CN102681899A - 云计算服务平台的虚拟计算资源动态管理*** - Google Patents

Abstract

云计算是IT技术的第三次变革，将深刻影响信息化社会的信息获取模式。云计算服务平台将计算、网络和存储转化为资源池通过网络为用户提供服务。云计算服务平台的虚拟计算资源动态管理技术，提出了一个分层的云计算基础架构模型，定义了三种对象来描述并管理可伸缩的虚拟机资源的状态、属性、特征和行为；可自动化物理服务器到虚拟资源池的供应；提出了一种在线动态扩容的方法，通过实时采集***负载状态和应用运行状况，由人工神经网络作为判断资源伸缩触发的机制，在不中断服务的情况下动态扩展虚拟机算资源。

Description

云计算服务平台的虚拟计算资源动态管理***

一.技术领域

云计算在IT领域里被认为是继微型计算机、互联网之后的第三次变革，是互联网发展的大势所趋。 

云计算是随着虚拟化技术、CPU多核技术、宽带技术、并行运算、分布式计算、网格计算的发展，互联网规模的不断扩大，用户对信息、网络、计算、存储的需求不断增大，服务商为适应这种需求而逐渐发展起来的技术和服务。 

云计算通过将作为IT信息服务提供主体的服务器、操作***、网络、存储、基础软件、平台、架构等技术细节屏蔽并抽象为可运营可管理的计算能力、存储能力等服务形式，通过网络动态地提供给信息使用者，用户按实际使用量进行付费。 

云计算具有以下几个关键点：1)共享的资源和共享的技术架构2)具有分布式的计算模式和存储模式；3)通过虚拟化实现数据中心硬件资源的统计复用和可流动的资源；4)能为用户提供包括软硬件设施在内的不同级别的IT资源服务；5)资源动态扩展，按需供给，按量计费。6)智能化的应用到资源分配；7)自动化的应用部署和资源配置。 

现在云计算已经不单单是一种技术术语或技术架构，更是一种新的服务模式和商务模式。云计算通过将技术领域的服务器、网络、存储、各种操作***、软件做整合，并进一步将产业领域里的公司、单位和企业里的数据中心、设备、人员、服务等作整合，使信息服务做到产业化、规模化、专业化、集约化，大大提升了信息基础资源的使用率和信息服务的效率，节省了社会成本、资源和消耗。 

二.背景技术

云计算的核心技术包含了虚拟化技术、分布式计算技术、云平台管理技术 

2.1虚拟化技术 

2006年以来基于Xen的开源虚拟化发展迅猛，使虚拟化技术逐步开始广泛普及。由于虚拟化技术可以在一台服务器上安装多个操作***，从而大大提高了服务器的使用效率。 

虚拟化代表资源的逻辑表示，理论上不受物理资源的限制。虚拟化技术的实现形式是在操作***中加入一个虚拟化层，将下层的资源抽象成另一形式的资源，提供给上层使用。在实践中有CPU的虚拟化、内存的虚拟化和I/O的虚拟化。 

虽然IBM早在70年代就开始研究此项技术，但在X86架构上实现虚拟化是从VMware在90年代开始的，因为X86很难实现虚拟化，这是因为X86的ISA架构有17条敏感指令不属于特权指令，也就是说虚拟机如果执行这些指令肯能会导致整个***的不稳定。 

所以Vmware推出了全虚拟化的商业版产品，即无需修改客户机的操作***，通过截获客户机执行的特权指令并且扫描客户机内核执行的二进制代码，将敏感指令翻译成虚拟化指令来执行。 

2005年以后出现了以Xen为代表的开源的半虚拟化产品，通过修改Guest OS的代码，使其将那些和特权指令相关的操作都转换会发给VMM的Hypercall(超级调用)，而且Hypercall支持批处理和异步这两种优化方式，使得通过Hypercall能得到近似于物理机的速度。 

2007年以后Intel和AMD都推出了支持硬件虚拟化的产品，通过引入新的CPU指令和运行模式，让虚拟机和VMM运行于不同的处理器模式，如Root模式和Operation模式，当虚拟机执行敏感指令时，***自动切换到Root模式由VMM来执行。 

还有一类虚拟化是以OpenVZ和Solaris Container为代表的操作***虚拟化产品，即将主机的操作***分区，在内核实例的基础上实现虚拟化，***开销更小。但是由于不提供虚拟的操作***环境，许多需要访问底层驱动的应用无法运行，而且与主机操作***不同的操作***也无法运行。 

Vmware虽然提供了许多有效的虚拟机管理***，但是由于VMware是商业版本，按照主机上的CPU插槽数目来收取版本费，对于互联网公司这样需要依靠海量PC服务器来提供服务的用户来讲，使用VMware的成本是极高的。 

而基于XEN或KVM这样的开源虚拟化产品，虽然也有VM的动态迁移功能，但是缺乏虚拟机的管理***，当应对海量虚拟机资源时，缺乏有效的管理工具，无法自动化地分配虚拟机资源和供应虚拟机资源，也缺乏与应用的接口来调用虚拟机资源为应用服务。 

2.2分布式计算技术 

分布式处理是信息处理的一种方式，是与集中式处理相对的一个概念，它通过通信网络将分散在各地的多台计算机连接起来，在控制***的管理控制下，协调地完成信息处理任务。分布式处理常用于对海量数据进行分析计算，它把数据和计算任务分配到网络上不同的计算机，这些计算机在控制器的调度下共同完成计算任务，分布式处理的性能主要取决于数据和控制的通信效率。 

分布式处理是云计算的一个关键环节，它可以部署在虚拟化之上，解决云计算数据中心大规模服务器群的协同工作问题，由分布式文件***、分布式计算、分布式数据库和分布式同步机制四部分组成。 

分布式文件***是分布式计算环境的基础架构之一，它把分散在网络中的文件资源以统一的视点呈现给用户，简化了用户访问的复杂性，加强了分布***的可管理性，也为进一步开发分布式应用准备了条件。分布式文件***建立在客户机/服务器技术基础之上，由服务器与客户机文件***协同操作。控制功能分散在客户机和服务器之间，使得诸如共享、数据安全性、透明性等在集中式文件***中很容易处理的事情变得相当复杂。文件共享可分为读共享、顺序写共享和并发写共享，在分布式文件***中顺序写需要解决共享用户的同一视点问题，并 发写则需要考虑中间***更新导致的一致性问题。在数据安全性方面，需要考虑数据的私有性和冲突时的数据恢复。透明性要求文件***给用户的界面是统一完整的，至少需要保证位置透明、并发访问透明和故障透明。此外，扩展性也是分布式文件***需要重点考虑的问题，增加或减少服务器时，分布式文件***应能自动感知，而且不对用户造成任何影响。分布式文件***的例子有GFS，HDFS，Ceph，Lusture，glusterFS，NFS等。 

