基于BVT的改进算法之一，是一种应用在多处理器上的调度算法，该算法能够实时地调整每个进程的权重以使处于“饥饿”状态的进程尽快运行。
(2)Credit调度算法
Credit调度算法是EIXen3.0版本以来使用的缺省的调度算法，其为一种按比例公平共享的非抢占式调度算法。在Xen中，虚拟CPU(VCPU：Virtual CPU)类似于操作系统中的进程，各虚拟机以VCPU为调度的基本单位。Credit算法中的每个VCPU都用一个Credit值设定其优先级。当Credit为负值时，其优先级为over；否则，优先级为under。每个处理器都在本地维护着一个就绪VCPU队列，该队列以VCPU的优先级由高到低排序。系统每次调度处于队首且优先级为under的VCPU运行。当一个处理器空闲时或该处理器的就绪VCPU队列中无under优先级的VCPU时，它将查看其它处理器以找到一个可运行的VCPU至本处理器上运行。
(3)SEDF调度算法
SEDF算法源于C.L.Liu在1973年提出的最早截止期限调度算法。它规定每个VCPU在初始化时，由调度算法为该VCPU设定一个截止期限作为其被调度时的参考因素。当进行VCPU调度时，调度程序将优先调度截止期限最早的VCPU。
虽然这些CPU调度算法正朝着多处理器间的负载平衡、支持工作保养模式和非工作保养模式、具备更高的CPU分配精度等方向发展，但是由于不同的应用在资源需求方面常有很大的差异，例如邮件服务器往往不仅需要大量的计算资源，还有严格的响应时间要求；备份服务器通常用来准备接受新的工作量或者应付突发事件，预分配的 资源往往较少；同样，Java服务器、Web服务器、数据库服务器、文件服务器等各种不同应用对资源需求也各有不同的侧重点。而即使同一应用，不同时间段内对计算资源的需求也会有有所不同，例如邮件服务器和备份服务器通常是错开的应用峰期。因此，以上算法虽有所改进研究，但仍面临着以下问题：
(1)BVT算法：不支持非工作保养型模式(算法运行在工作保养模式时，进程或其它调度的基本单位能够获得除系统分配的处理器份额外的额外份额)，在一些需要充分保证资源分配的公平性应用时，该算法具有较大的优势；但是，在一些有特定优先级保障的虚拟机环境下不能为重要虚拟机分配额外的空闲资源，利用效率不高，且VCPU的调度参数配置非常困难；
(2)Credit算法：虽然能较好的保证资源分配的公平性，但全局负载平衡策略仍过于简单，容易导致出现处理器因进程未就绪而空闲的情况，使得资源不能得到更高效的使用此外，该算法还不能保证紧急VCPU的实时性，在实时应用和非实时应用同时被调度时，该算法就不大合适；
(3)SEDF算法：VCPU的调度参数(周期、最坏执行时间)在初始化后不能根据该VCPU的运行情况动态调整，在各种不同的应用环境中不能直接在线进行VCPU参数的调整，在固定的应用场景下该算法具有一定的优势，但普遍适用性较低，但应用多样性尤其是变化较大时，该算法的效率将会很不稳定。
随着业务应用的需求不断改变，在线服务的请求经常不可预测，这种动态的环境要求企业的数据中心或计算中心能够对各类资源进行灵活、快速、动态的按需调度。在这种条件下往往需要多种资源调度算法根据实际需要进行有效的变换，但也不能因为变换对正在运行的业务造成中断，因此，提供一种简单有效的方法进行多种调度算法之间的在线软变换，实现对云主机的QoS策略控制方法是十分必要的。
发明内容
本发明的目的是提出一种云数据中心的主机QoS策略变换方法及系统，能够有效地解决云计算应用中需求多样性带来的资源分配问题，实现虚拟系统对主机资源进行灵活、快速、动态的QoS策略在线变换。
为实现上述目的，本发明提供了一种云数据中心的主机QoS策略变换方法，包括：
设置在云数据中心的资源池业务负荷监视器对每个物理服务器的业务负荷类型及负荷状况进行监视；
当监视到物理服务器符合变换条件时，所述资源池业务负荷监视器为所述物理服务器选择适合当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略的，且所述物理服务器支持的新资源调度算法；
所述资源池业务负荷监视器向所述物理服务器发送变换命令，所述变换命令用于通知所述物理服务器采用所述新资源调度算法；
所述物理服务器接收所述变换命令后，将已有的资源调度请求和新的资源调度请求进行排序和分段，其中前一分段部分继续采用原来的资源调度算法进行调度执行，后一分段部分采用所述新资源调度算法进行调度执行。
进一步的，监视所述物理服务器是否符合变换条件的操作包括以下：
监视所述物理服务器的业务负荷类型是否发生变化；或者
监视所述物理服务器的资源利用率是否达到或超过预设比例；或者
监视所述物理服务器上运行的部分虚拟机的资源利用率是否在预设时间内低于预设比例。
进一步的，在为所述物理服务器选择适合当前业务负荷类型及负荷状况的新资源调度算法的操作之前，还包括：
响应系统管理员向所述资源池业务负荷监视器下发的变换指令。
进一步的，还包括：
在所述物理服务器上创建或启动虚拟机时，由系统管理员为该虚拟机指定应用类型，并在所述资源池业务负荷监视器中维护所述应用类型和与所述应用类型相适应的资源调度算法的对应表；
所述为物理服务器选择适合当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略的新资源调度算法的操作具体为：
根据所述对应表来查找所述物理服务器上运行的虚拟机的应用类型来确定对应的资源调度算法；
结合由所述对应表确定的资源调度算法和所述物理服务器当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略选择适合的，且所述物理服务器支持的新资源调度算法。
进一步的，所述将已有的资源调度请求和新的资源调度请求进行排序和分段，其中前一分段部分继续采用原来的资源调度算法进行调度执行，后一分段部分采用所述新资源调度算法进行调度执行的操作具体包括：
