CN113157389B - 一种基于进化博弈论的虚拟机整合方法 - Google Patents

一种基于进化博弈论的虚拟机整合方法 Download PDF

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Abstract

虚拟机整合是数据中心降低能耗的重要手段。通过定期地关闭空闲的主机减少运行主机的数量，达到降低总能耗的目的。现有的以降低能耗为目的的虚拟机整合方法存在着不保证解可行、不保证解全局最优的问题，而且能耗计算的准确性以及方法求解的时间复杂度上也存在很大的提升空间。本发明提出一种基于进化博弈论的虚拟机整合，该方法能够在每次虚拟机动态合并时实现全局最优并具有实施可行性。本发明由建立目标函数、求解虚拟机整合方案和虚拟机整合三部分组成，使用该方法对数据中心的虚拟机分配进行优化，可以大大降低能耗，同时，该发明导致的运行时间、SLA违例数、总的虚拟机迁移数等性能指标均保持在可接受的范围内。

Description

一种基于进化博弈论的虚拟机整合方法
技术领域
本发明涉及互联网云计算领域，具体涉及一种云数据中心中基于进化博弈论虚拟机整合的方法。
背景技术
由于应用的不断增长，云计算已经成为全球数字经济的重要组成部分。云数据中心消耗了大量的能源，从而带来了了高昂的运营成本和二氧化碳排放。虚拟化技术允许同一个物理机运行属于多个用户的不同应用程序，从而提高数据中心资源的利用率。虚拟机整合是数据中心降低能耗的重要手段。通过定期地关闭空闲状态的主机来减少运行主机的数量，可以达到降低总能耗的目的。
虚拟机整合是NP难问题。一些研究者把虚拟机整合看作装箱问题，主机的资源容量看作箱，虚拟机的当前资源需求看作物品，求解将虚拟机整合到主机上所需主机的最少数目以及虚拟机至主机的映射方案。这种虚拟机整合方法以使用最少数目的主机装入虚拟机为目标，没有考虑解的可行性，即在现行解的情况下，如何保证在不关闭虚拟机的前提下，将每一个虚拟机从源主机迁移到目标主机。这导致一些最优解因为不可行而无意义。另外一些研究者将虚拟机整合问题看作数学优化问题，一般以降低能耗为目标，以虚拟机迁移成本、用户的服务质量降低限度等一些与现实应用场景相关的条件为约束。这类优化问题一般采用启发法或元启发法来求解。然而，启发法取得的解只能保证局部最优，元启发法存在解的搜索空间过大，算法执行时间过长的问题。从能耗计算上来看，现有的研究大多是利用资源利用率(例如，CPU利用率、磁盘利用率等)估计能耗，没有考虑更多的因素，实际上，主机能耗除了运行状态和空闲状态有很大的能耗差异外，运行状态和睡眠状态下的能耗也有很大差异，而把空闲主机置为睡眠(而不是关闭)又可以在下次主机唤醒时节省很多的能耗(与开机相比)。随着虚拟机的动态合并，移走全部虚拟机的源主机被关闭或睡眠状态，目标主机可能被开机或唤醒，主机状态的改变非常频繁，与状态有关的能耗(不同状态下的能耗和状态切换的能耗)是不可忽视的。
综上所述，现有的以降低能耗为目的的虚拟机整合方法存在着不保证解可行、不保证解全局最优的问题，而且能耗计算的准确性以及方法求解的时间复杂度上也存在很大的提升空间。
发明内容
本发明为了客服现有技术的不足，提出一种基于进化博弈论的虚拟机整合方法，该方法能够在进行虚拟机动态合并时实现全局最优并具有实施可行性，而且能够有效地降低数据中心能耗。本发明通过以下技术方案来解决其技术问题：一种基于进化博弈论的虚拟机整合方法，包含以下步骤：
(1)建立满足一定约束(例如完整性约束，SLA约束等)的虚拟机整合的目标函数，包括以下子步骤：
(1.1)建立与状态相关的主机能耗模型；
(1.2)建立因虚拟机动态合并而引起的状态切换的能耗模型；
(1.3)建立虚拟机迁移的能耗模型；
(1.4)基于步骤(1.1)-(1.4)，建立总能耗模型；
(1.5)建立关于能耗的目标函数；
(2)基于进化博弈论，求得虚拟机整合方案，使得步骤(1)建立的目标函数最优，包括以下子步骤：
(2.1)获取过载主机上需要迁移的虚拟机和欠载主机上的虚拟机构成虚拟机列表，获取数据中心所有主机构成主机列表；
