JP6031462B2 - 仮想マシン配置装置及び方法及びプログラム - Google Patents
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Description
前記サーバ装置と前記仮想マシンの時系列の資源使用状況を取得し、資源使用量の時系列パターンの予測可能性を判定し、「資源使用量の時系列パターンの予測が可能な仮想マシン(第1の分類)」と、「資源使用量の予測が不可である仮想マシン(第2の分類)」とに分類する仮想マシン分析分類手段と、
前記仮想マシン分析分類手段による分類結果に基づいて、分類ごとに負荷平準化を行い、再配置する仮想マシンを決定する仮想マシン再配置決定手段と、を有する仮想マシン配置装置が提供される。
まず、仮想マシン分析分類部120における仮想マシンの分類方法について説明する。
非特許文献3(VERMA, Akshat, et al. Server workload analysis for power minimization using consolidation. In: Proceedings of the 2009 conference on USENIX Annual technical conference. USENIX Association, 2009. p. 28-28.)他多数の先行技術で用いられている手法を適用して時系列の周期性の有無の判定、すなわち、予測の判定を行うが、その手法については、当該技術に限定されるものではない。
時間粒度の細かさは本発明ではパラメータを指しており、例えば、10分おきに計測、30分おきに計測など、計測時間の幅を指定する。
仮想マシン再配置決定部130は、仮想マシン分析分類部120によって得られた仮想マシン資源使用予測パターン記憶部142、仮想マシン相関グループ記憶部143、仮想マシン分類情報記憶部144の情報を利用して、サーバ装置20間の資源使用量の偏りを平準化する。
[1]「リスト1:予測可能仮想マシン」
[2]「リスト2:予測不可・相関あり仮想マシン」
[3]「リスト3:予測不可・相関なし仮想マシン」
のそれぞれについて、仮想マシンを再配置する処理について説明する。
ここでは、上記の仮想マシン分析分類部120により得られ、仮想マシン分類情報記憶部144に格納されている「リスト1:予測可能仮想マシン」に対する処理について説明する。
1)前回の再配置に対して次の再配置の評価関数の値がある閾値以上改善しない場合;
2)再配置回数がある閾値を超過した場合;
のいずれかの条件を満たした場合は、それ以上の配置パターンは計算せず、ステップ260に移行する。これら2つの閾値はデータセンタの環境や、許容される再配置回数によって調整するパラメータである。
ここでは、上記の仮想マシン分析分類部120により得られ、仮想マシン分類情報記憶部144に格納されている「リスト2:予測不可・相関あり仮想マシン」に対する処理について説明する。
ここでは、上記の仮想マシン分析分類部120により得られ、仮想マシン分類情報記憶部144に格納されている「リスト3:予測不可・相関なし仮想マシン」に対する処理について説明する。
20,201〜20n サーバ装置
21,211〜21m 仮想マシン
22 通信インタフェース部
23 CPU
24 主記憶装置(メモリ)
25 外部補助記憶装置インタフェース部
30a 補助記憶装置
30b 外部補助記憶装置
30 共有資源
100 仮想マシン配置装置
110 資源使用状況収集部
120 仮想マシン分析分類部
130 仮想マシン再配置決定部
140 情報記憶部
141 資源使用量記憶部
142 仮想マシン資源使用予測パターン記憶部
143 仮想マシン相関グループ記憶部
144 仮想マシン分類情報記憶部
Claims (8)
- データセンタにおいて複数のサーバ装置が配置されており、各サーバ装置が複数台の仮想マシンを共有しているシステムにおいて、該仮想マシンの資源使用状況に応じて該仮想マシンの再配置を行う仮想マシン配置装置であって、