启动所述新资源调度算法的队列机制；
将新的资源调度请求转移到所述新资源调度算法的资源申请队列中，并按照所述新资源调度算法进行排序；
对已有的资源调度请求的资源申请队列进行分段，其中前一分段部分继续采用原来的资源调度算法进行调度执行，后一分段部分转移到所述新资源调度算法的资源申请队列中重新排序，并在所述前一分段部分调度执行完毕后，所述后一分段部分采用所述新资源调度算法进行调度执行。
进一步的，在所述前一分段部分调度执行完毕之后，还包括：释放所述前一分段部分所占用的虚拟系统资源。
为实现上述目的，本发明提供了一种云数据中心的主机QoS策略变换系统，包括设置在云数据中心的资源池业务负荷监视器和至少一个物理服务器，其中，
所述资源池业务负荷监视器用于对所述云数据中心中的每个物理服务器的业务负荷类型及负荷状况进行监视，并在监视到物理服务 器符合变换条件时，为所述物理服务器选择适合当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略的新资源调度算法，并向所述物理服务器发送变换命令，所述变换命令用于通知所述物理服务器采用所述新资源调度算法；
所述物理服务器安装有虚拟化软件单元，支持一种以上的资源调度算法，且运行有至少一台虚拟机，用于接收所述资源池业务负荷监视器发送的所述变换命令后，将已有的资源调度请求和新的资源调度请求进行排序和分段，其中前一分段部分继续采用原来的资源调度算法进行调度执行，后一分段部分采用所述新资源调度算法进行调度执行。
进一步的，所述资源池业务负荷监视器具体包括：
业务负荷监视单元，用于对所述云数据中心中的每个物理服务器的业务负荷类型及负荷状况进行监视；
变换条件判断单元，用于监视所述物理服务器的业务负荷类型是否发生变化，或者监视所述物理服务器的资源利用率是否达到或超过预设比例，或者监视所述物理服务器上运行的部分虚拟机的资源利用率是否在预设时间内低于预设比例；
调度算法选择单元，用于在监视到所述物理服务器符合变换条件时，为所述物理服务器选择适合当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略的，且所述物理服务器支持的新资源调度算法；
变换命令发送单元，用于向所述物理服务器发送变换命令，所述变换命令用于通知所述物理服务器采用所述新资源调度算法。
进一步的，所述资源池业务负荷监视器还包括：
变换指令响应单元，用于响应于系统管理员向所述资源池业务负荷监视器下发的变换指令，触发所述调度算法选择单元。
进一步的，所述资源池业务负荷监视器还包括：
对应表维护单元，用于维护所述物理服务器上创建或启动虚拟机时，由系统管理员为该虚拟机指定的应用类型和与所述应用类型相适应的资源调度算法的对应表。
进一步的，所述调度算法选择单元具体包括：
查表组件，用于根据所述对应表来查找所述物理服务器上运行的虚拟机的应用类型来确定对应的资源调度算法；
智能选择组件，用于结合由所述对应表确定的资源调度算法和所述物理服务器当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略选择适合的，且所述物理服务器支持的新资源调度算法。
进一步的，所述物理服务器具体包括：
新队列启动单元，用于启动所述新资源调度算法的队列机制；
新请求转移排序单元，用于将新的资源调度请求转移到所述新资源调度算法的资源申请队列中，并按照所述新资源调度算法进行排序；
已有队列分段单元，对已有的资源调度请求的资源申请队列进行分段，划分成前一分段部分和后一分段部分；
分段转移排序单元，用于将所述后一分段部分转移到所述新资源调度算法的资源申请队列中重新排序；
第一分段调度单元，用于对所述前一分段部分继续采用原来的资源调度算法进行调度执行；
第二分段调度单元，用于在所述前一分段部分调度执行完毕后，对所述后一分段部分采用所述新资源调度算法进行调度执行。
进一步的，所述物理服务器还包括：
资源释放单元，用于在所述前一分段部分调度执行完毕之后，释放所述原来的资源调度算法运行中所占用的虚拟系统资源。
基于上述技术方案，本发明可以针对物理服务器的业务负荷类型及负荷状况进行资源调度算法的变换，有效地解决云计算应用中需求多样性带来的资源分配问题，实现虚拟系统对主机资源进行灵活、快速、动态的QoS策略在线变换。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构 成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明云数据中心的主机QoS策略变换方法的一实施例的流程示意图。
图2为本发明云数据中心的主机QoS策略变换方法的另一实施例中队列分段过程的流程示意图。
图3为图2实施例中的一种队列分段的实例操作示意图。
图4为本发明云数据中心的主机QoS策略变换系统的一实施例的结构示意图。
图5为本发明云数据中心的主机QoS策略变换系统的另一实施例中资源池业务负荷监视器的具体结构示意图。
图6为本发明云数据中心的主机QoS策略变换系统的又一实施例中物理服务器的具体结构示意图。
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。
本发明中各实施例适用于一般的云数据中心虚拟化系统，对虚拟化软件和承载的物理服务器均没有特殊要求。
如图1所述，为本发明云数据中心的主机QoS策略变换方法的一实施例的流程示意图。在本实施例中，主机QoS策略变换流程包括：
步骤101、设置在云数据中心的资源池业务负荷监视器对每个物理服务器的业务负荷类型及负荷状况进行监视；
步骤102、当监视到物理服务器符合变换条件时，所述资源池业务负荷监视器为所述物理服务器选择适合当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略的，且所述物理服务器支持的新资源调度算法；
