TWI619026B - 解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分派系統及雲端服務系統 - Google Patents
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Abstract
一種解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分派系統,包括:一第一實體機,係一管理節點;以及複數個虛擬機,該些虛擬機建立在至少一資料節點,該至少一資料節點耦接該管理節點,每一該些虛擬機存取對應的該至少一資料節點的一儲存區。本發明提供的系統可解決雲端運算平台於傳統虛擬化的衝突,保留雲端運算平台的容錯,同時具備虛擬化、處理效能及可擴充性優勢,以提升虛擬化雲端運算平台的效能。
Description
本發明關於一種雲端運算平台的獨立資源分派系統及雲端服務系統,特別是一種解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分派系統及雲端服務系統。
近年來,雲端的強大計算能力跨越以往技術的瓶頸,更迅速的處理海量數據與資料。雲端運算技術與大數據分析的蓬勃發展,可應用在非常廣泛的不同領域及需求上,透過巨量資料的分析,得到的資訊能比過去擁有更高的準確率,以更精確的判斷實行方針,同時也帶來了諸多好處,例如:透過醫療照護分析,病患可以得到更適當的醫療照護;透過駕駛人行為分析,可以提供行車駕駛更正確安全的駕車習慣。
雲端運算平台(Hadoop)是最為廣泛使用的分散式架構平台,透過在伺服器叢集間使用映射歸納(MapReduce)編程及分散式運算來處理巨量資料。MapReduce可以將應用程式分割成許多小部分,每部分都能在叢集的節點運算或執行。Hadoop分散式檔案系統(Hadoop distributed file system,HDFS)能將叢集內的儲存空間以64MB的大小切割為一個區塊,並將每個區塊的資料複製成多份複
本並儲存於不同節點,確保資料容錯性,並充分發揮同時在不同節點上進行平行存取資料的效能優勢。MapReduce和HDFS的設計,使得節點發生故障時運算仍能正常執行,且資料有極高的可用性,不容易遺失。
虛擬化技術是一種將電腦的各種實體資源,如中央處理器(CPU)、記憶體、儲存空間、網路等,創造成抽象化的虛擬資源,使實體資源能打破實體結構間不可切割的障礙,以提供更好資源配置,能讓電腦資源的使用變得更靈活,而達到降低成本、提高效率、簡化管理等目的。傳統虛擬化架構通常會以多個儲存設備來提供大量儲存空間,例如網路附加儲存(Network attached storage,NAS)、儲存區域網路(Storage area network,SAN)等儲存架構,再由大量遠端主機提供運算資源,儲存設備與主機之間以網路傳遞資訊,如此便達到資源共享、資源靈活配置、管理成本降低等目的。
雲端運算平台(Hadoop)分散式架構的龐大規模,使得在管理伺服器耗費的時間與人力甚鉅。但結合虛擬化技術,資源部屬、節點建立、資料轉移、資料備份與復原,甚至管理亦可由遠端集中管理,能使得管理的難度與複雜性降低。然而雲端運算平台(Hadoop)架構與虛擬化技術的資源共享特性易產生衝突,例如資料進行讀寫存取時會因為硬碟共享使得單一硬碟的負載提高,同時存取使硬碟讀寫能力降低;因虛擬機位於同一儲存設備或群集,會使網路流量集中,資訊時造成網路流量瓶頸,使效能降低,同時也無法發揮將資料分散儲存以提高資料容錯力的優勢。衝突導致虛擬化雲端運算平台(Hadoop)架構受到嚴重的負面影響,平行處理的能力降低,喪失原本雲端運算平台(Hadoop)分散式架構的效能優勢。如圖1所示,是分散式雲端運算平台(Hadoop)於虛擬化下衝突的示意圖。雲端運算平台(Hadoop)的優勢以MapReduce
的平行運算和HDFS的提高容錯和分散式架構為例,虛擬化技術中的資料共享特性分為儲存資源共享、運算資源共享與網路資源共享。雲端運算平台(Hadoop)於傳統虛擬化的衝突對應上述提到兩者的優勢,可歸納成5個衝突點,分別為:容錯力降低、硬碟共享衝突、網路共享衝突、平行存取衝突、平行運算衝突。