(2.2)将每个虚拟机映射为一个玩家，基于进化博弈论，在每个整合步，每个采取一个对自己最佳(效用函数最小)的策略。包括以下子步骤：
(2.2.1)计算数据中心的当前能耗；
(2.2.2)从虚拟机列表中随机选取一个虚拟机，产生一个随机数，如果该随机数小于扰乱因子d，则为该虚拟机随机分配一台主机作为目标主机；否则，转步骤(2.2.2；
(2.2.3)在其它虚拟机保持映射不变的前提下，计算将其迁移到每台主机的效用函数，效用函数由四部分组成：在现有策略下虚拟机所在主机的能耗；采取新策略后主机能耗的变化，包括源主机和目标主机的能耗变化；采取新策略后，源主机和目标主机上的状态切换产生的能耗；采取新策略所需的虚拟机迁移产生的能耗。找到使效用函数值最小的主机；
(2.2.4)按照步骤(2.2.1)和(2.2.2)的方法为每一个虚拟机分配一个主机，构成一个虚拟机整合方案；
(2.2.5)按照步骤(2.2.3)的方法构成一个新的虚拟机整合方案；
(2.2.6)如果(2.2.3)和(2.2.4)产生的整合方案不同，继续产生新的整合方案，并保留上一个步骤(2.2.4)产生的整合方案，一直迭代到最新产生的两个方案完全一致；
(2.2.7)计算在该整合方案下数据中心的能耗，并与(2.2.1)的能耗比较，如果该整合方案的能耗较低，将其作为当前的最优整合方案；
(2.2.8)重复执行(2.2.2)-(2.2.7)，直到达到最大进化轮数为止；
(2.2.9)将(2.2.8)得到的最优整合方案作为最终整合方案；
(3)进行虚拟机整合。按照最优的整合方案，将虚拟机迁移到目标主机。
附图说明
图1不同方法的性能比较图
图2虚拟机整合流程图
具体实施方式
一种基于进化博弈论的虚拟机整合方法，包含以下步骤：
(1)建立满足一定约束(例如完整性约束，SLA约束等)的虚拟机整合的目标函数，包括以下子步骤：
(1.1)建立与状态相关的主机能耗模型；
(1.2)建立因虚拟机动态合并而引起的状态切换的能耗模型；
(1.3)建立虚拟机迁移的能耗模型；
(1.4)基于步骤(1.1)-(1.4)，建立总能耗模型；
(1.5)建立关于能耗的目标函数；
(2)基于进化博弈论，求得虚拟机整合方案，使得步骤(1)建立的目标函数最优，包括以下子步骤：
(2.1)获取过载主机上需要迁移的虚拟机和欠载主机上的虚拟机构成虚拟机列表，获取数据中心所有主机构成主机列表；
(2.2)将每个虚拟机映射为一个玩家，基于进化博弈论，在每个整合步，每个采取一个对自己最佳(效用函数最小)的策略。包括以下子步骤：
(2.2.1)计算数据中心的当前能耗；
(2.2.2)从虚拟机列表中随机选取一个虚拟机，产生一个随机数，如果该随机数小于扰乱因子d，则为该虚拟机随机分配一台主机作为目标主机；否则，转步骤(2.2.2；
(2.2.3)在其它虚拟机保持映射不变的前提下，计算将其迁移到每台主机的效用函数，效用函数由四部分组成：在现有策略下虚拟机所在主机的能耗；采取新策略后主机能耗的变化，包括源主机和目标主机的能耗变化；采取新策略后，源主机和目标主机上的状态切换产生的能耗；采取新策略所需的虚拟机迁移产生的能耗。找到使效用函数值最小的主机；
(2.2.4)按照步骤(2.2.1)和(2.2.2)的方法为每一个虚拟机分配一个主机，构成一个虚拟机整合方案；
(2.2.5)按照步骤(2.2.3)的方法构成一个新的虚拟机整合方案；
(2.2.6)如果(2.2.3)和(2.2.4)产生的整合方案不同，继续产生新的整合方案，并保留上一个步骤(2.2.4)产生的整合方案，一直迭代到最新产生的两个方案完全一致；
(2.2.7)计算在该整合方案下数据中心的能耗，并与(2.2.1)的能耗比较，如果该整合方案的能耗较低，将其作为当前的最优整合方案；
(2.2.8)重复执行(2.2.2)-(2.2.7)，直到达到最大进化轮数为止；
(2.2.9)将(2.2.8)得到的最优整合方案作为最终整合方案；
(3)进行虚拟机整合。按照最优的整合方案，将虚拟机迁移到目标主机。