步骤103、所述资源池业务负荷监视器向所述物理服务器发送变换命令，所述变换命令用于通知所述物理服务器采用所述新资源调度算法；
步骤104、所述物理服务器接收所述变换命令后，将已有的资源调度请求和新的资源调度请求进行排序和分段，其中前一分段部分继续采用原来的资源调度算法进行调度执行，后一分段部分采用所述新资源调度算法进行调度执行。
在本实施例中，在云数据中心可以设立一台资源池业务负荷监视器，来对每个物理服务器的业务负荷类型及负荷情况进行监视。资源池业务负荷监视器本身可由一台或多台的物理服务器来实现。
资源池业务负荷监视器主要对每台物理服务器是否符合变换条件进行判断，变换条件可以包括以下至少一个条件：
(1)监视所述物理服务器的业务负荷类型是否发生变化，如果发生变化，则符合变换条件；
(2)监视所述物理服务器的资源利用率是否达到或超过预设比例，如果达到或超过预设比例，则符合变换条件；
(3)监视所述物理服务器上运行的部分虚拟机的资源利用率是否在预设时间内低于预设比例，如果在预设时间内低于预设比例，则负荷变换条件。
举例来说，对应第一个条件，如果原来某个物理服务器的内存使用率为90％，CPU使用率为50％，如果在某个时刻，内存使用率变为50％，CPU使用率变为90％，从而该服务服务器的业务负荷类型从内存密集型变更为CPU密集型，此时资源池业务负荷监视器就会认为已符合了变换条件。
对应于第二个条件，如果资源利用率已达到预设的阈值85％，则资源池业务负荷监视器就会认为已符合了变换条件。
对应于第三个条件，如果在某个物理服务器中运行的两台虚拟机在预设的30分钟内资源率利用率始终较低，低于预设5％的比例，这表示这两台虚拟机基本处于空闲状态，此时资源池业务负荷监视器也会认为已符合了变换条件。
上述变换条件只是举例，并非对变换条件的限制，除了上述变换条件，还可以包括新的资源使用需求产生，或者其他导致资源使用需 求发生变化的情况。
另外，除了资源池业务负荷监视器通过监控结果来发起变换指令之外，还包括响应系统管理员向资源池业务负荷监视器下发的变换指令。
在监视到物理服务器符合变换条件时，资源池业务负荷监视器为物理服务器选择适合当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略的，且所述物理服务器支持的新资源调度算法。新资源调度算法可以按照虚拟机资源利用的历史情况做出新的资源分配比例。举例说，假设物理服务器原来运行有四台虚拟机，并采用的是公平轮询算法，给每个虚拟机分配相同的资源，这里的资源可以包括CPU、内存、硬盘等硬件资源。四个虚拟机被分配的资源份额为1∶1∶1∶1，而其中有两台虚拟机处于空闲状态，则可以在新资源调度算法中修改资源分配比例，假设总的资源份额为4份，则可以给空闲的虚拟机分配0.5份，而给忙的虚拟机分配1.5份资源，将空闲虚拟机的部分资源转移给利用率较高的虚拟机，从而提高运行效率。
新资源调度算法还可以在降低给空闲虚拟机的资源情况下不给忙的虚拟机增加资源，而是允许新增虚拟机以承载更多的业务，当然新增的虚拟机可以是新创建或者由其他物理服务器上迁移过来。除此之外，资源池业务负荷监视器还可以根据其他计费策略或者QoS策略进行新的资源调度算法的选择。
为了使本发明的主机QoS策略变换方法更加高效，则可以在物理服务器上创建或启动虚拟机时，由系统管理员为该虚拟机指定应用类型，并在资源池业务负荷监视器中维护所述应用类型和与所述应用类型相适应的资源调度算法的对应表。
在为物理服务器选择新资源调度算法时，还可以根据该对应表来查找物理服务器上运行的虚拟机的应用类型来确定对应的资源调度算法，并结合由对应表确定的资源调度算法和所述物理服务器当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略、支持的资源调度算法列表选择适合的新资源调度算法。举例说，在虚拟机创建或启动 时就指定该虚拟机的应用类型，属于响应敏感类还是非敏感类，属于资源长期均匀使用类型还是短时间的高峰资源使用类型，或者其他分类方式。资源池业务负荷监视器在监视到物理服务器中有两台虚拟机长时间处于空闲状态时，先通过查对应表来检查空闲的两台虚拟机的应用类型，判断是否属于响应敏感类型的应用，如果不是，则可以不进行严格的资源保留，从而做出变换决定。
物理服务器在接收到变换命令后，会对已有资源调度请求和新的资源调度请求进行排序和分段，其中前一分段部分继续采用原来的资源调度算法进行调度执行，后一分段部分采用所述新资源调度算法进行调度执行。图2中给出了本发明云数据中心的主机QoS策略变换方法的另一实施例中队列分段过程的流程示意图。在本实施例中，队列分段过程具体包括：
步骤201、启动所述新资源调度算法的队列机制；
步骤202、将新的资源调度请求转移到所述新资源调度算法的资源申请队列中，并按照所述新资源调度算法进行排序；
步骤203、对已有的资源调度请求的资源申请队列进行分段，分成前一分段部分和后一分段部分；
步骤204、前一分段部分继续采用原来的资源调度算法进行调度执行；
步骤205、后一分段部分转移到所述新资源调度算法的资源申请队列中重新排序；
步骤205、在步骤204中的前一分段部分调度执行完毕后，步骤205中重新排序后的后一分段部分采用所述新资源调度算法进行调度执行。
在步骤204的前一分段部分调度执行完毕后，可以释放原来的资源调度算法运行中所占用的虚拟系统资源。