容錯力降低:HDFS會將資料複製成多份複本並儲存於不同節點,以確保資料容錯性。但傳統虛擬化架構中因硬碟共享特性,例如NAS設備的儲存方式就是使硬碟共享,因此雲端運算平台(Hadoop)的資料副本其實位於同一儲存設備中,無法發揮將資料分散儲存以提高資料可用之優勢,導致容錯力降低。
硬碟共享衝突:在傳統虛擬化架構中,因儲存資源共享,會使得硬碟同時被多個虛擬機存取,在資料進行讀寫存取時會因為硬碟共享使得單一硬碟的負載提高,讀寫存取的速率降低,導致無法發揮雲端運算平台(Hadoop)分散式架構的計算速度優勢,使效能降低。
網路共享衝突:在傳統虛擬化架構中,因虛擬機位於同一儲存設備或群集,會使網路流量集中,在與遠端主機交換運算資源的資訊時容易造成網路流量瓶頸,使運算效能降低,資料透過網路傳遞時也會因網路流量過於集中,最終導致雲端運算平台(Hadoop)效能降低,無法發揮雲端運算平台(Hadoop)分散式架構的計算速度優勢。
平行存取衝突:HDFS原本的優勢為資料可以在不同節點平行存取,各節點不會相互干擾,但傳統虛擬化架構因資源共享,硬碟共享衝突和網路共享衝突的負面影響會使效能降低,導致雲端運算平台(Hadoop)平行存取優勢的效益降低。
平行運算衝突:MapReduce在運算過程中所產生的中繼資料需以硬碟暫存,硬碟共享衝突與網路共享衝突皆會降低資料的存取
速度,在同一顆硬碟上不同虛擬機同時存取造成硬碟效能大減,使雲端運算平台(Hadoop)平行運算優勢的效益降低。
因此,解決分散式雲端運算平台於虛擬化下的衝突,實為必要。
本發明提出一種解決分散式雲端運算平台於虛擬化下的衝突的獨立資源分派系統及雲端服務系統,可達成:一、儲存單位實體化,將虛擬機硬碟獨立使用的方式,解決分散式雲端運算平台(Hadoop)和傳統虛擬化的硬碟衝突,包含硬碟共享衝突與容錯力降低;二、混合式叢集建構,將負載高的節點以實體機建立,使叢集為實體機和虛擬機混合組成,藉此提高叢集管理能力與改善效能;三、高密度資源使用,將實體運算資源做最大化的利用,提高資源使用率,充分發揮虛擬化資源分割配置和資源共享的優勢;以及四、網路資源獨立化,將獨立的網路卡配置給每個虛擬機,使虛擬機網路資源獨立不共享,解決網路衝突造成的瓶頸,並藉由上述以提升分散式雲端運算平台於虛擬化下的效能。
本發明實施例提供一種解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分派系統,包括:一第一實體機,係一管理節點;以及複數個虛擬機,複數個虛擬機建立在至少一資料節點,至少一資料節點耦接管理節點,每一虛擬機存取對應的至少一資料節點的一儲存區。
本發明另一實施例提供一種雲端服務系統,包括:複數個解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分派系統,每一解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分派系統包括:一第一實體機,係一管理節點;以及複數個虛擬機,複數個虛擬機建立在至少一資料節點,至少一資料節點耦接管理節點,每一虛擬機存取對應的至少一資料節點的一儲存區。
為了能更進一步瞭解本發明為達成既定目的所採取之技術、方法及功效,請參閱以下有關本發明之詳細說明、圖式,相信本發明之目的、特徵與特點,當可由此得以深入且具體之瞭解,然而所附圖式僅提供參考與說明用,並非用來對本發明加以限制者。
1‧‧‧雲端服務系統
2‧‧‧獨立資源分派系統
3‧‧‧第一實體機
4‧‧‧管理節點
5‧‧‧第二實體機
6‧‧‧資料節點
7‧‧‧儲存區
8‧‧‧虛擬機
9‧‧‧網路卡
圖1是分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的示意圖。
圖2是本發明實施例的雲端服務系統的示意圖。