分布式数据库是一组结构化的数据集，逻辑上属于同一***，而物理上分散在用计算机网络连接的多个场地上，并统一由一个分布式数据库管理***管理。与集中式或分散数据库相比，分布式数据库具有可靠性高、模块扩展容易、响应延迟小、负载均衡、容错能力强等优点。数据冗余是分布式数据库区别于其他数据库的主要特征之一，它保证了分布式数据库的可靠性，也是并行的基础。随着以SNS为代表的web2.0动态网站的发展，高并发、海量存储和高扩展成了传统关系型数据库的瓶颈，解决这些问题的非关系型数据库NoSQL逐渐发展起来。总之分布式数据和NoSQL数据库的例子有BigTable，HBase，MongoDB，Redis，Tokyo Cabinet，CouchDB，Cassandra等。 

分布式计算是让几个物理上独立的组件作为一个单独的***协同工作。对于分布式编程而言，核心的问题是如何把一个大的应用程序分解成若干可以并行处理的子程序。有两种可能处理的方法，一种是分割计算，即把应用程序的功能分割成若干个模块，由网络上多台机器协同完成；另一种是分割数据，即把数据集分割成小块，由网络上的多台计算机分别计算。大型分布式***通常会同时采取这两种方法，并解决各功能模块间协同工作的问题。这类***可能采用以C/S结构为基础的三层或多层分布式对象体系结构，把表示逻辑、业务逻辑和数据逻辑分布在不同的机器上，CORBA、EJB、DCOM是三种主流的中间件技术。也可能采用基于Web的体系结构，或称Web Service，此模型是高度分布的面向服务的架构，SOAP，WSDL，UDDI是Web Service的核心技术。 

在分布式***中，对共享资源的并行操作可能会引起丢失修改、读脏数据、不可重复读等数据不一致问题，这时需要引入分布式同步机制对并发操作进行控制，最常用的方式是分布式锁机制以及冲突检测。有几种常用的并发控制方法： 

基于锁机制的并发控制方法 

基于时间戳的并发控制方法 

乐观并发控制(Optimistic Concurrency Control)方法 

基于版本的并发控制方法 

基于事务类的并发控制方法 

对于由大规模廉价服务器群构成的云计算数据中心而言，分布式同步机制是开展一切上层应用的基础，是***正确性和可靠性的基本保证。Google Chubby和Hadoop ZooKeeper是云基础架构分布式同步机制的典型代表，用于协调***各部件，其他分布式***可以用它来同步访问共享资源。 

2.3云平台管理技术 

云计算的主要功能是将计算资源、存储资源、网络资源有效地管理起来，以服务的形式提供给使用者。所以不单需要虚拟化技术和分布式计算技术作为基本技术元素，作为一个提供给用户调用计算资源的服务平台，更需要处理虚拟资源和物理资源的整合，解决资源按需分配的问题，动态扩展的问题，自动化管理的问题，应用程序部署的问题，数据管理的问题，以及用户管理、安全备份等问题，这就需要一个完善的云平台管理***来完成。 

以上涉及到的虚拟化技术、分布式计算、分布式存储等技术都是云计算的基本技术组件，但是要将大规模的网络***、数据库、基础软件等作为计算能力、存储能力等以服务的形式提供给使用者，还需要云平台的管理技术将这些组件组织和管理起来，来实现自动化的部署、动态的扩展、应用的支撑、数据的访问等等。 

2.3.1云平台的服务模式和服务类型 

而云计算是一种创新的服务模式，而云平台的服务模式按照按照技术体系架构可分为IaaS、PaaS和SaaS三种： 

IaaS 

云计算平台的最底层是IT基础设施，Infrastructure as a Service就是服务商将IT基础设施包括服务器、网络、存储、操作***虚拟化后变成一种程序可管理的虚拟资源，通过网络为用户提供计算和存储服务。典型的例子如Amazon的EC2，Gogrid和Rackspace也都是云计算IaaS服务提供商。 

PaaS 

PaaS平台是一种开发和托管网络应用的平台，该平台提供几种网络编程语言和框架，用户可以使用这种编程语言和框架编写可扩展和伸缩的应用，在云计算平台中运行，而无需考虑程序是否受到资源的限制。这一般是服务商设计一种编程框架API让用户写的应用调用运行在自己内部的云计算设施上。例如Google的Apps Engine。 

SaaS 

软件即服务，例如Google Gmail，Google Docs。这是一种通过互联网提供软件服务的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，用户不需要下载安装到本地，通过浏览器即可使用。用户可以根据自己实际需求，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用。用户不用再购买软件，且无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件，软件厂商在向客户提供互联网应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让用户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。 

云计算平台按照服务类型又可分为私有云和公有云。在企业内部即防火墙以内部署的，为企业内部IT和生产提供服务的是私有云；在防火墙以外部署的，为公众提供公共服务的是公有云；对于云计算客户来讲，自己有私有云，同时又将一部分数据和计算放到公有云平台，这种云计算的使用模式叫混合云。 

2.3.2云平台的管理技术分析 

对于IaaS而言，云平台的管理是用虚拟化技术将闲散的物理资源集中和管理起来后，考虑如何将这些抽象的虚拟资源提供给用户，并从中创造经济效益。一方面需对IT基础设施进行管理，包括屏蔽硬件差异、监控物理资源使用状态、动态分配虚拟资源等；另一方面还需提供与用户交互的接口，包括提供标准的API接口、提供虚拟资源的配置接口、提供服务目录供用户查找可用服务、提供实时监视和统计功能等。 

对PaaS服务而言，在云平台上需要部署分布式存储、分布式数据库、分布式同步机制和分布式计算模式等技术，使平台就具备分布式软件开发的基本能力后，PaaS云服务商还需要考虑如何将这个开发平台提供给用户，如在用户接口方面，需要提供代码库、编程模型、编程接口、开发环境等。代码库封装平台的存储、计算、数据库等基本功能，供用户开发应用程序时使用。编程模型决定了用户基于云平台开发的应用程序类型，它取决于平台选择的分布式计算模型。PaaS运营管理***需解决用户应用程序运营过程中所需的存储、计算、网络基础资源的供给和管理问题，需根据应用程序实际运行情况动态增加或减少运行实例。为保证应用程序的可靠运行，***还需要考虑不同应用程序间的相互隔离问题，让它们在安全的沙盒环境中可靠运行。 

对SaaS而言，由于服务本身构建在互联网上，用户具备联网能力即可在线使用。不管哪一种服务的运营管理***，都需要解决产品在运营过程中涉及到的计费、认证、安全、监控等***管理问题和用户管理。此外，针对业务特点的不同，各业务运营管理***还需解决各自不同的问题。 

SaaS模式在云计算出现以前就已经存在了，但是SaaS模式在中国也始终没有打开局面。很多SaaS公司都倒闭了，在美国也只有Salesforce一家比较成功。 

现有的云计算服务平台的主流就是PaaS产品和IaaS两种类型。 

PaaS服务是以Google和微软为代表，主要采用并行运算、分布式运算、分布式存储技术，适用的客户具有大型运算任务，如数据挖掘、数据分析、搜索等，用户需要学***滑地过渡到新的***。这种类型的特点是将用户的应用打散揉碎然后分散到资源池中，将计算作为任务发送给各个处于不同地理位置的服务器处理，得到结果返回。 