本实施例中的队列分段过程涉及在物理服务器内部进行新资源请求的转移和原请求队列的分段转移和分段执行，图3示出了一种实例的具体操作过程。在本实施例中VCPU是一种资源单位。假设该物 理服务器上分配了8个VCPU(虚拟CPU)，编号分别从0-8，原来每个虚拟机分配到2个VCPU。变换开始时物理服务器系统先启动新资源调度算法A的资源申请队列，并将新的资源调度请求转移到新的资源申请队列中按照新的调度算法进行排序，接着将现有的队列分成a、b两段，将前面的一部分在原来的资源调度算法A中进行调度执行，后面一部分转移到新的队列中进行重新排序。VCPU-1到VCPU-3(即a段)保留在原有队列A中，VCPU-4到VCPU-N则转移到新调度算法B的队列中，并和新的资源请求如VCPU-2等，按照新调度算法B的规则进行重新排序。系统在对a段按照算法A的调度方式执行完毕后，直接从B队列的队首开始按照算法B的调度方式运行，原来的资源调度算法A下线并释放资源调度算法A占用的资源，完成一次云主机QoS策略的在线变换过程。
本发明的上述各方法实施例可以通过对系统中大多数虚拟机的使用类别及各个虚拟机的实际业务需求、优先级等情况进行智能的变换，尤其是虚拟机在各个物理服务器之间迁移时，资源池业务负荷监视器更能从全局的角度预测判断变换的必要性，实现对变换时机的自动判断、对变换的目标资源调度算法的智能选择等，从而有效降低系统管理员的负担，系统资源利用率更高，有效进行云主机的QoS策略变换。
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。
如图4所示，为本发明云数据中心的主机QoS策略变换系统的一实施例的结构示意图。在本实施例中，云数据中心的主机QoS策略变换系统包括设置在云数据中心的资源池业务负荷监视器1和至少一个物理服务器2，其中，资源池业务负荷监视器1负责对所述云数据中心中的每个物理服务器2的业务负荷类型及负荷状况进行监视，并 在监视到物理服务器2符合变换条件时，为物理服务器2选择适合当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略的，且所述物理服务器支持的新资源调度算法，并向物理服务器2发送变换命令，所述变换命令用于通知物理服务器2采用所述新资源调度算法。
物理服务器2安装有虚拟化软件单元，且运行有至少一台虚拟机3。物理服务器2负责接收资源池业务负荷监视器1发送的所述变换命令后，将已有的资源调度请求和新的资源调度请求进行排序和分段，其中前一分段部分继续采用原来的资源调度算法进行调度执行，后一分段部分采用所述新资源调度算法进行调度执行。
本实施例可以针对物理服务器的业务负荷类型及负荷状况进行资源调度算法的变换，有效地解决云计算应用中需求多样性带来的资源分配问题，实现虚拟系统对主机资源进行灵活、快速、动态的QoS策略在线变换。
如图5所示，为本发明云数据中心的主机QoS策略变换系统的另一实施例中资源池业务负荷监视器的具体结构示意图。与上一实施例相比，本实施例中资源池业务负荷监视器具体包括：业务负荷监视单元11、变换条件判断单元12、调度算法选择单元13和变换命令发送单元14。
业务负荷监视单元11负责对所述云数据中心中的每个物理服务器的业务负荷类型及负荷状况进行监视。变换条件判断单元12负责监视物理服务器的业务负荷类型是否发生变化，或者监视所述物理服务器的资源利用率是否达到或超过预设比例，或者监视所述物理服务器上运行的部分虚拟机的资源利用率是否在预设时间内低于预设比例。
调度算法选择单元13负责在监视到物理服务器符合变换条件时，为所述物理服务器2选择适合当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略的，且所述物理服务器支持的新资源调度算法。变换命令发送单元14负责向物理服务器发送变换命令，所述变换命令用于通知所述物理服务器采用所述新资源调度算法。
在另一实施例中，资源池业务负荷监视器还可以包括：变换指令 响应单元，用于响应于系统管理员向所述资源池业务负荷监视器下发的变换指令，触发所述调度算法选择单元。
在另一实施例中，资源池业务负荷监视器还可以包括：对应表维护单元，用于维护所述物理服务器上创建或启动虚拟机时，由系统管理员为该虚拟机指定的应用类型和与所述应用类型相适应的资源调度算法的对应表。相应的，调度算法选择单元可以具体包括：查表组件和智能选择组件。查表组件负责根据所述对应表来查找所述物理服务器上运行的虚拟机的应用类型来确定对应的资源调度算法。智能选择组件负责结合由所述对应表确定的资源调度算法和所述物理服务器当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略选择适合的，且所述物理服务器支持的新资源调度算法。
如图6所示，为本发明云数据中心的主机QoS策略变换系统的又一实施例中物理服务器的具体结构示意图。在本实施例中，物理服务器指的是在云数据中心的除了资源池业务负荷监视器之外的物理服务器。物理服务器包括：新队列启动单元21、新请求转移排序单元22、已有队列分段单元23、分段转移排序单元24、第一分段调度单元25和第二分段调度单元26。
新队列启动单元21负责启动所述新资源调度算法的队列机制。新请求转移排序单元22负责将新的资源调度请求转移到所述新资源调度算法的资源申请队列中，并按照所述新资源调度算法进行排序。已有队列分段单元23负责对已有的资源调度请求的资源申请队列进行分段，划分成前一分段部分和后一分段部分。
分段转移排序单元24负责将所述后一分段部分转移到所述新资源调度算法的资源申请队列中重新排序。第一分段调度单元25负责对所述前一分段部分继续采用原来的资源调度算法进行调度执行。第二分段调度单元26负责在所述前一分段部分调度执行完毕后，对所述后一分段部分采用所述新资源调度算法进行调度执行。
在另一实施例中，物理服务器还可以包括：资源释放单元，用于在所述前一分段部分调度执行完毕之后，释放所述原来的资源调度算 法所占用的虚拟系统资源。
