CN114675972A - 基于积分算法的云网络资源弹性调度方法及*** - Google Patents

基于积分算法的云网络资源弹性调度方法及*** Download PDF

Info

Publication number
CN114675972A
CN114675972A CN202210381458.0A CN202210381458A CN114675972A CN 114675972 A CN114675972 A CN 114675972A CN 202210381458 A CN202210381458 A CN 202210381458A CN 114675972 A CN114675972 A CN 114675972A
Authority
CN
China
Prior art keywords
module
integral
virtual switch
cpu
ratio
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
Application number
CN202210381458.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114675972B (zh
Inventor
陈文智
魏成坤
陈义全
徐天宇
蒋骁翀
张紫徽
祝顺民
李星
陈子康
杨博文
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang University ZJU
Original Assignee
Zhejiang University ZJU
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang University ZJU filed Critical Zhejiang University ZJU
Priority to CN202210381458.0A priority Critical patent/CN114675972B/zh
Publication of CN114675972A publication Critical patent/CN114675972A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114675972B publication Critical patent/CN114675972B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5027Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/455Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
    • G06F9/45533Hypervisors; Virtual machine monitors
    • G06F9/45558Hypervisor-specific management and integration aspects
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5061Partitioning or combining of resources
    • G06F9/5072Grid computing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5061Partitioning or combining of resources
    • G06F9/5077Logical partitioning of resources; Management or configuration of virtualized resources
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/455Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
    • G06F9/45533Hypervisors; Virtual machine monitors
    • G06F9/45558Hypervisor-specific management and integration aspects
    • G06F2009/45595Network integration; Enabling network access in virtual machine instances