IaaS服务是以Amazon和RackSpace为代表，主要采用虚拟化技术，适用于单个计算任务不是超大，但是单个应用独占服务器而浪费计算资源，同时面向众多这种类型的应用和计算任务，或者面向众多这种类型的客户。这种类型的服务将硬件服务器资源虚拟化分区，提供给多个计算任务或多个用户服务，并管理众多的虚拟化服务器构成的资源池。对于用户来讲，原有的应用可以迁移到云的环境中，而不需要学习新的编程工具重新编写应用，也不需要安装其他的应用程序，从而可以保护原有的投资，这种类型的特点是将资源池中的资源按需动态分配给需要资源的应用。 

目前在市场上，IaaS的云计算服务占了绝大多数。这是因为，市场相对比较成熟，商务模式相对清晰，用户的应用更容易迁移到云计算环境中，而第一种模式更适用于开发者在云环境中直接编写新的云应用。 

IaaS服务是在基础架构上构造的云计算模式，需要底层的虚拟化产品，如VMware，Xen，KVM等，其中Xen/KVM是开源的产品，Redhat已经集成了Xen和KVM，这些软件被称为HypeVisor或VMM，实现了单台物理机上的虚拟机化资源管理，包括CPU、内存、I/O的虚拟化管理和虚拟机管理。但是如何将众多的虚拟化服务器和网络、存储等作为一个资源池来管理起来，构成一个云计算平台，智能化自动化地为应用提供动态按需分配的资源，单独的虚拟化软件是无法解决的，这需要一个云计算的管理软件来完成，或者叫做云平台管理***来完成，这方面没有标准，没有成熟的产品和方案，少有成功案例可以借鉴。 

从以上分析可以看出，PaaS平台服务是最复杂的，既需要大规模的数据中心和网络***平台作支持，又需要提供完善的分布式应用程序开发环境、编程接口、代码库、编程模型、分布式数据库等，目前只有Google和微软真正有能力提供以Apps Engine为核心的PaaS服务。国内也仅仅有新浪试验了SAE。 

PaaS平台服务的对象是应用开发人员，受众面较小，而且开发人员需要从新学习新的并行编程方式，更增加使用难度。 

PaaS的商业模式不适很清晰，对于Apps Engine的服务类型讲，按照请求调用量、CPU使用量对应用程序计费很难实现，而且由于面向小众的开发者，真正的收入也不高。 

云计算运营真正成功的、有清晰盈利模式的是IaaS，以Amazon为代表，RackSpace，GoGrid等许多公司都自复制这个模式。而且目前云计算服务市场上绝大多数的用户都是在使用Amazon的EC2和S3服务，例如世界上最大的影视租赁服务商Netflix已经转型为以视频流的方式为用户提供影视点播和下载服务，而他们也从原先的自建自运维数据中心到使用基于Amazon EC2的云服务，因为EC2可提供线性扩展。 

2.3.3 IaaS平台管理技术 

Amazon EC2是典型的IaaS服务，提供了可安装操作***的虚拟机，用户可以自己安装应用程序，也可以使用AMI(Amazon Machine Image)，用Amazon EC2可构建一个高度复杂的定制应用。EC2允许用户控制环境参数、底层操作***、存储和网络需求，从技术上讲，它属于很底层的服务，用户可以调整所需要的大部分东西。 

Amazon的EC2作为IaaS服务提供的是一个平台，它的服务是提供虚拟机资源的调用和配置服务，但是调用接口是Amazon自己定义的一系列API程序接口。许多第三方平台开发商可以在Amazon平台之上开发第三方应用，实现用户应用程序的自动化部署，资源的动态扩展等。如果用户选择自服务，则需要学习Amazon EC2服务的API程序接口，再自己编写脚本申请和创建虚拟机环境，应用程序的部署也需要用户自己完成。 

与Amazon EC2类似IaaS云平台还有Joyent、Gogrid，Rackspace，Savvis，Terremark和世纪互联的CloudEx等。由于缺乏统一的接口和通信标准，这些平台间的互操作性很差，用户无法在IaaS服务提供商间无缝迁移。Abiquo公司推出了开源云计算平台AbiCloud，该平台提供了统一的云核心，可用于创建具有扩展能力的公有云和私有云，还提供了用于集成第三方工具和软件的各种接口，协助服务提供商建设满足特定需求的各种云，在IaaS标准化和开源方面做出的努力尝试，但这些尝试并不足以保证IaaS运营管理***随手可用。服务提供商需要根据需要，选择自行研发或在现有开源项目的基础上构建满足企业特定需求的IaaS运营管理***。 

这些IaaS平台本身实现的基本功能只是一个较简单的虚拟机分配，但是即使这样其内部的***实现也非常复杂，Amazon从没有公开过其后台***的实现细节，但是有些开源软件声称实现了Amazon EC2的全部功能，比如OpenNebula，Nimbus，OpenStack，Eucaptus。 

总之，云计算服务平台的管理是一个复杂的问题，目前业界还未形成相关的标准，也没有可以拿来直接部署使用的***，云服务提供商需各自实现。 

2.3.4 IaaS平台管理***的开源产品及其问题： 

Xen Cloud Platform 

Xen Cloud Platform是由开源hypervisor Xen的开发者社区发起的项目，致力于提供给服务商一个完整的基础设施平台，具备开放和基于标准的API，多用户租赁，服务水平协议保障，按需计费的特点。该项目起始于09年中，目前处于快速开发中，***不够成熟，并且安装配置较为复杂。 

Eucalyptus 

Eucalyptus是用于实现云计算件基础设施的软件，让用户充分利用自己的服务器群。Eucalyptus仅实现基本的简单的虚拟机管理功能，其主要目标不是管理功能的强大，而是将基本的虚拟化管理API化。它具有以下特性：与EC2接口兼容(主要接口)用Rocks集群管理工具，安装和部署都很简单安全的内部通信，使用SOAP和WS-Security叠加式的工作方式，无需修改目标Linux环境基本的“云管理”工具，实现***和用户帐户管理，可将多个集群配置成单个云。 

Nimbus 

Nimbus是网格中间件Globus旗下的开源云计算项目，Nimbus面向科学计算需求，通过一组开源工具来实现基础设施即服务(IaaS)的云计算解决方案。在Nimbus平台里，包含的组件有：Workspace节点管理器、基于WSRF的远程协议实现、基于EC2的远程协议实现、云计算客户端、WorkspacePilot整合虚拟机等面向不同层面的应用组件，Nimbus项目各个组件在设计上非常轻量化且具备自身完备性，可以通过多种异构方式进行组合。 

OpenNebula 

OpenNebula是一个建设私有、公共、混合云的开源工具。提供灵活的架构、接口、组件。主要特性包括：支持Xen，Kvm，Vmware，虚拟化平台可对接EC2和ElasticHost，使用libvirt，支持EC2和OGC OCCI接口 

Libvirt 

libvirt是一套免费、开源的支持Linux下主流虚拟化工具的C函数库，其旨在为包括Xen在内的各种虚拟化工具提供一套方便、可靠的编程接口，支持与C等多种主流开发语言的绑定。当前主流linux平台上默认的虚拟化管理工具virt-manager(图形化)，virt-install(命令行模式)等均基于libvirt开发而成。特点：原生C语言接口，以及其他流行语言的绑定接口，符合CIM和QMF规范，支持Xen、Qemu、KVM、LXC、OpenVZ、UML、Virtualbox、VMWare ESX，可远程管理虚拟机、虚拟网络。 