通过前面本发明的各个实施例的说明，本发明这种基于多调度方案的虚拟化资源管理模式可以针对不同的应用情况实时变换高效合适的资源调度算法，能够有效地解决云计算应用中需求多样性带来的资源分配问题，实现虚拟系统对主机资源进行灵活、快速、动态的QoS策略在线变换。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。
Claims (13)
1.一种云数据中心的主机QoS策略变换方法，包括：
设置在云数据中心的资源池业务负荷监视器对每个物理服务器的业务负荷类型及负荷状况进行监视；
当监视到物理服务器符合变换条件时，所述资源池业务负荷监视器为所述物理服务器选择适合当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略的，且所述物理服务器支持的新资源调度算法；
所述资源池业务负荷监视器向所述物理服务器发送变换命令，所述变换命令用于通知所述物理服务器采用所述新资源调度算法；
所述物理服务器接收所述变换命令后，将已有的资源调度请求和新的资源调度请求进行排序和分段，其中前一分段部分继续采用原来的资源调度算法进行调度执行，后一分段部分采用所述新资源调度算法进行调度执行。
2.根据权利要求1所述的主机QoS策略变换方法，其中监视所述物理服务器是否符合变换条件的操作包括以下：
监视所述物理服务器的业务负荷类型是否发生变化；或者
监视所述物理服务器的资源利用率是否达到或超过预设比例；或者
监视所述物理服务器上运行的部分虚拟机的资源利用率是否在预设时间内低于预设比例。
3.根据权利要求2所述的主机QoS策略变换方法，其中在为所述物理服务器选择适合当前业务负荷类型及负荷状况的新资源调度算法的操作之前，还包括：
响应系统管理员向所述资源池业务负荷监视器下发的变换指令。
4.根据权利要求2所述的主机QoS策略变换方法，其中还包括：
在所述物理服务器上创建或启动虚拟机时，由系统管理员为该虚拟机指定应用类型，并在所述资源池业务负荷监视器中维护所述应用类型和与所述应用类型相适应的资源调度算法的对应表；
所述为物理服务器选择适合当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略的新资源调度算法的操作具体为：
根据所述对应表来查找所述物理服务器上运行的虚拟机的应用类型来确定对应的资源调度算法；
结合由所述对应表确定的资源调度算法和所述物理服务器当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略选择适合的，且所述物理服务器支持的新资源调度算法。
5.根据权利要求1所述的主机QoS策略变换方法，其中所述将已有的资源调度请求和新的资源调度请求进行排序和分段，其中前一分段部分继续采用原来的资源调度算法进行调度执行，后一分段部分采用所述新资源调度算法进行调度执行的操作具体包括：
启动所述新资源调度算法的队列机制；
将新的资源调度请求转移到所述新资源调度算法的资源申请队列中，并按照所述新资源调度算法进行排序；
对已有的资源调度请求的资源申请队列进行分段，其中前一分段部分继续采用原来的资源调度算法进行调度执行，后一分段部分转移到所述新资源调度算法的资源申请队列中重新排序，并在所述前一分段部分调度执行完毕后，所述后一分段部分采用所述新资源调度算法进行调度执行。
6.根据权利要求5所述的主机QoS策略变换方法，其中在所述前一分段部分调度执行完毕之后，还包括：释放所述原来的资源调度算法所占用的虚拟系统资源。
7.一种云数据中心的主机QoS策略变换系统，包括设置在云数据中心的资源池业务负荷监视器和至少一个物理服务器，其中，
所述资源池业务负荷监视器用于对所述云数据中心中的每个物理服务器的业务负荷类型及负荷状况进行监视，并在监视到物理服务器符合变换条件时，为所述物理服务器选择适合当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略的，且所述物理服务器支持的新资源调度算法，并向所述物理服务器发送变换命令，所述变换命令用于通知所述物理服务器采用所述新资源调度算法；
所述物理服务器安装有虚拟化软件单元，支持一种以上资源调度算法，且运行有至少一台虚拟机，用于接收所述资源池业务负荷监视器发送的所述变换命令后，将已有的资源调度请求和新的资源调度请求进行排序和分段，其中前一分段部分继续采用原来的资源调度算法进行调度执行，后一分段部分采用所述新资源调度算法进行调度执行。
8.根据权利要求7所述的主机QoS策略变换系统，其中所述资源池业务负荷监视器具体包括：
业务负荷监视单元，用于对所述云数据中心中的每个物理服务器的业务负荷类型及负荷状况进行监视；
变换条件判断单元，用于监视所述物理服务器的业务负荷类型是否发生变化，或者监视所述物理服务器的资源利用率是否达到或超过预设比例，或者监视所述物理服务器上运行的部分虚拟机的资源利用率是否在预设时间内低于预设比例；
调度算法选择单元，用于在监视到所述物理服务器符合变换条件时，为所述物理服务器选择适合当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略的，且所述物理服务器支持的新资源调度算法；
变换命令发送单元，用于向所述物理服务器发送变换命令，所述变换命令用于通知所述物理服务器采用所述新资源调度算法。
9.根据权利要求8所述的主机QoS策略变换系统，其中所述资源池业务负荷监视器还包括：
变换指令响应单元，用于响应于系统管理员向所述资源池业务负荷监视器下发的变换指令，触发所述调度算法选择单元。
10.根据权利要求8所述的主机QoS策略变换系统，其中所述资源池业务负荷监视器还包括：
对应表维护单元，用于维护所述物理服务器上创建或启动虚拟机时，由系统管理员为该虚拟机指定的应用类型和与所述应用类型相适应的资源调度算法的对应表。
11.根据权利要求10所述的主机QoS策略变换系统，其中所述调度算法选择单元具体包括：