圖3是本發明實施例的解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分派系統的示意圖。
圖4是本發明實施例的儲存單位實體化的示意圖。
圖5是本發明實施例的第一階段效能的比較圖。
圖6是本發明實施例的混合式叢集建構的示意圖。
圖7是本發明實施例的第二階段效能的比較圖。
圖8是本發明實施例的高密度資源使用的示意圖。
圖9是本發明實施例的第三階段效能的比較圖。
圖10是本發明實施例的網路資源獨立化的示意圖。
圖11是本發明實施例的第四階段效能的比較圖。
圖12是本發明實施例的第五階段效能的比較圖。
在下文將參看隨附圖式更充分地描述各種例示性實施例,在隨附圖式中展示一些例示性實施例。然而,本發明概念可能以許多不同形式來體現,且不應解釋為限於本文中所闡述之例示性實施
例。確切而言,提供此等例示性實施例使得本發明將為詳盡且完整,且將向熟習此項技術者充分傳達本發明概念的範疇。在諸圖式中,可為了清楚而誇示層及區之大小及相對大小。類似數字始終指示類似元件。
應理解,雖然本文中可能使用術語第一、第二、第三等來描述各種元件或信號等,但此等元件或信號不應受此等術語限制。此等術語乃用以區分一元件與另一元件,或者一信號與另一信號。另外,如本文中所使用,術語「或」視實際情況可能包括相關聯之列出項目中之任一者或者多者之所有組合。
請參照圖2所示,本發明實施例的雲端服務系統1包括有複數個解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分派系統2。再請同時參照圖3所示,本發明實施例的解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分派系統2包括有一管理節點4及至少一資料節點6,其中管理節點4耦接至少一資料節點6,管理節點4是一第一實體機3,資料節點6是一第二實體機5。第一實體機3及第二實體機5的硬體資源配置如表1所示,包含3張網路卡以及四顆硬碟。
解決分散式雲端運算平台於虛擬化下的衝突的獨立資源分派系統2及雲端服務系統1,第一階段採取儲存單位實體化,其是將虛擬機儲存資源獨立使用,不和其他虛擬機共享。透過虛擬機存取一個獨立硬碟或儲存區,能使HDFS的資料副本確實分散儲存,解決容錯力降低的衝突。虛擬機之間的硬碟存取不會互相干擾獨立資源分派系統2在進行運算,也能確實發揮平行處理的優勢,
不會受到硬碟共享的阻礙,解決了硬碟共享衝突,平行存取與平行運算的衝突也獲得改善。如圖4所示,在資料節點6上建立虛擬機8,即在第二實體機5上建立虛擬機8,虛擬機8對應第二實體機5上的一儲存區7以便進行存取,儲存區7是一硬碟(單一硬碟)。相同地,在管理節點4上建立虛擬機,即在第一實體機3上建立虛擬機,虛擬機對應第一實體機3上的一儲存區,儲存區也是一硬碟(單一硬碟)。在一實施例中,一台第一實體機3作為管理節點4,六台第二實體機5作為資料節點6,而在第一實體機3以及每一台第二實體機5上建立一虛擬化底層系統以及一虛擬機8。虛擬機8存取對應的儲存區7,即虛擬機8存取對應的單一硬碟。第一實體機3與第二實體機5上的虛擬機8的硬體資源配置如表2所示。本實施例採用的第二實體機5的數目並非限制本發明,本領域技術人員可以依照硬體資源增加或減少第二實體機5的數目。
作為對照組,同樣採用一台第一實體機3作為管理節點4,六台第二實體機5作為資料節點6,以及如表2所示的硬體資源配置,而差異僅在於對照組並未在第一實體機3與六台第二實體機5上建立虛擬機8。
本實施例所採取的測試工具為TestDFSIO與TeraSort,是分散式雲端運算平台(Hadoop)中被廣泛使用的效能測試工具。如表3所示,TestDFSIO的測試分為寫(TestDFSIO-write)和讀(TestDFSIO-read)兩部分,藉由生成及讀取測試資料,可以檢測一個分散式雲端運算平台(Hadoop)的叢集的讀寫效能和網路效能。