这些开源软件的确实现了Amazon EC2的大部分功能，然后其实质还是计算资源和存储资源的分配，用户的自服务，用户的管理和认证等，而没有真正实现云计算平台所要求的自动化管理、资源的动态扩展、应用的自动化部署等功能，在Amazon平台，这些都是依靠第三方平台开发商提供的，如RightScale等，但是这些公司的软件都是商业化的。用户并不能免费得到。 

2.3.5 IaaS平台管理***的商业化产品及其问题： 

云平台***管理软件的商业版本有：VMware vSphere/vCloud，Dell VIS，Platform ISF，Heroku，RightScale，BMC，IBM，HP，OpSource等。 

VMware 

VMware用于虚拟化和云计算平台管理的产品主要是vSphere和vCloud。 

vSphere主要用于服务器端虚拟化，通过在一台物理服务器上虚拟出多台虚拟机来起到服务器整合和资源优化等目的。vSphere可被为两部分：其一是VMM(虚拟化管理器Hypervisor)部分，其二是用于整合和管理VMM的vCenter，主要功能有资源和虚拟机清单管理，任务调度，日志管理，警告和实践管理，虚拟机部署和设置等。 

vCloud Director，是VMware的云计算计划，有两个分支，其一是名为VMware vCloud Express的IaaS解决方案，其二是名为VMware Platform as a Service的PaaS解决方案。 

vCloud Director是基于VMware vSphere的虚拟化能力，并扩展了VMware vCenter的资源池功能以使IT部门能够创建“VDC(Virtual Data Center，虚拟数据中心)”，即由计算、网络和存储资源组成的资源池以及预定义的管理策略、服务水平协议和定价机制，并为用户提供基于VDC的计算资源和能在其之上部署应用。vCloud在设计上支持资源隔离和多租户，为此vCloud引入了两个非常核心的概念：其一是用于对资源进行隔离的VDC；其二是用于支持多租户机制的组织(organization)。 

VDC是一个包含用于云计算的计算和存储等资源的集合，而管理员通过规则(Policy)来将多个用户组合成同一个组织。 

目前云平台管理***市场上份额最大的商家就是VMware，但是它的产品线很多，为了保护它以前的虚拟化产品，它的新的面向云计算数据中心的产品都是在原有产品上增加的，平台产品和数据中心产品也是分开的，并且资源的隔离和组织的划分都需要人工操作，功能能非常复杂，需要有专门的VMware管理人员才能管理，这都增加了IT管理成本。 

Dell VIS 

戴尔VIS架构能够动态调节应用负载并将计算、存储和网络资产整合进统一的资源池。VIS架构由模块化组件构成，可与客户现有的IT环境相互集成。VIS架构包含以下三个主要组件： 

●高级基础设施管理器(AIM)，支持管理员根据应用负载分配服务器、存储和网络资源，AIM能够从数据中心提取硬件和虚拟化层，因此，客户可专注于配置单一的资源池而非管理多种不同的技术。 

●VIS自助式创建器，能够标准化并自动执行应用的部署流程，进而将工作负载的部署时间缩短至几分钟。VIS自助式创建器能够增强IT控制力，同时加速IT流程，从而节省时间和资源。 

●Dell VIS Director，支持用户全面查看虚拟依赖关系并快速识别虚拟环境中的问题。该模块包含先进的报告、假设和趋势分析、容量和使用率报告、成本分配和拒付解决方案。Dell也是云计算平台管理软件领域一个重要的厂家，VIS可以动态调节应用负责，但是它的硬件自动化部署只能运行于Dell自己的硬件平台上，不支持异构的硬件平台。 

Platform ISF 

Platform近期也推出了云计算平台管理产品ISF，是针对企业内部私有云的自动化建设，可以集成各种应用程序环境如J2EE，webSphere，Test/Dev等等，并且有多种资源分配策略，关键业务可以预约资源，产品本身做得很好。但是Platform过去十几年以来都是做科学计算HPC领域的，最近才转到云计算领域，所以他的产品自然带有科学计算的痕迹，如控制应用负载分配到不同的虚拟机中，这个其实可以用LSF等负载均衡来替代。 

这个产品更多面向企业内部大规模应用，而不是互联网web应用。 

另外ISF的价格非常昂贵，按照服务器的每个CPU插槽收取＄795美金的版本费。对于互联网公司来说，大都采用海量廉价的PC服务器，这种价格是没人能够负担的。 

BMC 

BMC推出一个云计算生命周期管理方案，包括策略推动的服务目录，并且对服务进行定制化，用于云计算资源请求和控制的自助服务；适用私有云和公共云服务的基础架构，对于包括计算、网络、存储、应用在内的整个服务栈进行动态配置；基于性能分级的安全网络服务和即用的云管理工作流；性能监测工具监管云服务的性能表现；基于ITIL的实现流程。 

云计算生命周期管理方案隶属于BMC云服务管理方案系列，通过该方案建立的云平台，能够实现对多租户云基础架构物理和虚拟分割的自动化，负载平衡、防火墙和服务等级管理可以自动连接到每个容器上；可实现“自助服务”云管理门户，并简化操作，无缝集成对公共和私有云基础架构的规划、调配以及管理。 

但是BMC是做软件业务流程起家的，所以他的云计算管理软件更加侧重于业务服务流程管理，BMC的老板也说BMC做的是云计算的管理，做的不是提供云计算，但是必须先要有整合物理和虚拟计算资源，才能有云计算的服务提供。所以BMC的软件是针对已经使用了如Amazon EC2云计算的客户的，即用BMC的云管理软件来管理使用的Amazon EC2，所以这套软件并不针对要建立和管理云计算基础设施并提供云服务的用户。 

国内自研发：华为，世纪互联，大运，浪潮 

目前国内很多IT巨头如华为、联想、浪潮、方正、曙光、阿里巴巴、世纪互联等也纷纷高调涉足云计算产业，投入巨资试图在中国的云计算产业占有一席之地，很多公司甚至单独分出一家子公司来专作此业务。 

华为在开源软件Eucalyptus的基础上开发了一套云计算平台管理软件，现在正试图与***、联通和电信三大运营商合作，推出他们的云计算软硬件解决方案。浪潮和曙光等也在开发云操作***，涵盖虚拟化、资源管理、任务调度、负载均衡、作业管理、安全认证、计费等，但是还没有在市场上推出。 

市场上可见到的是世纪互联的云快线，目前这个产品还是半自动化，在用户自助服务、资源配置管理、动态扩展方面还很不成熟。 

目前中国的大部分公司都是靠开源软件做云计算平台管理***，因为这个市场不成熟，客户也没有见过什么是云计算的产品，所以很容易取得初期的市场，但是开源软件也有很多问题，这个几个开源软件都是只能提供虚拟机分配的基本功能，基于策略的资源自动分配和资源动态扩展功能，也没有硬件平台的自动化供应。而且这些开源软件作了很多网络池和存储池等较少用到的功能，然而在实际应用中，网络池可以依靠LVS来实现，存储池也可以靠分布式文件***实现。 