查表组件，用于根据所述对应表来查找所述物理服务器上运行的虚拟机的应用类型来确定对应的资源调度算法；
智能选择组件，用于结合由所述对应表确定的资源调度算法和所述物理服务器当前的业务负荷类型及负荷状况、计费策略和/或QoS策略选择适合的，且所述物理服务器支持的新资源调度算法。
12.根据权利要求7所述的主机QoS策略变换系统，其中所述物理服务器具体包括：
新队列启动单元，用于启动所述新资源调度算法的队列机制；
新请求转移排序单元，用于将新的资源调度请求转移到所述新资源调度算法的资源申请队列中，并按照所述新资源调度算法进行排序；
已有队列分段单元，对已有的资源调度请求的资源申请队列进行分段，划分成前一分段部分和后一分段部分；
分段转移排序单元，用于将所述后一分段部分转移到所述新资源调度算法的资源申请队列中重新排序；
第一分段调度单元，用于对所述前一分段部分继续采用原来的资源调度算法进行调度执行；
第二分段调度单元，用于在所述前一分段部分调度执行完毕后，对所述后一分段部分采用所述新资源调度算法进行调度执行。
13.根据权利要求12所述的主机QoS策略变换系统，其中所述物理服务器还包括：
资源释放单元，用于在所述前一分段部分调度执行完毕之后，释放所述原来的资源调度算法所占用的虚拟系统资源。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201110431507.9A CN103179048B (zh) | 2011-12-21 | 2011-12-21 | 云数据中心的主机QoS策略变换方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201110431507.9A CN103179048B (zh) | 2011-12-21 | 2011-12-21 | 云数据中心的主机QoS策略变换方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103179048A true CN103179048A (zh) | 2013-06-26 |
| CN103179048B CN103179048B (zh) | 2016-04-13 |
Family
ID=48638679
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201110431507.9A Active CN103179048B (zh) | 2011-12-21 | 2011-12-21 | 云数据中心的主机QoS策略变换方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103179048B (zh) |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104572289A (zh) * | 2013-10-10 | 2015-04-29 | 中国电信股份有限公司 | 基于虚拟化的服务器配置测算处理方法与装置 |
| CN105340246A (zh) * | 2014-05-29 | 2016-02-17 | 华为技术有限公司 | 一种管理系统资源的方法、装置及设备 |
| CN106339388A (zh) * | 2015-07-08 | 2017-01-18 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据库弹性调度方法及装置 |
| CN106411992A (zh) * | 2016-06-03 | 2017-02-15 | 广东睿江云计算股份有限公司 | 一种基于QoS的云主机网络资源保障方法及系统 |
| CN106411779A (zh) * | 2016-06-03 | 2017-02-15 | 广东睿江云计算股份有限公司 | 一种基于QoS的云主机网络数据收发方法及系统 |
| CN106790726A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-05-31 | 电子科技大学 | 一种基于Docker云平台的优先级队列动态反馈负载均衡资源调度方法 |
| WO2017088717A1 (zh) * | 2015-11-23 | 2017-06-01 | 华为技术有限公司 | 一种存储资源分配方法及存储资源分配系统 |
| CN107135241A (zh) * | 2016-02-26 | 2017-09-05 | 新华三技术有限公司 | 一种业务处理方法和装置 |
| CN107205028A (zh) * | 2017-05-25 | 2017-09-26 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种服务分类方法及装置 |
| CN107656805A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-02-02 | 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 | 一种基于Hadoop平台的电力数据作业调度方法 |
| CN108574645A (zh) * | 2017-03-14 | 2018-09-25 | 华为技术有限公司 | 一种队列调度方法及装置 |
| CN112673349A (zh) * | 2018-12-21 | 2021-04-16 | 华为技术有限公司 | 基于QoS即服务的数据确定性可传递通信技术 |