TeraSort的測試分為三個部分:TeraGen、TeraSort及TeraValidate。TeraGen會生成以100byte為單位的大量隨機測試資料;TeraSort會將測試資料依特定內容排序,並生成排序後的資料;TeraValidate會讀取排序後的資料,確認排序的結果正確並回報錯誤率等資訊。TeraSort效能測試工具藉由生成、讀取、排序測試資料,可以檢測一個叢集的讀寫效能、網路效能及運算效能。
如表4所示,本發明採用原生裝置對應(Raw device mapping,RDM)以及虛擬機檔案系統(Virtual machine file system,VMFS)兩種虛擬化技術應用在獨立資源分派系統2。本領域技術人員可以了解原生裝置對應(RDM)是讓虛擬機可直接存取硬碟的模式,即硬碟直接掛載讓虛擬機使用,而虛擬機檔案系統(VMFS)則是將實體主機上所有儲存設備集中成一儲存區以讓虛擬機對應進行存取。
請同時參照圖5所示,可以發現測試時間最短(即效能最佳)的為全部使用實體機的對照組。本發明採用的原生裝置對應(RDM)與虛擬機檔案系統(VMFS)技術且儲存單位實體化的獨立資源分派系統2,其測試時間已接近對照組。如使用傳統的網路附加儲存(Network attached storage,NAS)以及虛擬儲存區域網路(Virtual storage area network,VSAN)兩種儲存資源共享的虛擬化技術,其測試時間與本發明相去甚遠。
依據第一階段的測試時間可以得到,相同的資源配置下,對照組的全實體機架構的效能是優於全虛擬機架構。因此,如表5及圖6所示,第二階段承接第一階段並採取混合式叢集建構,將本發明的管理節點4取消虛擬機而改回實體機,第一實體機3與所有虛擬機8形成一叢集,其硬體配置如同表2所示。請同時參照圖7所示,可以發現測試時間最短(即效能最佳)的仍是全部使用實
體機的對照組。本發明採用的原生裝置對應(RDM)與虛擬機檔案系統(VMFS)技術且儲存單位實體化及混合式叢集建構的獨立資源分派系統2,其測試時間又更接近對照組。
依據第二階段的測試時間可以得到,相同的資源配置下,對照組的全實體機架構的效能是優於混合式叢集架構。因此,如表6及圖8所示,第三階段承接第二階段並採取高密度資源使用,將本發明的每一第二實體機5上的虛擬機8數目新增成為3個虛擬機8,每一虛擬機8分別存取對應的儲存區7,即每一虛擬機8存取對應的單一硬碟。第一實體機3與所有虛擬機8形成一叢集,而每一虛擬機8的硬體配置如同表2所示。本實施例採用的第二實體機5上虛擬機8的數目並非限制本發明,本領域技術人員可以依照硬體資源增加或減少第二實體機5上虛擬機8的數目。請同時參照圖9所示,可以發現測試時間最短(即效能最佳)的為本發
明採用的原生裝置對應(RDM)與虛擬機檔案系統(VMFS)技術且儲存單位實體化、混合式叢集建構及高密度資源使用的獨立資源分派系統2,其測試時間已超越對照組。在此階段,本發明藉由充分運用實體資源,擴大獨立資源分派系統2規模,發揮虛擬化的資源共享優勢,同時藉由提高獨立資源分派系統2運算能力彌補資源共享的效能劣勢,提升獨立資源分派系統2效能並超越實體架構,同時也解決了容錯力降低、硬碟共享衝突,並改善了平行存取衝突和平行運算衝突。
依據第三階段的測試時間可以得到,高密度資源使用的效能已是優於對照組的全實體機架構。為了進一步提高資源使用率,如表7及圖10所示,第四階段承接第三階段並採取網路資源獨立化,將本發明的每一第二實體機5上的3個虛擬機8分別配置對
應的一網路卡9,即每一虛擬機8配置對應的網路卡,而每一虛擬機8的硬體配置如同表2所示。請同時參照圖11所示,可以發現測試時間最短(即效能最佳)的為本發明採用的原生裝置對應(RDM)與虛擬機檔案系統(VMFS)技術且儲存單位實體化、混合式叢集建構、高密度資源使用及網路資源獨立化的獨立資源分派系統2,其測試時間已超越對照組。在此階段,本發明藉由網路資源獨立化,使每個虛擬機擁有獨立的1Gb網路頻寬,以提升網路資源,可以同時改善了網路共享的瓶頸、提升獨立資源分派系統2效能,也發揮虛擬化的資源共享、資源靈活配置等優勢。
更進一步地,獨立資源分派系統2中的管理節點4負責所有的資料索引與程序監看。為了提升管理節點4的運算資源,在獨立資源分派系統2的工作進行時,管理節點4需要很迅速地紀錄新