而且开源软件本身并不能直接拿来做企业运行的工程化软件，程序漏洞很多，没有经过压力测试，缺少管理风险和处理问题的机制，可靠性都不高，无法承担工程化任务。同时开源社区本身也并不总是能够提供及时的技术支持和帮助的。 

例如华为现在在市场上推的***是基于Eucalyptus就不是完全开源的，有很多高级功能比如负载均衡和扩展就不是开源的。 

总之目前市场上的商业软件和基于开源的软件都有这样那样的问题：缺少自动化管理，同质性高，功能太复杂，需要太多的人工配置，缺少自动化供应，缺少资源动态扩展，国外的商业化云计算管理软件还没有汉化，国内的软件还没有开发出来。 

三.发明内容

这个发明是一个云计算服务平台的虚拟计算资动态管理***，解决了上述的开源***和商业化***的各种问题，可提供虚拟化资源的供应、配置、分配、扩展、管理。专注于云计算资源的快速部署、供应、资源的分层管理、资源的高效整合和共享、资源的弹性伸缩，动态触发机制，资源池的线性扩展。 

3.1特点： 

●可生成共享的物理资源池，在不同部门和不同应用之间共享 

●对应业务逻辑的分层架构模型 

●支持Xen、KVM、VMware、OpenVZ等主流虚拟化驱动，采用Libvirt调用 

●支持Windows、Solaris、Linux等虚拟计操作*** 

●支持Kickstart，SystemImager，TFTP，PXE，DHCP等协议 

●生成可流动的虚拟资源池，消除单点故障，增加稳定性 

●智能化的资源对应用分配策略，减少人工辅助。 

●自动化的物理服务器到虚拟资源池的快速供应，增强了业务响应的敏捷性。 

●自动化的应用程序部署 

●资源动态扩展，不会影响应用程序的服务。 

●自适应的扩容触发机制，可调节触发阈值。 

●应用程序负载均衡集成 

●分布式的缓存 

●不同类型的应用程序集成，J2EE，HPC，Test/Dev 

●管理界面简洁，提供命令行接口。 

3.2功能： 

提供图形化的友好界面让用户自己定义或选择所需的计算资源，用户可用鼠标拖拽的方式在云平台上搭建一个企业IT或互联网应用架构。 

***可在数分钟内动态生成并交付满足用户需求的计算资源。 

云平台管理***自动分析用户需求，按照预定义好的策略分配所需资源。 

用户无需安装配置操作***，***已在所有虚机中完成操作***的安装。 

用户无需自己安装配置应用程序，管理***将用户提交的应用程序自动部署，并提供负载均衡服务、级别管理、帐号管理、容错管理、备份管理等。 

云平台***为所有用户提供缓存服务、web服务、邮件服务、目录服务、VPN服务等基础IT服务。 

云平台***为用户提供按需动态扩展服务，用户编写的程序无需考虑资源扩展问题，海量用户并发量和流量带来的负载压力问题。 

用户无需学***台上。 

云平台***可自动完成硬件服务器初始化和虚拟化，并自动安装配置虚拟机，组成虚拟资源池。 

***实现自动化管理，减少了人工操作。只需在***初始安装时指定资源分层级别和***动态扩展策略，在以后的服务中，***可自动化地分配与扩展资源，而操作者只需向资源池中添加物理服务器即可。 

总之***提高了服务器运行效率和使用效率，增强了平台稳定性，提高了自动化管理能力，降低了业务响应时间。 

3.3工作原理： 

一个典型的互联网应用的技术框架图如图1所示。每个方框代表一组程序完成的特定功能。在每个水平方向上的方框都处在同一业务逻辑层次上，整个应用的逻辑走向是从上到下由箭头方向所示。大型的互联网企业或其它IT企业都是有多个这样相同或类似的应用部署在这样的架构上，而每个应用的程序组件都绑定特定的服务器资源。 

那么根据业务的逻辑流程，这个架构可以抽象为图2所示，即把资源分成以下不同的层次。 

服务器硬件资源经过虚拟化后按照预定义的策略被分成多个的逻辑层次。 

每个层次抽象成一个虚拟机组成的资源池。 

每个层次的虚拟机资源配置都不相同。 

层次之内所有的虚拟机配置是相同的。 

每个层次都支持不同的业务，每个业务在特定层次内是共享这个层次的虚拟机资源池。 

每个业务在纵向层次有逻辑业务和数据的走向。 

在***中定义3种对象，Aggregate，Vol，vTask。 

Aggregate对象是一种代表所有同类虚拟机(VM)的聚合，每一个Aggregate对应如图3所示的一个层次的虚拟机集合。 

Vol对象是在Aggregate之上的一个子集对象，是代表某一业务在这个层次的分配的虚拟机集合。 

vTask对象代表一个虚拟的业务在各层次上所需的vol的集合，包含了业务逻辑流程。 

三者之间的关系如图3所示。 

每个对象的特点： 

Aggr： 

●Aggr是代表一种相同类型虚拟机的聚合的对象，在聚合中的每个虚拟机都具有相同的属性，比如相同的CPU数量和频率，内存大小，硬盘容量等。 

●当***生成Aggr的实例时，只需指定一系列具有相同虚拟机配置的物理机名，***即将这些物理机上的连续VM分配给Aggr的实例。 

●Aggr的底层是物理机。 

●Aggr可以靠添加机器手动扩展。 

Vol 

●Vol是一种逻辑上的装载VM的容器，可以通过增加或减少VM任意改变容器的大小，所以不受物理机的硬件限制。 

●Vol的大小决定于应用需要多少数据量传输、多少数据存储等资源需求，而不是决定于物理机上有多少虚拟机。 

●Vol里的VM是分布在不同的物理机上的，如图4所示，可以将流量分配到不同的机器上，并且一台机器出现故障时，也仅影响业务的一部分，而不会影响整个业务。 

●Vol可以自动的在线增加和减少。 

●Vol是为某个具体应用在某个Aggr实例上产生的。 

vTask 

●vTask对应一个应用 

●vTask由分布在不同Aggr里的vol组成 

●vTask定义不同Aggr里的vol的逻辑走向。 

物理机、虚拟机、Aggr对象、Vol对象和vTask对象的关系如图5所示： 

***中每一对象都有一个全局属性，用来描述对象中数据记录的元信息。 

***把每个VM当作一个dead end来管理，所有经过***部署的VM都有一个数据记录，记录名字、IP地址、操作***版本、CPU个数、内存、硬盘大小、VM在物理机的位置和物理机的名字等等。 

每个Aggr维护一个VM的可分配资源池，由双向链表组成；还维护一个vol的链表。 

每个Vol维护一个已分配的VM链表。 

每个vTask维护一个分配的Aggr链表。 

***还维护总的物理机链表、Aggr的列表和vTask的列表。 

***用heartbeat来监测属于Aggr的每个VM，如果由于服务器宕机而VM不可达，该VM会被打上不可用标记，VM恢复时，***恢复标记。 

当Aggr上VM的可分配资源池足够小时，添加物理机可扩展Aggr，新增的VM会加入到备用VM池的双向列表的尾部。 

这种设计的好处是资源利用效率提高，配置灵活，资源共享。 

图6是采用以前的配置，每个应用都被限制在物理机上，富裕的资源和性能不能被紧缺资源或性能的应用分享。 

图7显示通过这种新的设计而部署的应用可以共享VM聚合的资源和性能。 

在***实现时，物理资源被虚拟化为由虚拟机构成的资源池，虚拟机被划分到各个Aggr对象，在Aggr对象上产生可伸缩的由VM组成的VOL变量。每个Aggr上可有多个Vol，Vol可动态伸缩，当Aggr空间不够时，管理员可添加VM扩展Aggr。 