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于积分算法的云网络资源弹性调度***和方法,包括虚拟交换机模块、数据采集模块、积分计算模块以及资源调度模块;虚拟交换机模块作为承载VM网络功能的核心模块,用于根据CPU周期占比为VM提供网络服务;数据采集模块用于从虚拟交换机模块中收集每个工作时间片内,各VM所消耗的虚拟交换机的实际CPU时钟周期数及周期占比,并传输至积分计算模块;积分计算模块用于根据输入的实际CPU时钟周期数及周期占比更新每个VM的积分值,并将更新的积分值传输至资源调度模块;资源调度模块用于根据输入的积分值动态限制下一工作时间片内每个VM所消耗的虚拟交换机CPU周期数和周期占比。该方法以保证多个VM网络趋于合理水平的资源利用。

Description

基于积分算法的云网络资源弹性调度方法及***
技术领域
本发明属于云数据中心网络技术领域,尤其涉及一种基于积分算法的虚拟化云网络资源弹性调度方法及***。
背景技术
随着信息技术的发展,工业企业信息化的趋势日益明显,众多工业企业发展已逐渐趋于智能化经营,即企业上云。企业上云是指企业通过互联网技术与云计算技术方式,连接社会性资源、共享平台及工作内容等,从而开展信息化管理基础设施建设、管理方法、业务流程等运用的全过程。随着越来越多的企业纷纷将业务上云,云服务提供商承载了越来越大的运营压力。一方面,云服务提供商的网络总流量逐渐增大;另一方面,云服务提供商出售的服务质量等级纷繁复杂。为了保障企业用户能够获得良好的服务体验,云服务提供商必须依照流量分布特征和用户预设服务质量合理地调度网络资源,否则,用户的正常性能需求将无法得到满足,还可能造成局部网络热点引发云服务器CPU过载宕机的巨大运营事故。
目前,主流的云服务提供商都采用虚拟大二层网络技术。云服务提供商通过虚拟化技术将物理服务器(Host)虚拟化为多台虚拟逻辑服务器(VM)。出于业务管理和部署的便利性,云服务提供商需要将海量的VM纳入同一个二层广播域中。由于传统的VLAN二层技术无法支持云数据中心动辄上万甚至十万级别的Host数量,云服务提供商开发了VXLAN、NVGRE和STT等网络协议以满足跨地域、跨中心大二层要求。实现这些协议的核心组件是虚拟交换机。虚拟交换机是一种允许在VM之间进行网络通信的软件应用程序,其通常被部署于Host的***中,与虚拟机监视器(Hypervisor)协同工作。由于虚拟交换机通过软件抽象层与多个VM的虚拟网卡联通,是VM对外进行网络通信的直接交互组件,对VM集群的整体网络性能有举足轻重的影响,因此虚拟交换机的弹性资源保障机制是实现服务质量和性能隔离的重要技术之一。
弹性资源保障机制即为动态且合理地调度虚拟交换机在处理每一台VM网络报文所消耗的计算资源。目前,虚拟交换机面临着以下几个挑战:首先,由于在同一台Host中部署的VM往往有着不同的服务规格指标,需要虚拟交换机对各个VM进行位速率(BPS)及包速率(PPS)等多个维度的限速;其次,虚拟交换机需要保证隔离性,即当其中一台VM产生异常流量时,同一Host上的其他VM的网络服务质量不受影响;最后,虚拟交换机需要尽可能地提高Host计算资源的整体利用率,避免空闲资源无法得到有效利用。
目前业界内已有多种关于弹性资源保障的算法与技术。例如基于Fair sharing模型的FairCloud和NetShare;基于Hose模型的ElasticSwitch和Silo等等。此外,Google也提出了基于VM对应的SLA分配虚拟交换机CPU周期的PicNIC方案。尽管上述方案在不同程度上改善了资源争用和服务质量,但目前这些方法仍然缺乏细粒度的调度手段。一个核心的问题是,如何在闲时低负载和忙时高负载两种不同工况下动态无缝地切换。
发明内容
鉴于上述,本发明的目的是提供一种基于积分算法的云网络资源弹性调度方法及***,以保证多个VM网络趋于合理水平的资源利用。
为实现上述发明目的,实施例提供的一种基于积分算法的云网络资源弹性调度***,包括虚拟交换机模块、数据采集模块、积分计算模块以及资源调度模块;
所述虚拟交换机模块作为承载VM网络功能的核心模块,用于根据CPU周期占比为VM提供网络服务;
所述数据采集模块用于从虚拟交换机模块中收集每个工作时间片内,各VM所消耗的虚拟交换机的实际CPU时钟周期数及周期占比,并传输至积分计算模块;
所述积分计算模块用于根据输入的实际CPU时钟周期数及周期占比更新每个VM的积分值,并将更新的积分值传输至资源调度模块;
所述资源调度模块用于根据输入的积分值动态限制下一工作时间片内每个VM所消耗的虚拟交换机CPU周期数和周期占比,实现资源分配。
在一个实施例中,所述虚拟交换机模块包括虚拟网卡接口模块、Netframe转发模块;
所述虚拟网卡接口模块用于提供与VM进行网络数据通信的接口;
所述Netframe转发模块是基于DPDK的用户态网络协议栈组件,作为数据转发的核心模块,用于实现了两层MAC地址转发,即以Netfilter Hook的方式提供给虚拟网卡接口模块使用。
在一个实施例中,所述数据采集模块从Netframe转发模块中收集每个工作时间片内,各VM所消耗的虚拟交换机CPU时钟周期数及占总周期数的比例。
在一个实施例的所述积分计算模块中,更新每个VM的积分值的过程包括:
为每个VM预设积分参数BASE、MAX和MIN,其中,BASE为基础消耗CPU周期占比,MAX和MIN分别为最大和最小消耗CPU周期占比;
针对每个VM,比较消耗的CPU周期占比是否小于BASE值,在CPU周期占比小于BASE值时,积分增加X1;在CPU周期占比大于BASE值时,积分减少X2,以得到积分更新结果,其中,X1和X2为预设的增加比例和减少比例,其中,X1小于X2,表示积分的积累速度要慢于积分的消耗速度。
在一个实施例的所述积分计算模块中,当积分值为0时,不进行积分的更新,保持积分值为0。
在一个实施例的所述资源调度模块中,若输入的积分值为0,则将下一秒内VM所消耗的最大CPU周期占比设为BASE;若积分值大于0,则将下一秒内VM所消耗的最大CPU占比设为MAX;同时,必须保证下一秒内VM所消耗的最小CPU周期占比为MIN。
在一个实施例中,所述资源调度模块根据输入的积分值动态控制的每个VM所消耗的虚拟交换机CPU周期占比传入至所述虚拟交换机模块;
所述虚拟交换机模块根据接收的CPU周期占比为VM提供相应规格的网络服务。
在一个实施例的所述积分计算模块中,为每个VM预设的初始积分值根据用户的服务指标指定,取值为100~500。
为实现上述发明目的,实施例提供的基于积分算法的云网络资源弹性调度方法,所述方法采用上述云网络资源弹性调度***,所述调度方法包括以下步骤:
步骤1,利用虚拟交换机模块为每个VM根据CPU周期占比提供网络服务;
步骤2,利用数据采集模块从虚拟交换机模块中收集每个工作时间片内,各VM所消耗的虚拟交换机的实际CPU时钟周期数及周期占比,并传输至积分计算模块;
步骤3,利用积分计算模块输入的实际CPU时钟周期数及周期占比更新每个VM的积分值,并将更新的积分值传输至资源调度模块;
步骤4,利用资源调度模块根据输入的积分值动态计算下一工作时间片内每个VM所消耗的虚拟交换机CPU周期数和周期占比,并传输至虚拟交换机模块。
与现有技术相比,本发明具有的有益效果至少包括:
通过积分算法实现了VM消耗CPU周期占比与VM规格绑定,避免并发多种指标压力造成Host资源争抢,有效地提高了Host资源的整体利用率;
通过积分算法对每个VM消耗CPU周期占比的动态调节,实现了统一维度的网络突发传输能力,并能够在此情景下实现较好的性能隔离。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动前提下,还可以根据这些附图获得其他附图。
图1是实施例提供的基于积分算法的云网络资源弹性调度***的结构示意图;
图2是实施例提供的积分更新过程和基于积分更新值的CPU周期占比调控过程示意图;
图3是实施例提供的云网络资源弹性调度***模式工况切换示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例对本发明进行进一步的详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明,并不限定本发明的保护范围。
通过对云数据中心网络流量模式的观察,基于“闲时超卖,忙时低保”的调度指导思想,实施例提供了一种基于积分算法的云网络资源弹性调度***和方法,通过引入积分计算的机制,构建VM带宽使用与虚拟交换机CPU消耗的对应积分,合理分配下一阶段的虚拟交换机网络资源,保障整个数据中心上的云网络负载趋于合理水平。
图1是实施例提供的基于积分算法的云网络资源弹性调度***的结构示意图。如图1所示,实施例提供的基于积分算法的云网络资源弹性调度***,包括虚拟交换机模块、数据采集模块、积分计算模块以及资源调度模块,通过这些模块的协同作用动态分配物理服务器(Host)上虚拟逻辑服务器(VM)的带宽资源。
其中,虚拟交换机模块作为承载VM网络功能的核心模块,用于根据CPU周期占比为Host上的VM提供相应规格的网络服务。具体地,虚拟交换机模块包括虚拟网卡接口模块和Netframe转发模块,虚拟网卡接口模块用于提供与VM进行网络数据通信的接口;Netframe转发模块是基于DPDK的用户态网络协议栈组件,作为数据转发的核心模块,用于实现了两层MAC地址转发,即以Netfilter Hook的方式提供给虚拟网卡接口模块使用。该虚拟网卡接口模块和Netframe转发模块均属于软件架构。
数据采集模块用于从虚拟交换机模块包括的Netframe转发模块中收集每个工作时间片内,各VM所消耗的虚拟交换机的实际CPU时钟周期数及周期占比,并传输至积分计算模块。其中,工作时间片是指一段工作时间,可以为1秒。
积分计算模块用于根据输入的实际CPU时钟周期数及周期占比更新每个VM的积分值,并将更新的积分值传输至资源调度模块。具体地,更新每个VM的积分值的过程包括:
为每个VM预设积分参数BASE、MAX和MIN,其中,BASE是默认服务质量下,VM消耗虚拟交换机CPU的基础周期比例,例如,可以将BASE定为0.1,此时的BASE积分对应1Gbps;MAX是VM在突发传输时,VM消耗虚拟交换机CPU的最大周期比例,例如,可以将MAX定为0.3,此时的MAX积分对应3Gbps,其代表了VM在积分可用的情况下网络性能上限;MIN是VM在高负载或积分耗尽的情况下所能消耗的虚拟交换机CPU的最小周期比例,例如,可以将MIN定为0.02,对应200Mbps,其代表了VM的最低服务质量。需要注意的是,BASE的具体数值与具体物理服务器的硬件规格相关,需要进行基准测试后标定。
积分计算模块同时维护所服务的每个VM积分,积分初始值定为INIT,INIT依据用户的服务指标制定,一般为100~500。如图2所示,针对每个VM,比较消耗的CPU周期占比是否小于BASE值,在CPU周期占比小于BASE值时,积分增加X1;在CPU周期占比大于BASE值时,积分减少X2,以得到积分更新结果,其中,X1和X2为预设的增加比例和减少比例,其中,X1小于X2,X1的值一般定为0.1,X2的值定为1.0,表示积分的积累速度要慢于积分的消耗速度。
还需要特殊说明的是,积分计算模块中,每个工作时间片获得积分的量当原积分值为0时,不做处理,保持为0。
资源调度模块用于根据输入的积分值动态限制下一工作时间片内每个VM所消耗的虚拟交换机CPU周期数和周期占比,如图2所示,具体过程包括:若输入的积分值为0,则将下一秒内VM所消耗的最大CPU周期占比设为BASE;若积分值大于0,则将下一秒内VM所消耗的最大CPU占比设为MAX;同时,必须保证下一秒内VM所消耗的最小CPU周期占比为MIN。动态控制的下一工作时间片内每个VM所消耗的虚拟交换机CPU周期数和周期占比传入至虚拟交换机模块,虚拟交换机模块根据接收的CPU周期占比为VM提供相应规格的网络服务。
实施例还提供了一种采用上述云网络资源弹性调度***的云网络资源弹性调度方法,包括以下步骤:
步骤1,利用虚拟交换机模块为每个VM根据CPU周期占比提供网络服务。
实施例中,各个模块在程序加载后,完成参数初始化,将各VM所对应的积分设定为初始值;开始执行程序进程,为VM提供网络服务。
步骤2,利用数据采集模块从虚拟交换机模块中收集每个工作时间片内,各VM所消耗的虚拟交换机的实际CPU时钟周期数及周期占比,并传输至积分计算模块。
实施例中,在一个工作时间片(一秒)结束时,向Netframe转发模块发出查询请求;Netframe转发模块统计上一秒内各个VM所消耗的CPU周期数,并统计过去一秒内的总CPU周期数(包含空闲CPU周期),将结果返回到数据采集模块。
步骤3,利用积分计算模块输入的实际CPU时钟周期数及周期占比更新每个VM的积分值,并将更新的积分值传输至资源调度模块。
实施例中,为每个VM预设积分参数BASE、MAX和MIN,针对每个VM,比较消耗的CPU周期占比是否小于BASE值,在CPU周期占比小于BASE值时,积分增加X1;在CPU周期占比大于BASE值时,积分减少X2,以得到积分更新结果,其中,X1和X2为预设的增加比例和减少比例,其中,X1小于X2,表示积分的积累速度要慢于积分的消耗速度。
步骤4,利用资源调度模块根据输入的积分值动态计算下一工作时间片内每个VM所消耗的虚拟交换机CPU周期数和周期占比,并传输至虚拟交换机模块。
实施例中,接收各个VM所对应的积分,若输入的积分值为0,则将下一秒内VM所消耗的最大CPU周期占比设为BASE;若积分值大于0,则将下一秒内VM所消耗的最大CPU占比设为MAX;同时,必须保证下一秒内VM所消耗的最小CPU周期占比为MIN。
如图3所示,基于积分算法的云网络资源弹性调度方法及***设计类调度情景:完全轻负载、部分高负载、完全高负载。
(一)完全轻负载
该工况对应图3的状态1。在此工况下,所有VM的实际网络开销均为达到BASE值,即各台VM的网络速率均维持在预设值左右,维持一段时间后,各个VM均累积了一定数量的积分,VM可以获得超过其BASE所限定的网络资源(但不超过MAX)。此时,整个***会容忍适度的突发传输和高速流,用以提升***的整体资源利用率。
(二)部分高负载
该工况对应图3的状态2。在此工况下,部分VM的实际网络开销达到了BASE值,而另一部分的VM在进行突发传输或高速流,所有VM的总网络容量小于或接近Host的总容量。对于正在进行突发传输的、实际网络开销大于BASE的VM,会消耗先前累积的积分,因此在一定时间内,它的网络速率将会被虚拟交换机限制到BASE值附近,实现了限速压制功能。同时,由于积分对应着虚拟交换机的计算资源(CPU周期数),所有的VM都能获得与积分成比例的网络资源,故而VM仍能够维持性能隔离。
(三)完全高负载
该工况对应图3的状态3。在此工况下,所有VM的总网络容量高于Host的总容量,因此必然出现VM之间的网络资源竞争。此时,积分算法不再适用,虚拟交换机会自动按照每台VM所对应的MIN值进行网络资源的调配,以保证VM网络服务的可用性。若一段时间后网络热点消失,则***自动回退到上述两种工况;若一段时间后***仍存在网络热点,则会主动地讲Host上的部分VM迁移到其他Host上,以避免CPU过热导致网络故障。