| CN114448987A (zh) * | 2022-03-09 | 2022-05-06 | 深圳市华创智慧健康科技有限公司 | 基于云服务的负荷分散管理方法、装置、设备及介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101706742A (zh) * | 2009-11-20 | 2010-05-12 | 北京航空航天大学 | 一种基于多核动态划分的非对称虚拟机i/o调度方法 |
| CN101719082A (zh) * | 2009-12-24 | 2010-06-02 | 中国科学院计算技术研究所 | 虚拟化计算平台中应用请求调度的方法及其系统 |
| CN101751284A (zh) * | 2009-12-25 | 2010-06-23 | 北京航空航天大学 | 一种分布式虚拟机监控器的i/o资源调度方法 |
| CN102103518A (zh) * | 2011-02-23 | 2011-06-22 | 运软网络科技(上海)有限公司 | 一种在虚拟化环境中管理资源的系统及其实现方法 |
| CN102195886A (zh) * | 2011-05-30 | 2011-09-21 | 兰雨晴 | 一种云平台上的服务调度方法 |
| CN102270159A (zh) * | 2011-08-11 | 2011-12-07 | 浙江大学 | 一种虚拟化环境中的准入控制与负载均衡方法 |
-
2011
- 2011-12-21 CN CN201110431507.9A patent/CN103179048B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101706742A (zh) * | 2009-11-20 | 2010-05-12 | 北京航空航天大学 | 一种基于多核动态划分的非对称虚拟机i/o调度方法 |
| CN101719082A (zh) * | 2009-12-24 | 2010-06-02 | 中国科学院计算技术研究所 | 虚拟化计算平台中应用请求调度的方法及其系统 |
| CN101751284A (zh) * | 2009-12-25 | 2010-06-23 | 北京航空航天大学 | 一种分布式虚拟机监控器的i/o资源调度方法 |
| CN102103518A (zh) * | 2011-02-23 | 2011-06-22 | 运软网络科技(上海)有限公司 | 一种在虚拟化环境中管理资源的系统及其实现方法 |
| CN102195886A (zh) * | 2011-05-30 | 2011-09-21 | 兰雨晴 | 一种云平台上的服务调度方法 |
| CN102270159A (zh) * | 2011-08-11 | 2011-12-07 | 浙江大学 | 一种虚拟化环境中的准入控制与负载均衡方法 |
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104572289A (zh) * | 2013-10-10 | 2015-04-29 | 中国电信股份有限公司 | 基于虚拟化的服务器配置测算处理方法与装置 |
| CN104572289B (zh) * | 2013-10-10 | 2017-11-14 | 中国电信股份有限公司 | 基于虚拟化的服务器配置测算处理方法与装置 |
| CN105340246A (zh) * | 2014-05-29 | 2016-02-17 | 华为技术有限公司 | 一种管理系统资源的方法、装置及设备 |
| CN106339388A (zh) * | 2015-07-08 | 2017-01-18 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 数据库弹性调度方法及装置 |
| WO2017088717A1 (zh) * | 2015-11-23 | 2017-06-01 | 华为技术有限公司 | 一种存储资源分配方法及存储资源分配系统 |
| CN107135241A (zh) * | 2016-02-26 | 2017-09-05 | 新华三技术有限公司 | 一种业务处理方法和装置 |
| CN106411992B (zh) * | 2016-06-03 | 2019-09-10 | 广东睿江云计算股份有限公司 | 一种基于QoS的云主机网络资源保障方法及系统 |
| CN106411779A (zh) * | 2016-06-03 | 2017-02-15 | 广东睿江云计算股份有限公司 | 一种基于QoS的云主机网络数据收发方法及系统 |
| CN106411992A (zh) * | 2016-06-03 | 2017-02-15 | 广东睿江云计算股份有限公司 | 一种基于QoS的云主机网络资源保障方法及系统 |
| CN108574645A (zh) * | 2017-03-14 | 2018-09-25 | 华为技术有限公司 | 一种队列调度方法及装置 |
| CN108574645B (zh) * | 2017-03-14 | 2020-08-25 | 华为技术有限公司 | 一种队列调度方法及装置 |
| CN106790726A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-05-31 | 电子科技大学 | 一种基于Docker云平台的优先级队列动态反馈负载均衡资源调度方法 |
| CN106790726B (zh) * | 2017-03-30 | 2020-08-11 | 电子科技大学 | 一种基于Docker云平台的优先级队列动态反馈负载均衡资源调度方法 |
| CN107205028A (zh) * | 2017-05-25 | 2017-09-26 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种服务分类方法及装置 |