例如在Aggr实例之上生成vol的实例，通过命令行create vol vol1 on aggr1 vm 10，在aggr1上生成vol1实例，要求***分配10个VM。***会在Aggr1中不同的物理机上选择VM来生成Vol。这样任意一个物理机宕机不影响Vol上的应用，增加了可用性。 

生成vol对象实例后，我们指定***生成对象vTask的实例，即根据应用的需求，指定不同层次的vol。例如create vTask vtask1 aggr1.vol1，aggr2.vol1，aggr4.vol1. 

这里我们生成一个vTask对象的实例，vtask1，包含aggr1上的vol1、aggr2上的vol1、aggr4上的vol1等。 

四.附图说明

图1，典型的企业IT软件或互联网应用的技术架构。 

图2，分层的业务逻辑架构。 

图3，三个对象在分层架构上的表示。 

图4，Vol对象上的虚拟机跨物理机分布。 

图5，三个对象和物理机、虚拟机的关系。 

图6，采用本***之前的应用模式。 

图7，采用本***之后的应用模式。 

图8，5个子***的关系图。 

图9，Aggr的虚拟机备用池的双向链表 

图10，应用程序进程间通讯 

图11，***生成Vol实例的算法 

图12，***分配虚拟机(VM)的算法 

图13，神经网络的矩阵训练算法 

五.具体实施方式

云平台管理***由5个子***构成，如图8所示： 

1)资源自动化部署*** 

2)虚拟机管理*** 

3)应用部署*** 

4)资源分配与管理*** 

5)资源动态扩展*** 

5.1资源自动化部署***： 

资源自动化部署***完成物理资源初始化、安装、配置和转化为虚拟化资源池。 

自动化部署也叫Provisioning***，是一套基于Kickstart的并使用Perl，Python和脚本开发的***。 

在交换机做好端口初始化后，将物理机接入网络端口，机器启动后，自动通过PXE引导boot，发现所在的网段，根据设定好的要求，自动选择Kickstart profile，完成自动化***安装与配置。 

在主机操作***安装的同时安装虚拟机操作***，按照定义好的配置模板配置虚拟机，配置应用服务，最后进入到虚拟资源备用池，按照分层架构和预定义的规则库自动地将资源池中的虚拟机分成不同的聚合集群，每个聚合对应一个层次。 

5.1.2前期准备 

自动化部署的前期准备需要手动完成，包括： 

●BIOS和firmware的配置，包括firmware的升级，时间的配置，VT enable，Hyperthreading disable，PXE enable，Raid config等等。 

●配置好交换机网络端口和网段，不同的应用服务器连接到不同的网段。 

●配置好DNS，即加入IP和服务器主机名。 

5.1.3操作***自动安装 

在安装操作***后可自动配置***参数的配置，包括主机名，Username，Password，IP，kernel Parameters，ulimit，disable services，enable cache etc. 

该***支持Kickstart，Systemlmager，PXE，DHCP，TFTP等协议。 

***支持Image映像，并存放在Systemlmager服务器中。应用的首台服务器安装由kickstart完成，其它服务器配置由Systemlmage完成自动化部署。由Systemlmager完成自动化部署的时间比Kickstart缩短3到5倍，大大提高安装效率。 

5.1.4虚拟机的配置与安装 

虚拟机的Hypervisior选用KVM。 

KVM要求服务器BIOS必须先enable VT。VT是Intel扩展的CPU运行模式，可在硬件级别运行虚拟机的敏感指令。由于使用了VT，KVM可以大大简化其作为Hypervisior的代码，并且利用Linux Kernel自身的功能实现虚拟机要求的环境，所以KVM比Xen小巧，且自身作为Kernel model运行，不需要像Xen一样另外加载一个Kernel. 

虚拟机的CPU的分配： 

每个虚拟机可分配一到两个物理CPU内核 

虚拟机的内存分配： 

根据不同业务和应用的需求，虚拟机内存可分为4G，8G，12G，16G，24G。 

虚拟机的硬盘分配： 

虚拟机的硬盘直接分配在物理机硬盘块分区上，可提高I/O读写速度3到5倍。 

虚拟机的安装： 

物理机和虚拟机混合部署，在安装物理机的postinstall阶段将压缩的虚拟机映像copy到物理机，然后解压缩并安装所有虚拟机，可节省5到10倍的时间。 

虚拟机的配置： 

按照规则库划分虚拟机网络、CPU、内存和硬盘分区。 

5.1.5补丁升级(patching) 

Patching***用来统一为天涯数据中心的各种操作***作升级服务。 

Patching***维护一个***和软件的补丁和包的Repository Server，可从外网下在各种软件包和补丁，在内网为不同环境的***提供服务。 

Patching***管理不同类型的补丁的版本，并可为Image服务器的各Image打补丁或升级。 

Patching***选用mrepo Server来保存补丁文件，mrepo支持Yum和up2date。 

5.1.6虚拟资源池的生成 

生成虚拟资源池的过程是向表里添加记录，生成对象和指针链表等： 

1)生成物理机库表记录： 

物理机表： 

ID

Hostname

IP Addr

System

Version

Partition

VM List

2)生成虚拟机表记录： 

虚拟机表： 

虚拟机： 

ID，Hostname，IP，System，Version，Host ID，Iocation，Availibility，Vol，Aggr，vTask，User，CPU，Memory，Size，Timestamp 

3)通过规则库，生成缺省的Aggr对象。Aggr对象如下表所示： 

Aggr对象	属性
		Aggr0	LVS
Aggr1	Varnish
		Aggr2	Web
Aggr3	Java
		Aggr4	PHP
Aggr5	应用类1
		Aggr6	应用类2
Aggr7	应用类3
		Aggr8	Memcache
Aggr9	开发类

这些是***预定义的Aggr对象，用户也可自定义新的Aggr对象及其属性。 

4)通过规则库，将虚拟机资源归类到不同的Aggr集合 

虚拟机在物理机上分布示如下表所示，假设10台物理机，每台10个虚拟机： 

物理机1

物理机2

物理机3

物理机4

物理机5

物理机6

物理机7

物理机8

物理机9

物理机10

P1V1

P2V1

P3V1

P4V1

P5V1

P6V1

P7V1

P8V1

P9V1

P10V1

P1V2

P2V2

P3V2

P4V2

P5V2

P6V2

P7V2

P8V2

P9V2

P10V2

P1V3

P2V3

P3V3

P4V3

P5V3

P6V3

P7V3

P8V3

P9V3

P10V3

P1V4

P2V4

P3V4

P4V4

P5V4

P6V4

P7V4

P8V4

P9V4

P10V4

..