Claims (3)

1.一种进化博弈论的虚拟机整合方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)建立满足一定约束的虚拟机整合的目标函数，包括以下子步骤：
(1.1)建立与状态相关的主机能耗模型；
(1.2)建立因虚拟机合并而引起的状态切换的能耗模型；
(1.3)建立虚拟机迁移的能耗模型；
(1.4)基于步骤(1.1)-(1.4)，建立总能耗模型；
(1.5)建立关于能耗的目标函数；
(2)基于进化博弈论，求得虚拟机整合方案，使得步骤(1)建立的目标函数最优，包括以下子步骤：
(2.1)获取过载主机上需要迁移的虚拟机和欠载主机上的虚拟机构成虚拟机列表，获取数据中心所有主机构成主机列表；
(2.2)将每个虚拟机映射为一个玩家，基于进化博弈论，在每个整合步，每个采取一个对自己最佳，即效用函数最小的策略，包括以下子步骤：
(2.2.1)计算数据中心的当前能耗；
(2.2.2)从虚拟机列表中随机选取一个虚拟机，产生一个随机数，如果该随机数小于扰乱因子d，则为该虚拟机随机分配一台主机作为目标主机；否则，转步骤(2.2.2)；
(2.2.3)在其它虚拟机保持映射不变的前提下，计算将其迁移到每台主机的效用函数，效用函数由四部分组成：在现有策略下虚拟机所在主机的能耗；采取新策略后主机能耗的变化，包括源主机和目标主机的能耗变化；采取新策略后，源主机和目标主机上的状态切换产生的能耗；采取新策略所需的虚拟机迁移产生的能耗，找到使效用函数值最小的主机；
(2.2.4)按照步骤(2.2.1)和(2.2.2)的方法为每一个虚拟机分配一个主机，构成一个虚拟机整合方案；
(2.2.5)按照步骤(2.2.3)的方法构成一个新的虚拟机整合方案；
(2.2.6)如果(2.2.3)和(2.2.4)产生的整合方案不同，继续产生新的整合方案，并保留上一个步骤(2.2.4)产生的整合方案，一直迭代到最新产生的两个方案完全一致；
(2.2.7)计算在该整合方案下数据中心的能耗，并与(2.2.1)的能耗比较，如果该整合方案的能耗较低，将其作为当前的最优整合方案；
(2.2.8)重复执行(2.2.2)-(2.2.7)，直到达到最大进化轮数为止；
(2.2.9)将(2.2.6)得到的最优整合方案作为最终整合方案；
(3)进行虚拟机整合，按照最优的整合方案，将虚拟机迁移到目标主机；
主机的功耗表示为：
Figure FDA0003834582730000029
其中，i表示第i台主机，Ci(PSk)表示第i台主机在PSk状态下的能耗，αi是该主机的能耗系数.ri是该主机的校准参数，状态切换的能耗用以下公式表示：
Figure FDA0003834582730000021
状态切换的能耗表示为：
Figure FDA0003834582730000022
其中，SSki表示第i台主机是否发生了第k种状态切换，
Figure FDA0003834582730000023
表示第i台主机发生第k种状态切换所产生的能耗；虚拟机迁移的能耗表示为：
Figure FDA0003834582730000024
其中，
Figure FDA0003834582730000025
表示源主机迁出虚拟机所产生的能耗，
Figure FDA0003834582730000026
表示目标主机迁入虚拟机所产生的的能耗，
Figure FDA0003834582730000027
表示传输过程所产生的的能耗，α，β是需要训练的模型参数，Vj是虚拟机j的大小，B是网络带宽；
目标函数表示为：E(s)＝Ep(s)+Eswit(s)+Emig(s)其中，