以上所述的具体实施方式对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明,应理解的是以上所述仅为本发明的最优选实施例,并不用于限制本发明,凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于积分算法的云网络资源弹性调度***,其特征在于,包括虚拟交换机模块、数据采集模块、积分计算模块以及资源调度模块;
所述虚拟交换机模块作为承载VM网络功能的核心模块,用于根据CPU周期占比为VM提供网络服务;
所述数据采集模块用于从虚拟交换机模块中收集每个工作时间片内,各VM所消耗的虚拟交换机的实际CPU时钟周期数及周期占比,并传输至积分计算模块;
所述积分计算模块用于根据输入的实际CPU时钟周期数及周期占比更新每个VM的积分值,并将更新的积分值传输至资源调度模块;
所述资源调度模块用于根据输入的积分值动态限制下一工作时间片内每个VM所消耗的虚拟交换机CPU周期数和周期占比,实现资源分配。
2.根据权利要求1所述的基于积分算法的云网络资源弹性调度***,其特征在于,所述虚拟交换机模块包括虚拟网卡接口模块、Netframe转发模块;
所述虚拟网卡接口模块用于提供与VM进行网络数据通信的接口;
所述Netframe转发模块是基于DPDK的用户态网络协议栈组件,作为数据转发的核心模块,用于实现了两层MAC地址转发,即以Netfilter Hook的方式提供给虚拟网卡接口模块使用。
3.根据权利要求2所述的基于积分算法的云网络资源弹性调度***,其特征在于,所述数据采集模块从Netframe转发模块中收集每个工作时间片内,各VM所消耗的虚拟交换机CPU时钟周期数及占总周期数的比例。
4.根据权利要求1所述的基于积分算法的云网络资源弹性调度***,其特征在于,所述积分计算模块中,更新每个VM的积分值的过程包括:
为每个VM预设积分参数BASE、MAX和MIN,其中,BASE为基础消耗CPU周期占比,MAX和MIN分别为最大和最小消耗CPU周期占比;
针对每个VM,比较消耗的CPU周期占比是否小于BASE值,在CPU周期占比小于BASE值时,积分增加X1;在CPU周期占比大于BASE值时,积分减少X2,以得到积分更新结果,其中,X1和X2为预设的增加比例和减少比例,其中,X1小于X2,表示积分的积累速度要慢于积分的消耗速度。
5.根据权利要求1所述的基于积分算法的云网络资源弹性调度***,其特征在于,所述积分计算模块中,当积分值为0时,不进行积分的更新,保持积分值为0。
6.根据权利要求1所述的基于积分算法的云网络资源弹性调度***,其特征在于,所述资源调度模块中,若输入的积分值为0,则将下一秒内VM所消耗的最大CPU周期占比设为BASE;若积分值大于0,则将下一秒内VM所消耗的最大CPU占比设为MAX;同时,必须保证下一秒内VM所消耗的最小CPU周期占比为MIN。
7.根据权利要求1所述的基于积分算法的云网络资源弹性调度***,其特征在于,所述资源调度模块根据输入的积分值动态控制的每个VM所消耗的虚拟交换机CPU周期占比传入至所述虚拟交换机模块;
所述虚拟交换机模块根据接收的CPU周期占比为VM提供相应规格的网络服务。
8.根据权利要求1所述的基于积分算法的云网络资源弹性调度***,其特征在于,所述积分计算模块中,为每个VM预设的初始积分值根据用户的服务指标指定,取值为100~500。
9.一种基于积分算法的云网络资源弹性调度方法,其特征在于,所述方法采用权利要求1-8任一项所述的云网络资源弹性调度***,所述调度方法包括以下步骤:
步骤1,利用虚拟交换机模块为每个VM根据CPU周期占比提供网络服务;
步骤2,利用数据采集模块从虚拟交换机模块中收集每个工作时间片内,各VM所消耗的虚拟交换机的实际CPU时钟周期数及周期占比,并传输至积分计算模块;
步骤3,利用积分计算模块输入的实际CPU时钟周期数及周期占比更新每个VM的积分值,并将更新的积分值传输至资源调度模块;
步骤4,利用资源调度模块根据输入的积分值动态计算下一工作时间片内每个VM所消耗的虚拟交换机CPU周期数和周期占比,并传输至虚拟交换机模块。
CN202210381458.0A 2022-04-12 2022-04-12 基于积分算法的云网络资源弹性调度方法及*** Active CN114675972B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210381458.0A CN114675972B (zh) 2022-04-12 2022-04-12 基于积分算法的云网络资源弹性调度方法及***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210381458.0A CN114675972B (zh) 2022-04-12 2022-04-12 基于积分算法的云网络资源弹性调度方法及***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114675972A true CN114675972A (zh) 2022-06-28