..

..

..

..

..

..

..

..

..

P1V10

P2V10

P3V10

P4V10

P5V10

P6V10

P7V10

P8V10

P9V10

P10V10

[0246]  ***生成Aggr对象实例，并生成Aggr库表： 

ID

属性

物理机列表指针

VM列表指针

Vol列表指针

vTask

在生成各Aggr对象并将虚拟机分别归类之后，***为每一个Aggr生成一个虚拟机备用池，用双循环指针链表表示，如图9所示。一开始所有虚拟机都在备用池中，当***分配虚拟机时，找到Free list head头指针所指的下一个虚拟机，将其移出双向指针链表。当***回收虚拟时，将其加入双向列表的尾部。 

5.2资源分配与管理*** 

该***管理、追踪并分配虚拟机资源，接受以下三个***发来的请求。 

●来自虚拟机管理***的请求 

●来自应用部署***的请求 

●来自资源动态扩展***的请求 

5.2.1接收来自虚拟机管理***的请求： 

***在Aggr9中找到freelist head后的第一个可分配的VM，将VM的ID返回，将该VM从Aggr9的备用池循环表中删除。 

5.2.2接收来自应用部署***的请求： 

应用部署***传递的参数是，应用程序名字、应用架构层次、每层需要的服务器数量。 

***接收参数后，为该应用产生一个vTask实例，填入vTask库表，根据所需架构层次，为vTask分配对应的Aggr实例并分配顺序，根据每层所需的服务器数量，在每个对应的Aggr实例上生成Vol的实例。 

vTask ID

Aggr ID

Vol ID

VM ID链表

Host ID链表

在生成Vol的实例时，使用如图11所示的算法。 

***最后返回Web层的Vol实例中的VM名字及其IP地址。 

5.2.3当***接收来自资源动态扩展***的请求时： 

当资源动态扩展***监测到某个应用(vTask)在某个架构层(Aggr)的虚拟机(vol)的负载都很高，经过扩容触发机制分析，决定扩容时，会向资源分配***请求新的虚拟机，传递的参数是Aggr ID和Vol ID。 

资源分配***在Aggr的实例中找到备用资源池的free head，找到下一个可用的VM ID，判断该VM所在的主机ID是否在Vol中存在，如果已存在，则找下一个可用的VM ID，增加VM ID到Vol中，同时修改VM表，标示其vol，aggr和vTask，返回vol给资源动态扩展***。 

实现的算法如图12所示。 

5.3资源动态扩展*** 

资源动态扩展***监测应用程序和虚拟机的负载，当决定扩容时将vol ID传送到资源分配与管理***，后者增加VM到Vol后返回。 

5.3.1监测 

通过heartbeat监测***可达性，通过在监控主机和在物理机以及虚拟机中部署的Agent监测虚拟机的负载，包括CPU、内存、进程数、I/O、swap、ping、服务端口连接数、log等数据，定期收集这些信息。 

5.3.2触发机制 

对每一个vTask，从第二级Aggr开始，***收集vol中所有虚拟机的监控信息，下一步要判定是否对vol扩容或缩容，虽然我们可以根据经验给***一些规则来做判定，但是在实际运行中各种参数的变化非常复杂，如果把规则固化到程序里，则无法适应实际情况的变化。而且当输入参数很多时，即使很多的规则也未必能穷尽各种可能性。 

而人工神经网络可能会很好地解决这个问题，人工神经网络是属于人工智能领域，可以很好地模拟非线性计算。这里采用多层结构的人工神经网络，网络的输入和输出关系可简单地表示成Y＝XxW，其中X是一维输入变量，Y是一维输出变量，W是二维权矩阵。 

调节矩阵全重以使网络能够适应实际应用，这个过程称为人工神经网络的学习或训练。这里选择BP(即Back-Propagation)学习算法训练，BP网络的学习是一种有监督的学习，在网络训练时，从实际应用环境中选出训练样本(数据)，训练数据是成对的输入和输出，将输入样本数据加到网络输入端，同时将相应的输出样本与网络实际输出相比较得到误差信号，以此控制权重连接强度的调整。 

在训练时，一次把所有训练样本对全部读入内存，然后循环依次使用每对训练样本训练网络，直到误差小于规定阈值。然后我们得到网络各层的连接强度、阈值和学习常数等值。 

具体算法如图13所示。 

这里为了得到准确的判断，必须要获到大量的训练样本，也就是收集大量VM的性能和负载参数，而且需要人工给出扩容或缩容的结果，所以收集样本的时间会比较长。但是一旦收集到足够都的样本数据，由于现代计算机的高性能，训练的时间并不长。 

在实际运行时，***将所收集的Vol的每个VM的监测数据输入到神经网络的输入端，网络输出＜-1，0，＞1三个数值。＜-1就代表缩容，0代表维持，＞1代表扩容。 

如果Vol中有80％的VM的输出是＞1，就决定对Vol扩容。 

5.3.3动态扩容 

当***通过人工神经网络的判度决定扩容或缩容时，***向资源分配***申请增加或减少VM，传递Aggr和Vol参数给资源分配***，资源分配***返回vol参数，其中有新增或减少的VM。 

如果是新增VM，***复制预先存好的VM配置拷贝到新的VM中。 

***找到Aggr(i-1)中的vol的所有VM，察看每一个VM的服务或应用，如果是LVS、Apache、PHP、Java等标准服务，在服务配置表中找出该服务的配置文件，增加的新的VM名字的IP，在按照服务对应表中指定的命令使服务重读修改过的配置文件。 

例如对LVS，运行ipvsadm-a-t$VIP:$port-r$RS-g 

服务

配置文件

启动命令

服务对应表 

如果是应用程序： 

1)在应用配置表中找到对应的配置模板，增加VM和IP记录 

2)VM中的Agent可以以轮询的方式察看配置模板 

3)一旦发现文件改变(版本或时间戳)，Agent重新读取配置模板并生成新的应用程序配置文件， 

4)通过进程间通讯的信号传递方式通知应用重读应用配置文件，如kill-hup Pid 

5)应用重新读取配置文件 

具体实现如图10所示 

如果应用程序不能重读配置文件，则必须使用进程间通讯的共享内存方式通知应用。 

5.3.4动态缩容 

如果是负载减少，***通过人工神经网络判定缩容，则***找到vol所在iTask中Aggr(i-1)的vol的所有VM，以类似扩容的方式修改每个VM的配置文件，将最后一个VM及其IP从配置文件中删除，并以类似扩容的方式通知服务或应用重读配置文件。 