Figure FDA0003834582730000028
Figure FDA00038345827300000210
函数E(s)就是在博弈进化过程中，计算解s的能耗的函数，用于计价相对于当前最优解来说，解s的好坏，如果s优于当前最优解，就会把s作为当前最新的最优解；
在步骤(2.2.3)中使用的效用函数由四部分组成，现有映射下主机的能耗可表示为：
Figure FDA00038345827300000211
采取新策略后主机能耗的变化可表示为：Ec_p(s-i，s′i)＝Ep(s-i，s′i)-Ep(s-i，si)，其中，Ep(s-i，si)为原有策略下虚拟机所在主机和目标主机的能耗，Ep(s-i，s′i)为采取新策略后虚拟机所在主机和目标主机的能耗；状态切换的能耗可表示为：Ep_swit(s-i，s′i)＝Eswit_s(s-i，s′i)+Eswit_t(s-i，s′i)，其中，
Figure FDA0003834582730000031
分别表示源主机的状态切换能耗和目标主机的状态切换能耗，
Figure FDA0003834582730000032
表示源主机采取新策略被置为“睡眠”所需的能耗，
Figure FDA0003834582730000033
和
Figure FDA0003834582730000034
表示目标主机被唤醒和被开启所需的能耗；虚拟机迁移的能耗可表示为：
Figure FDA0003834582730000035
其中，
Figure FDA0003834582730000036
和
Figure FDA0003834582730000037
Figure FDA0003834582730000038
表示在旧策略和新策略下，虚拟机所在主机的迁移能耗的模型参数。
2.根据权利要求1所述的一种基于进化博弈论的虚拟机整合方法，其特征在于，在步骤(1.1)中，训练了状态相关的主机能耗模型的参数，通过以0-100％，5％的间隔产生21个CPU利用率负载，用电表测量了相应负载下的主机能耗，进行规范化后，通过拟合回归分析得到αi和ri的值，使用最小二乘法来处理观测值和预测值；在步骤(1.2)中，用电表测量了四种状态切换的能耗，并进行了规范化。
3.根据权利要求1所述的一种基于进化博弈论的虚拟机整合方法，其特征在于，在步骤(2.2)中，将每个虚拟机映射为一个玩家，基于进化博弈论进行优化，进化轮数为1000次，每一轮的进化以达到纳什均衡为终点；使用干扰因子，使得虚拟机以一定的概率，放弃效用函数最小的主机，而是随机选择一台主机，从而可以避免解落入局部最优。
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Assignee: Shaanxi Hongxin Danuo Technology Co.,Ltd.

Assignor: XI'AN University OF POSTS & TELECOMMUNICATIONS

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Denomination of invention: A Virtual Machine Integration Method Based on Evolutionary Game Theory

Granted publication date: 20221025

License type: Exclusive License

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