基于概率预测的改进虚拟机内存预拷贝方法

预拷贝技术实现了虚拟机的透明移动,但在迭代过程中一些内存页会被反复拷贝,使用概率预测方法可以减少传输的内存页数量,但预测所需的时间仍会延长总迁移时间。针对此问题,提出快速预测预拷贝方法,对内存页状态改变的概率进行测算,并推迟状态频繁变化页的传输,达到优化虚拟机实时迁移的目的。应用于Xen虚拟机的实验结果表明,该方法可减少传输的内存页,缩短总迁移时间。

移动云计算中一种虚拟机迁移的预拷贝传输策略研究

针对移动云计算中虚拟机迁移过程的性能优化问题,提出了一种基于最优停止理论的预拷贝传输策略。该策略通过最优停止理论对寻找最优传输速率的最优停止模型求解,从而获得最优传输速率,由此来减少虚拟机迁移过程中的迁移数据总量和总时间。在仿真实验中,将所提出的传输策略与相关文献的传输策略进行对比,给出不同传输策略的性能结果分析。实验结果表明,所提出的策略具有较少的迁移数据总量和总时间,能有效地提高迁移过程的性能。

基于预拷贝的虚拟机内存状态动态迁移优化

针对预拷贝迁移算法存在拷贝效率低、总迁移时间长和迁移页面多等问题,提出了一种基于预拷贝的虚拟机内存迁移优化方法。该方法根据迁移链路带宽动态确定迁移窗口大小,根据时间局部性和空间局部性原理计算页面脏页率,并通过页面脏页率来确定待迁移页面,实现了对页面脏页率更全面的预测,尽量避免了不必要的重传。实验结果表明,该文优化方法在停机时间、总迁移时间和迁移页面数量等3个方面优于现有的预拷贝方法。

基于内存关联分析的预拷贝迁移优化策略

内存预拷贝迁移在密集型负载下存在内存脏页反复传输的问题,导致迭代轮数较多且大幅降低了内存预拷贝迁移的整体性能。脏页概率预测能够有效减少内存脏页反复传输的现象,然而现有脏页概率预测研究都只关注时间相关性而未考虑内存之间的空间相关性。针对该问题,提出一种基于内存关联分析的预拷贝迁移策略。通过脏页率对脏页下一轮变脏概率进行预测,设计Memory_cor算法计算出脏页的关联规则和关联内存页,避免变脏概率大的内存页及其关联内存页传输。实验结果表明,该策略在总迁移时间和停机时间上优于Xen预拷贝迁移方法。

虚拟机实时迁移中自适应阈值机制的研究

虚拟化的数据中心主要采用预拷贝(Pre-copy)算法进行虚拟机实时迁移.当虚拟机中运行负载较高或者网络传输带宽较低时,预拷贝算法固定的停机阈值严重影响实时迁移的性能.针对这个问题,提出一种自适应停机阈值机制,根据之前各拷贝轮中脏页率构成的时间序列,首先利用动态指数平滑法来预测后轮的脏页率,在预测脏页率超过网络传输带宽的情况下,再采用Mann-Kendall检验模型对脏页率变化趋势进行判断,根据判断结果确定停机切换的时机.实验结果证明,采用基于自适应阈值机制的预拷贝算法能在高负载低延迟场景下有效提高实时迁移性能.

油气勘探开发云虚拟机内存迁移算法改进研究

虚拟机动态迁移对数字油田的云平台安全建设具有重要意义。文中讨论云计算关键技术虚拟化技术中--虚拟机动态迁移机制。针对预拷贝迁移方法停机过长这一问题,在预拷贝方法的基础上,提出基于标识的动态迁移方法,能够有效地减少迁移时间,提高迁移效率。首先,新增一个计数器用于记录脏页数量,以此判断是否为频繁改动脏页;然后,设置一个window值,当频繁改动脏页的数量达到window值,将脏页全部发送至目标服务器。该方法避免了最后一次传送时页面过多而造成虚拟机停机时间过长的问题。实验结果表明,该方法在迁移时间和数据传输量上明显优于预拷贝方法,提高了虚拟机迁移效率。

基于运行阶段特征的虚拟机实时迁移技术

针对预拷贝算法在起始、迭代、结尾3个阶段所表现出的不同特点,提出了基于运行阶段特征的虚拟机实时迁移技术(LMCOS,live migration based on the characteristics of the operation stages)。起始阶段引入比对初始内存页的变量传输技术以避免未改变内存部分的传输;迭代阶段引入计数排序传输方法以减少内存页的重传;结尾阶段引入调减虚拟机CPU时间片的策略以缩短停机时间。与预拷贝算法相比,LMCOS使停机时间平均减少53%,总迁移时间平均减少65%。

基于等差划分的虚拟机实时迁移技术

研究了虚拟机的实时迁移。对局域网内存迁移的预拷贝算法、后拷贝算法以及由这两种算法构成的混合拷贝算法的特性进行分析,在改进混合拷贝算法的基础上提出了基于等差划分的虚拟机实时迁移技术,该技术把第一轮传输的内存页划分成近似等差数列形式的多段,以减少第二轮传输的内存页。不同工作负载条件下的试验表明,与混合内存拷贝方式相比,基于等差划分的虚拟机实时迁移技术平均减少了25%的同步内存位图时间,29%的后拷贝方式发送的内存页以及2.2%的总迁移时间,在一定程度上提高了混合内存拷贝方式的虚拟机实时迁移性能。