***将Aggr和vol的ID传递给资源分配***，后者修改vol的VM列表，将最后一个VM从vol中拿掉，添加到备用池freelist head的双向链表的尾部，并返回vol的指针。 

5.3.5故障与恢复 

故障类别有： 

●服务器硬件故障，如CPU、内存、主机板、硬盘、网卡损坏 

●服务器***故障，如操作***崩溃，虚拟化HyperVisor崩溃等 

●VM的***故障，如虚拟机操作***崩溃、服务停止 

●VM上的软件故障，如软件bug、受到攻击 

不可用类别： 

●硬件服务器上所有VM不可用 

●部分VM不可用 

●一个VM不可用 

如果***通过监控***侦测得到物理机宕机，通过物理机的库表找到其所拥有的VM，将相应的VM表和vTask、Aggr、Vol表中的相关VM的可用标志位设置为不可用，并设置时间戳。 

如果不可用时间超过一个小时，***找到不可用VM所在vTask-＞Aggr(i-1)-＞vol上所有VM，按照服务配置表，找到配置文件，存为前一个版本，修改配置文件将故障VM和IP删除，按照服务配置表指定的命令通知服务或应用重读配置文件。 

如果不可用时间超过如24小时，***将物理机记录删除，同时删除VM记录和相关链表中的VM指针。 

如果不可用时间超过一小时但在24小时内恢复，***判断应用程序和数据是否丢失，如果丢失，则同样将VM记录删除；如果没有丢失，***找到恢复的VM所在vTask-＞Aggr(i-1)-＞vol上所有VM，按照服务配置表，找到配置文件的前一个版本，覆盖当前的版本，按照服务配置表指定的命令通知服务或应用程序重读配置文件。 

5.4应用部署***： 

该***既可服务的外部应用程序服务，也可对内部应用程序服务，如搜索、过滤、数据挖据、数据分析等。 

该***通过前台web服务界面，收集用户提交的应用程序名字、应用架构层次、每层需要的服务器数量，将信息转给资源分配与管理***，资源分配与管理***生成vTask和每层Aggr的Vol的实例，并返回vTask、Aggr和Vol的ID. 

应用部署***找出web层Aggr，返回其vol里VM的web URL给用户。 

用户通过URL上载部署和配置应用程序，配置数据库。 

用户完成后***生成配置模板映像，并存放于vol.image. 

5.5虚拟机管理***： 

虚拟机管理***为程序员管理和分配开发用虚拟机。 

开发虚拟机在Aggr9中管理分配。 

开发虚拟机与程序员是一一对应的。 

***通过web界面接收用户提交的请求后，生成程序员记录。 

System

Version

Architect

Programming

Application

Department

User

DB

Duration

VM

***与办公自动化的工作流部分和工单管理***接口，产生一个工作流，先到软件部门主管、再到网络***部主管，主管批准并报备后，产生一个工作单，到达网络***部工单管理***，网络***部门员工选择这个工作单。 

***管理员登录管理web接口，从Aggr9(开发环境)中的备用虚拟资源池中选择下一个的虚拟机，分配给程序员。 

***将Aggr9的备用资源池双向链表Freelist head的下一个VM删除，并将此VM ID填入到程序员记录的VM项中。 

当应用开发完成或程序员离职，***管理员可回收开发机，***删除程序员记录，将VM ID添加到Aggr9备用资源池双向链表的尾部。 

Claims (7)

1.一种云计算服务平台的虚拟计算资源动态管理技术，其特征在于：

具有：自动化物理服务器到虚拟服务器的供应能力，根据应用逻辑架构定义的虚拟机资源分层管理，计算资源的智能分配，在线动态扩展资源。

2.上述权利要求1所述的***，具备自动化供应能力，其特征在于：

具有：大规模物理服务器通过网络DHCP、TFTP、PXE、Kickstart、SystemImager自动化安装操作***，并自动引导虚拟机的配置和操作***的安装；

通过网络实时从映像机下载虚拟机操作***压缩映像，复制到各个虚拟机磁盘分区，并解压缩完成虚拟机***安装，通过脚本程序完成操作***的配置；

当主机操作***已完成，仅需虚拟机***安装、扩展或重新配置时，在主机中使用Kickstart完成指定虚拟机的重安装。

3.上述权利要求1所述的***，具备虚拟计算资源的管理能力，其特征在于：

分层的资源池管理技术，按照业务的逻辑架构将自动化供应的虚拟机分层，如负载均衡层、全局缓存层、web层、应用层、数据库缓存层、数据库层等，每个层次生成一个由数据对象结构和列表表示的虚拟机资源池。

4.上述权利要求2所述的能力，其特征在于：

定义了3种对象，Aggregate，Vol，vTask：

Aggregate对象表示所有同类虚拟机的聚合，每一个Aggregate对象的实例对应一个层次的虚拟机聚合，在聚合中的每个虚拟机都具有相同的属性，底层是物理机，可以通过自动化供应新的物理机实现自动扩展；

Vol对象是在Aggregate之上的一个子集对象，代表某一业务在这个Aggregate实例层次上被分配的虚拟机集合，Vol是一种逻辑上的装载VM的容器，可以通过增加或减少VM任意改变容器的大小；Vol的大小决定于应用需要多少数据量传输、多少数据存储等资源需求，而不是决定于物理机上有多少虚拟机；Vol里的VM是分布在不同的物理机上的，可将流量分配到不同的机器上，一台机器出现故障时，不会影响整个业务；Vol可以自动的在线增加和减少，只要Aggr有足够的空间；Vol是为某个具体应用在某个Aggr实例上产生的；

vTask对象代表一个业务在各Aggregate层次上所需的vol对象的集合，包含了业务逻辑流程；

vTask对应一个应用，由分布在不同Aggr里的vol组成；vTask定义不同Aggr里的vol的逻辑走向。

5.上述权利要求1所述的***，其特征在于：

具备虚拟计算资源的智能分配能力，接收应用程序部署、虚拟机申请和动态扩展子***的服务请求，生成对应层次的三个对象的实例，每个层次有自己的资源分配策略，应用层按照分散原则在资源池中找到下一个可分配的虚拟机资源，保证该虚拟机在不同的物理机上，划分虚拟机到Vol变量的VM列表中，并将该虚拟机从资源池中删除。

6.上述权利要求1所述的***，其特征在于：

具备虚拟计算资源的动态扩展能力，动态扩容触发机制：

通过实时监测应用程序和虚拟机的负载，输入经过人工神经网络训练的二维矩阵，判断是否扩容和缩容，当***通过人工神经网络的判度决定扩容或缩容时，***向资源分配***申请增加或减少VM，如果是新增VM，***复制预先存好的VM配置拷贝到新的VM中，***找到Aggr(i-1)中的vol的所有VM，察看每一个VM的服务或应用，如果是LVS、Apache、PHP、Java等标准服务，在服务配置表中找出该服务的配置文件，增加的新的VM名字的IP，在按照服务对应表中指定的命令使服务重读修改过的配置文件。

7.上述权利要求1所述的***，其特征在于，具备虚拟机管理技术：

虚拟机管理***为程序员管理和分配开发用虚拟机。程序员通过web界面向***提交所需虚拟机配置、数量、应用开发所需的服务、开发周期等需求，***接收请求后，生成程序员记录。***管理员登陆管理接口，从资源池中分配下一个可分配的符合要求的虚拟机，并划分到程序员记录中。***后台将分配的虚拟机从资源池中删除，当程序开发完成、或程序员离职，***将收回已分配的虚拟机到资源池中，并删除程序员记录。

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