前記サーバ装置と前記仮想マシンの時系列の資源使用状況を取得し、資源使用量の時系列パターンの予測可能性を判定し、「資源使用量の時系列パターンの予測が可能な仮想マシン(第1の分類)」と、「資源使用量の予測が不可である仮想マシン(第2の分類)」とに分類する仮想マシン分析分類手段と、
前記仮想マシン分析分類手段による分類結果に基づいて、分類ごとに負荷平準化を行い、再配置する仮想マシンを決定する仮想マシン再配置決定手段と、
を有することを特徴とする仮想マシン配置装置。 - 前記仮想マシン分析分類手段は、
前記第2の分類に分類された仮想マシンを、さらに、「資源使用量の変動について他の仮想マシンと相関を持つ仮想マシン(第3の分類)」と、「該資源使用量の変動について他の仮想マシンと相関を持たない仮想マシン(第4の分類)」とに分類する手段を含み、
前記仮想マシン再配置決定手段は、
前記第1の分類、前記第2の分類、前記第3の分類、前記第4の分類に対して、負荷平準化を行う手段を含む
請求項1記載の仮想マシン配置装置。 - 前記仮想マシン再配置決定手段は、
前記第1の分類に対して、前記資源使用量の時系列パターンに基づいて、前記サーバ装置の資源使用量に関する時系列パターンを算出する手段と、
前記各サーバ装置が持つ複数種類の資源に関する時系列パターンを全て結合し、サーバ装置間の時系列パターンのバラツキの大きさを評価する評価関数を用いて、該評価関数が最小となるような仮想マシンの配置方法を算出する手段と、
算出された仮想マシンの配置方法に基づいて再配置を行う手段と、
を含む請求項1または2記載の仮想マシン配置装置。 - 前記仮想マシン再配置決定手段は、
前記第3の分類に関して、前記資源使用量の時系列変動に相関がある仮想マシンのグループ(以下、「相関グループ」と記す)に基づいて、該相関グループに属する仮想マシンを最大限に異なるサーバ装置に分散させて配置する手段を含む
請求項2記載の仮想マシン配置装置。 - データセンタにおいて複数のサーバ装置が配置されており、各サーバ装置が複数台の仮想マシンを共有しているシステムにおいて、該仮想マシンの資源使用状況に応じて該仮想マシンの再配置を行う仮想マシン配置方法であって、
仮想マシン分析分類手段と、仮想マシン再配置決定手段と、を有する装置において、
前記仮想マシン分析分類手段が、前記サーバ装置と前記仮想マシンの時系列の資源使用状況を取得し、資源使用量の時系列パターンの予測可能性を判定し、「資源使用量の時系列パターンの予測が可能な仮想マシン(第1の分類)」と、「資源使用量の予測が不可である仮想マシン(第2の分類)」とに分類する仮想マシン分析分類ステップと、
前記仮想マシン再配置決定手段が、前記仮想マシン分析分類ステップによる分類結果に基づいて、分類ごとに負荷平準化を行い、再配置する仮想マシンを決定する仮想マシン再配置決定ステップと、
を行うことを特徴とする仮想マシン配置方法。 - 前記仮想マシン分析分類ステップにおいて、
前記第2の分類に分類された仮想マシンを、さらに、「資源使用量の変動について他の仮想マシンと相関を持つ仮想マシン(第3の分類)」と、「該資源使用量の変動について他の仮想マシンと相関を持たない仮想マシン(第4の分類)」とに分類し、
前記仮想マシン再配置決定ステップにおいて、
前記第1の分類、前記第2の分類、前記第3の分類、前記第4の分類に対して、負荷平準化を行う
請求項5記載の仮想マシン配置方法。 - 前記仮想マシン再配置決定ステップにおいて、
前記第1の分類に対して、前記資源使用量の時系列パターンに基づいて、前記サーバ装置の資源使用量に関する時系列パターンを算出し、
前記各サーバ装置が持つ複数種類の資源に関する時系列パターンを全て結合し、サーバ装置間の時系列パターンのバラツキの大きさを評価する評価関数を用いて、該評価関数が最小となるような仮想マシンの配置方法を算出し、
算出された仮想マシンの配置方法に基づいて再配置を行う
請求項5または6記載の仮想マシン配置方法。 - コンピュータを、
請求項1ないし4のいずれか1項に記載の仮想マシン配置装置の各手段として機能させるための仮想マシン配置プログラム。
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