| CN107656805A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-02-02 | 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 | 一种基于Hadoop平台的电力数据作业调度方法 |
| CN112673349A (zh) * | 2018-12-21 | 2021-04-16 | 华为技术有限公司 | 基于QoS即服务的数据确定性可传递通信技术 |
| CN114448987A (zh) * | 2022-03-09 | 2022-05-06 | 深圳市华创智慧健康科技有限公司 | 基于云服务的负荷分散管理方法、装置、设备及介质 |
| CN114448987B (zh) * | 2022-03-09 | 2024-01-26 | 深圳市华创智慧健康科技有限公司 | 基于云服务的负荷分散管理方法、装置、设备及介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN103179048B (zh) | 2016-04-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103179048A (zh) | 云数据中心的主机QoS策略变换方法及系统 | |
| US10185592B2 (en) | Network storage device using dynamic weights based on resource utilization | |
| US10387202B2 (en) | Quality of service implementation in a networked storage system with hierarchical schedulers | |
| Calheiros et al. | Energy-efficient scheduling of urgent bag-of-tasks applications in clouds through DVFS | |
| CN102696000B (zh) | 用于虚拟化数据中心中的协调能量管理的方法和设备 | |
| US20140040474A1 (en) | Maximizing server utilization within a datacenter | |
| US20130167152A1 (en) | Multi-core-based computing apparatus having hierarchical scheduler and hierarchical scheduling method | |
| WO2012103728A1 (zh) | 热点域虚拟机cpu调度方法及虚拟机系统 | |
| KR20090024256A (ko) | 비파괴 시간에 실행하도록 컴퓨터 마이크로-작업을 스케쥴링하는 방법, 시스템 및 장치 | |
| CN102681895A (zh) | 一种动态自迁移云服务方法 | |
| JP2012058815A (ja) | 計算機システム、及び、計算機システムの制御方法 | |
| CN102262567A (zh) | 虚拟机调度决策的系统、平台及方法 | |
| KR20130115553A (ko) | 동적 자원 관리를 위한 2단계 자원 관리 방법 및 장치 | |
| CN103297499A (zh) | 一种基于云平台的调度方法及系统 | |
| WO2015100995A1 (zh) | 一种智能服务调度方法 | |
| KR20130019698A (ko) | 사용자 스케줄러와 마이그레이션(Ｍｉｇｒａｔｉｏｎ)을 통한 자원 최적화 방법 및 시스템 | |
| CN103491151A (zh) | 一种云计算资源的调度方法、装置及云计算平台 | |
| CN115794337A (zh) | 资源调度方法、装置、云平台、设备及存储介质 | |
| CN106095581B (zh) | 一种私有云条件下的网络存储虚拟化调度方法 | |
| WO2012006920A1 (zh) | 一种自适应回收垃圾对象的系统及方法 | |
| CN113672391A (zh) | 一种基于Kubernetes的并行计算任务调度方法与系统 | |
| CN115878260A (zh) | 一种低碳自适应云主机任务调度系统 | |
| CN107203256B (zh) | 一种网络功能虚拟化场景下的节能分配方法与装置 | |
| CN117909061A (zh) | 基于gpu混合集群的模型任务处理系统和资源调度方法 | |
| CN110308991B (zh) | 一种基于随机任务的数据中心节能优化方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20130626 Assignee: Tianyiyun Technology Co.,Ltd. Assignor: CHINA TELECOM Corp.,Ltd. Contract record no.: X2024110000040 Denomination of invention: Method and System for QoS Policy Transformation of Hosts in Cloud Data Centers Granted publication date: 20160413 License type: Common License Record date: 20240914 |