產生的資料存放在哪些節點上,以及調度任務的執行,也因此管理節點4需要使用效能較高的配置,如速度較快的處理器或硬碟、較多的記憶體等方式,以提升獨立資源分派系統2的效能。如表8及圖12所示,本發明將管理節點4的記憶體恢復為64GB,可以發現可更進一步提升獨立資源分派系統2的效能。
綜上所述,本發明提出的解決分散式雲端運算平台於虛擬化下的衝突的獨立資源分派系統及雲端服務系統,可藉由儲存單位實體化、混合式叢集建構以及網路資源獨立化,以解決分散式雲端運算平台於虛擬化下的衝突並提升效能。
以上所述僅為本發明之較佳可行實施例,凡依本發明申請專利範圍所做之均等變化與修飾,皆應屬本發明之涵蓋範圍。
Claims (10)
- 一種解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分派系統,包括:一第一實體機,係一管理節點;以及複數個虛擬機,該些虛擬機建立在至少一資料節點,該至少一資料節點耦接該管理節點,每一該些虛擬機存取對應的該至少一資料節點的一儲存區;其中,建立該解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分配系統包括:該至少一資料節點上建立一個或一個以上的第一虛擬機,且該一個或一個以上的第一虛擬機各別存取該至少一資料節點上的單一個該儲存區;該管理節點配置成一實體機;以及該至少一資料節點上新增一個或一個以上的第二虛擬機,且該一個或一個以上的第二虛擬機各別存取該至少一資料節點上的單一個該儲存區;其中該第一實體機屬於該實體機,該一個或一個以上的第一虛擬機及該一個或一個以上的第二虛擬機屬於該些虛擬機。
- 如請求項1所述的解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分派系統,其中每一該些虛擬機配置對應的該至少一資料節點的一網路卡。
- 如請求項1所述的解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分派系統,其中該儲存區係一硬碟。
- 如請求項1所述的解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分派系統,其中該至少一資料節點係一第二實體機。
- 如請求項1所述的解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分派系統,其中該第一實體機與該些虛擬機形成一叢集。
- 一種雲端服務系統,包括:至少一解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分派系統,每一該些解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的 獨立資源分派系統包括:一第一實體機,係一管理節點;以及複數個虛擬機,該些虛擬機建立在至少一資料節點,該至少一資料節點耦接該管理節點,每一該些虛擬機存取對應的該至少一資料節點的一儲存區;其中,建立該解決分散式雲端運算平台於虛擬化下衝突的獨立資源分配系統包括:該至少一資料節點上建立一個或一個以上的第一虛擬機,且該一個或一個以上的第一虛擬機各別存取該至少一資料節點上的單一個該儲存區;該管理節點配置成一實體機;以及該至少一資料節點上新增一個或一個以上的第二虛擬機,且該一個或一個以上的第二虛擬機各別存取該至少一資料節點上的單一個該儲存區;其中該第一實體機屬於該實體機,該一個或一個以上的第一虛擬機及該一個或一個以上的第二虛擬機屬於該些虛擬機。
- 如請求項6所述的雲端服務系統,其中每一該些虛擬機配置對應的該至少一資料節點的一網路卡。
- 如請求項6所述的雲端服務系統,其中該儲存區係一硬碟。
- 如請求項6所述的雲端服務系統,其中該至少一資料節點係一第二實體機。
- 如請求項6所述的雲端服務系統,其中該第一實體機與該些虛擬機形成一叢集。
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