CN114675972B CN114675972B (zh) 2024-07-05

Family

ID=82077686

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210381458.0A Active CN114675972B (zh) 2022-04-12 2022-04-12 基于积分算法的云网络资源弹性调度方法及***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114675972B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115333948A (zh) * 2022-08-23 2022-11-11 四川通信科研规划设计有限责任公司 一种基于云计算与传输网络提升网络利用率的方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016078178A1 (zh) * 2014-11-23 2016-05-26 华中科技大学 一种虚拟cpu调度方法
WO2019003286A1 (ja) * 2017-06-26 2019-01-03 株式会社日立製作所 仮想マシンの管理装置及び管理方法
CN111399970A (zh) * 2019-01-02 2020-07-10 ***通信有限公司研究院 一种预留资源管理方法、装置和存储介质
CN112783658A (zh) * 2021-02-01 2021-05-11 中科视拓(南京)科技有限公司 一种服务器计算资源池化和调度***
CN113515324A (zh) * 2021-07-16 2021-10-19 广东工业大学 一种基于有向无环图的卸载决策的协同边缘计算方法、装置、电子设备及存储介质
CN113821310A (zh) * 2021-11-19 2021-12-21 阿里云计算有限公司 数据处理方法、可编程网卡设备、物理服务器及存储介质
CN114217974A (zh) * 2021-12-20 2022-03-22 哈尔滨工业大学 一种云计算环境中的资源管理方法及***

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016078178A1 (zh) * 2014-11-23 2016-05-26 华中科技大学 一种虚拟cpu调度方法
WO2019003286A1 (ja) * 2017-06-26 2019-01-03 株式会社日立製作所 仮想マシンの管理装置及び管理方法
CN111399970A (zh) * 2019-01-02 2020-07-10 ***通信有限公司研究院 一种预留资源管理方法、装置和存储介质
CN112783658A (zh) * 2021-02-01 2021-05-11 中科视拓(南京)科技有限公司 一种服务器计算资源池化和调度***
CN113515324A (zh) * 2021-07-16 2021-10-19 广东工业大学 一种基于有向无环图的卸载决策的协同边缘计算方法、装置、电子设备及存储介质
CN113821310A (zh) * 2021-11-19 2021-12-21 阿里云计算有限公司 数据处理方法、可编程网卡设备、物理服务器及存储介质
CN114217974A (zh) * 2021-12-20 2022-03-22 哈尔滨工业大学 一种云计算环境中的资源管理方法及***

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHENGKUN WEI: ""Achelous: Enabling Programmability, Elasticity, and Reliability in Hyperscale Cloud Networks"", 《ACM SIGCOMM\'23: PROCEEDINGS OF THE ACM SIGCOMM 2023 CONFERENCE》, 1 September 2023 (2023-09-01), pages 769 - 782, XP059442437, DOI: 10.1145/3603269.3604859 *
XIANG SUN: ""Optimizing Resource Utilization of a Data Center"", 《IEEE COMMUNICATIONS SURVES & TUTORIALS》, vol. 18, no. 4, 25 April 2016 (2016-04-25), pages 2822 - 2846, XP011634929, DOI: 10.1109/COMST.2016.2558203 *
