云平台中虚拟机部署的关键问题研究

吉林大学  董玉双

本文分析了当前流行的虚拟机部署策略及其相关改进方法并分析了当前云计算的研究人员针对虚拟机部署机制的研究工作。在此基础上，本文研究了虚拟机镜像的定制方法，设计了以性能能耗比作为评价标准的虚拟机部署的位置选择策略以及研究了虚拟机部署机制的关键问题。本文主要贡献有：(1)通过LFS (Linux From Scratch)定制虚拟机镜像。为用户提供定制接口，云提供商可以动态的更新为用户提供的服务和应用，云平台根据用户的需求生成相应的需求配置文件，并生成脚本实现虚拟机镜像的自动生成。通过LFS定制的虚拟机镜像明显减小了系统镜像的大小，在开机速度上也有很大幅度的提高，并为后续的部署过程减少系统开销和通信开销。(2)针对虚拟机部署过程中的位置选择策略进行了研究。本文提出了一种通过分布式并行遗传算法来实现云平台中虚拟机部署的位置选择策略DPGA (Distributed ParallelGenetic Algorithm of Placement Strategy for Virtual Machines Deployment on CloudPlatform)。DPGA以在保证系统性能的前提下尽量减少能耗开销为目的，为了提高初始种群的覆盖率，在解空间中松散的和平均的选择初始种群，采用自适应交叉率的多点交叉方法和自适应变异率的多点变异方法，分两个阶段使用遗传算法来获得更好的更精确的解。通过DPGA实现的部署策略相比于其他方法能明显提高性能能耗比，并较其他方法更为稳定。(3)针对虚拟机部署机制进行了研究。本文提出了一种针对定制虚拟机的部署方法DCVM (Deployment of Customized Virtual Machine)。部署通过之前LFS方法定制的虚拟机镜像，从根本上减少了部署过程的系统开销和通信开销。DCVM结合了虚拟机动态迁移机制中一些方法的优点，使用了pre-copy和post-copy算法并结合了增量压缩机制，通过组播机制进行部署。DCVM明显缩短了总的部署时间，减少了部署过程中的数据传输量，实现了在云计算环境下虚拟机的快速部署。

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