虚拟机实时迁移的研究

虚拟机的实时迁移技术就是把虚拟机完整的从源物理主机迁移拷贝到另外一台物理主机上,在负载均衡和灾难恢复方面起到了重要作用。预拷贝算法实现了虚拟机的实时迁移,但在高负载场景下,一些内存页会被反复传送,严重影响了迁移效率,延长了总迁移时间。针对此问题,提出了基于脏页预测算法,在高负载场景下,采用动态指数平滑法对脏页面进行工作集预测,减少脏页面的传送,对于高频脏页,直接放入最后停机拷贝时传送,从而减少实时迁移的时间,提高迁移效率。实验结果表明,改进后的算法能在高负载场景下有效提高虚拟机实时迁移的性能。

云计算环境下虚拟机在线迁移优化

在线迁移在云计算平台下已广泛使用,虚拟机内存迁移主要采用的是预拷贝算法。传统预拷贝算法在迭代过程中会将脏页反复重传导致迁移时间较长,针对这一问题文章提出了在拷贝过程中增加脏页预测算法和内存压缩算法相结合的方法。脏页预测算法是采用统计方法,依据内存页历史操作情况对改动频繁的内存页进行标记,根据标记决定是否在最后一轮内存迁移中传输,为了减少迁移传输量,先通过内存压缩算法将其压缩,然后再传输。实验结果表明,改进后的方法有效地降低了停机时间和迁移时间,提高了迁移效率,达到了更快迁移的目的。

基于服务活跃度的虚拟机实时迁移方案的研究

虚拟机实时迁移是在保证虚拟机服务正常运行的同时,在不同的物理主机之间迁移,为保证迁移效率和服务正常运行,需降低总迁移时间和停机时间。后拷贝和预拷贝是常用的两种实时迁移方案,后拷贝能降低总迁移时间,预拷贝能降低停机时间。基于服务活跃度的预拷贝优化方案是根据服务活跃度选择合适的停止条件,使得虚拟机在合适的临界点进入停机阶段,这不仅减少了页的迭代次数,也使停机阶段传输更少的页,从而达到同时降低总迁移时间和停机时间的目的。

云计算环境中虚拟机动态迁移技术研究

预拷贝是虚拟机动态迁移的主要方法之一,通过迭代传输内存页完成源节点到目标节点的迁移。但预拷贝方法由于重复传输同一脏页内存,导致了迁移过程占据较长的时间。本文通过对预拷贝方法的改进,提出了一种快速的虚拟机实时迁移方法,提高了迭代过程中脏页内存的传输效率。实验结果证明,与传统的预拷贝方法相比,改进后的预拷贝方法明显地减少了迁移时间和传输数据,达到了虚拟机快速迁移的目的。

一种基于Linux容器的动态迁移方法

Linux容器(LXC)是一种新兴的轻量级虚拟化技术,它对比于传统的XEN和KVM等虚拟机级别的虚拟化技术在性能上有着显著的优势,如今已经在Linux内核主线中得到了支持。针对LXC的迁移,特别是动态迁移方面的研究尚处起步阶段,仍很不成熟。本文提出了一种基于LXC的动态迁移的方法,通过使用预拷贝(pre-dump)策略及无盘检查点的方法缩短了停机时间,提高了迁移的效率。通过实验验证,证明了该方法的有效性,并获得了较好的迁移性能。

一种自适应的KVM内存迁移方法

虚拟机迁移技术能够使云平台上的服务器资源得到更合理地分配和管理,在负载均衡,服务器故障、维护或整合等方面起到了重要的作用.预拷贝算法以其稳定性优势成为目前主流的虚拟机内存迁移方法,但是对于工作负载较高的场景,内存产生脏页的频率较高,需要不断传输重复的脏页,所以难以达到迭代的终止条件,使预拷贝的迭代时间变长,直接影响了迁移时间.本文提出了一种自适应脏页频率的内存预拷贝算法,使用时间间隔划分迭代轮次,在每轮迭代前计算上一轮中的脏页频率,根据脏页频率高低动态地调整时间间隔,当所有非脏内存页传输完成时停止迭代.通过实验表明,该方法能在并发高负载场景下有效提高虚拟机实时迁移的迁移时间和停机时间性能.

云计算环境下虚拟机快速实时迁移方法

针对云计算数据中心中虚拟机实时迁移时间过长的问题,提出了一种虚拟机快速实时迁移方法.通过对预拷贝模型进行公式化描述和性能分析,在预拷贝方法中增加了用于标记改动频繁内存页的页位图.在迁移过程中对改动频繁的内存页进行判断,将改动频繁的内存页标记到新增的页位图中,并只在最后一轮迭代中传输.实验结果证明,与传统的预拷贝方法相比,改进后的预拷贝方法明显地减少了迁移时间,达到了快速迁移虚拟机的目的.

基于脏页率的虚拟机动态内存迁移

虚拟机动态迁移中,为保证透明性和一致性,内存迁移多采用能平衡总迁移时间和宕机时间的迭代预拷贝。为减少预拷贝过程中的数据传输量、缩短总迁移时间,这里提出了一种基于脏页率预测的预拷贝机制,该机制根据局部性原理,对虚拟机内存页的脏页率做出预测,优先传输脏页率低的内存页,避免高脏页的重传。在Xen中的实验结果表明,该机制可行有效,减少了数据传输量,缩短了总迁移时间。