陆帅冰: ""面向云数据中心的弹性资源调度问题研究"", 《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》, no. 2019, 15 October 2019 (2019-10-15), pages 137 - 2 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115333948A (zh) * 2022-08-23 2022-11-11 四川通信科研规划设计有限责任公司 一种基于云计算与传输网络提升网络利用率的方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN114675972B (zh) 2024-07-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11099906B2 (en) Handling tenant requests in a system that uses hardware acceleration components
US9276864B1 (en) Dynamic network traffic throttling
US8027354B1 (en) Network consolidation for virtualized servers
US9158586B2 (en) Systems and methods for managing cloud computing resources
US9632839B2 (en) Dynamic virtual machine consolidation
US9485197B2 (en) Task scheduling using virtual clusters
US20180041578A1 (en) Inter-Telecommunications Edge Cloud Protocols
CN111796908B (zh) 一种资源自动弹性伸缩的***、方法及云平台
US11706088B2 (en) Analyzing and configuring workload distribution in slice-based networks to optimize network performance
EP3283953B1 (en) Providing services in a system having a hardware acceleration plane and a software plane
US9274817B1 (en) Storage quality-of-service control in distributed virtual infrastructure
CN105159775A (zh) 基于负载均衡器的云计算数据中心的管理***和管理方法
US20080256238A1 (en) Method and system for utilizing a resource conductor to optimize resource management in a distributed computing environment
US9384058B2 (en) Method for executing virtual application delivery controllers having different application versions over a computing device
CN108897606B (zh) 多租户容器云平台虚拟网络资源自适应调度方法及***
US10042676B1 (en) Capacity pool health index
US20120117242A1 (en) Service linkage system and information processing system
US9292466B1 (en) Traffic control for prioritized virtual machines
CN107665143B (zh) 资源管理方法、装置及***
CN106095581B (zh) 一种私有云条件下的网络存储虚拟化调度方法
CN114675972B (zh) 基于积分算法的云网络资源弹性调度方法及***
JP2011203810A (ja) サーバ、計算機システム及び仮想計算機管理方法
KR102389334B1 (ko) 클라우드 서비스를 위한 가상 머신 프로비저닝 시스템 및 방법
Ma et al. Chronos: Meeting coflow deadlines in data center networks
Hu et al. v-bundle: Flexible group resource offerings in clouds

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant