一种资源优化调度方法及虚拟机宿主机优化选择方法

技术领域

本发明涉及资源调度技术领域，具体涉及云操作系统下的资源优化调度 和选择方法。

背景技术

当前，云计算逐渐被行业认可，云数据中心操作系统逐渐实现并付诸于 实践。如何保证数据中心资源的高效利用，是衡量一个云计算操作系统是否 高效的关键。而虚拟机既是云计算操系统中核心的业务逻辑单元和载体，同 时也是资源分配的基本逻辑单位，虚拟机资源的高效合理分配对于数据中心 资源利用率的提升有着重要的作用。

大多数同类系统在虚拟机宿主机选择时，只考虑用户自主设定的选择（而 用户往往对某些业务类别对资源的需求配置状况也不是很了解），没有考虑 不同业务类别下对于不同资源因素如CPU、内存等的不同要求，导致了虚拟 机资源申请配置信息不合理，物理宿主机资源利用率不高的问题。

发明内容

为了保证用户虚拟机配置申请的高效合理性，提高资源配置和其所申请 的业务的相关性，提升资源利用率，我们提出了云计算操作系统中的一种资 源优化调度方法。所述方法包括：

S1:获取输入的所述剩余可用的资源值序列M={m1,m2,…,mn}和所述用户 此次调度请求的资源值Q；

S2:依次取M中的记录mi,其中i=1，2，……n，与Q做差值，得到一个差 值队列；

S3:判断得到的所述差值队列中的值是否全为负值；若否，进入步骤S4； 否则，进入步骤S5；

S4:将所述差值队列中第一个大于等于0的值所对应的资源值记录至最优 资源队列中，记为{[P1,N1],…,[Pi,Ni]}，其中，Pi代表资源信息，Ni 代表该资源信息的配置数量，接着进入步骤S9；

S5:判断资源队列是否为空，若否，则取上步骤S2中得到的所述差值队列 中值最大的记录Li，将其对应的mi所对应的资源值记录至最优资源队列 中，记为{[P1,N1],…,[Pi,Ni]}，其中，Pi代表资源信息，Ni代表该资 源信息的配置数量，接着进入步骤S6；否则，进入步骤S8；

S6:从M中删掉步骤S5中已经记录至最优资源队列中的资源值，得到更新 后的剩余可用的资源值序列；

S7:将更新后的剩余可用的资源值序列中记录的资源值与步骤S5中得到 的Li的绝对值作差，得到一新的差值队列，进入步骤S3；

S8:获取目标资优化队列失败，向信息提示模块发送失败信息；方法结束；

S9:输出目标资源最优队列，并向信息提示模块发送成功信息；方法结束。

本发明的另外一个实施例还提供一种基于业务类别特征的虚拟机宿主机 优化选择方法，所述方法包括：

S1:用户进入云操作系统门户，输入该次申请的业务类别；判断是否是新 业务类别，若是，进入步骤S2，否则进入步骤S4；

S2:根据预设的类别-虚拟机推荐配置模块中的记录，推荐合理的虚拟机配 置；

S3:根据所述虚拟机配置，随机选择资源池中一未被配置使用的物理机资 源进行配置；完成后，更新用户虚拟机申请配置信息记录模块和用户资源 调度模块中的信息记录，方法结束；

S4:进入用户资源调度记录模块，获取该业务类别下已有用户资源历史调 度信息记录，获得该业务类别下所有用户的“平均”配置信息详单，作为 向该用户推荐的配置详单，记为：[C,M]，其中C和M分别代表CPU资源 和内存资源；

S5:根据所述用户资源调度记录模块记录的信息，分别获取与该业务相关 的物理机CPU资源队列Pc={c1,c2,,…cn}和与该业务相关的物理机内存 资源队列Pm={m1,m2,…,mn}，其中ci和mi分别表示标号为i的物理机 上剩余的CPU资源和内存资源,其中i=1，2，……，n；

S6:针对步骤S5得到的队列Pc调用权利要求1所述方法进行处理，判断 获取CPU资源最优物理机队列是否成功；若是，则得到CPU资源最优物理 机队列，记为D；若否，则随机从资源池中选择一未被配置的物理机资源， 并将记录为CPU资源最优物理机队列D中；

S7:判断队列D中记录的内存资源是否满足用户此次调度请求的内存资源 值的要求，若是，则表明队列D可同时满足CPU资源和内存资源的分配需 求，进入步骤S8；若否，进入步骤S9；

S8:根据所述队列D记录的信息配置用户申请的虚拟机，记录并更新用户 虚拟机申请配置信息记录模块和用户资源调度记录模块中的记录，方法结 束；

S9:删除内存资源队列Pm与队列D中重复的信息，得一更新后的内存资源 队列Pm’，同时，将所述用户此次调度请求的内存资源值与队列D中记 录的各个物理机的剩余内存资源之和作差，得到最新的内存比较值M1；

S10:对步骤S9中得到的内存资源队列Pm’调用权利要求1所述的方法进 行处理，其中输入为内存资源队列Pm’和所述最新的内存比较值M1，输 出为最优的内存物理机优化队列；判断获取最优的内存物理机优化队列是 否成功，若是，直接获取输出的内存物理机优化队列；若否，则随机从资 源池中选择一未被配置的物理机资源，并将其记录为内存物理机优化队 列，记所述内存物理机优化队列为B；

S11:根据所述队列D记录的信息配置用户申请的CPU和内存，根据所述队 列B记录的信息配置用户申请的内存；

S12:记录并更新用户虚拟机申请配置信息记录模块和用户资源调度信息 模块中的信息记录，方法结束。

本发明的有益效果是能够保证用户虚拟机配置申请的高效合理性，提高 资源配置和其所申请的业务的相关性，提升资源利用率。

附图说明

附图1为本发明提出的一种资源优化调度方法流程图。

附图2为本发明提出的一种基于业务类别特征的虚拟机宿主机优化选择 方法流程图。

具体实施方式

结合附图1和2对本发明的技术方案进行详细说明。

正如发明内容中所描述的，本发明的体系结构主要包括：一种资源优化 调度发现方法（1）；基于业务类别特征相关的虚拟机宿主机优化选择方法（2）。

一种资源优化调度方法（1）是该策略的基础，从输入的源资源队列中选 择最符合配置要求的目标资源队列；参照附图1，该方法的输入参数为源资 源队列M和资源比较值Q，输出结果为目标资源队列N。其中，源资源队列指 的是目前数据中心中所有物理机资源上剩余可用的资源值序列，即可供调度 的剩余资源值序列，以内存大小举例：M={10,3,5,7,2}表示该数据中心中还 有5台物理机有剩余内存资源，且按照其被调度次数从大到小的顺序排列 （假设物理的id标志信息依次为1,2,3,4,5），剩余资源数依次为序列中数字； 资源比较值Q即为用户此次调度请求的资源大小值，例如说Q=4；目标资源 队列即为最终的调度序列，因为M中的第一台物理机上的剩余资源为10， 而请求的只有4，故一次调用即可满足此次要求，本例中的输出队列为N= {[1,4]}，其中1为物理资源的标志位，4为在该资源上的配置量。

参照附图2，基于业务类别特征相关的虚拟机宿主机优化选择方法（2） 是该策略的核心，是指利用前述一中资源调度优化方法，通过分析用户虚拟 机资源申请调度记录模块中所属不同业务类别的已有用户虚拟机申请配置及 资源调度信息（如CPU、内存、配置的宿主物理机信息等），为该用户（新 进用户）推荐最优化的虚拟机配置，并自动选择宿主机进行配置的方法。

云计算操作系统下一种基于业务类别特征的虚拟机宿主机优化选择策略 的方法包括如下：

1.一种资源优化调度算法

一种资源优化调度算法，能够基于输入的源资源队列M和资源比较值Q， 自动选择发现、输出最优化的目标资源队列N。参照附图1，方法包括如下步 骤:

S1:获取输入的源资源队列M={m1,m2,…,mn}和资源比较值Q；

S2:依次取M中的记录mi,其中i=1，2，……n，与资源比较值Q做差值， 得到一差值结果队列,其中mi对应源资源队列中的某一源资源信息；

S3:判断得到的差值队列中的值是否全为负值；若否，进入步骤S4；否则， 进入步骤S5；

S4:将上述差值队列中第一个大于等于0的值（由于队列是按资源调用次 数降序排列，第一个大于等于0的值，必然是被调用次数排在前面的资源， 优先记录之前调用次数大的资源，提高资源整合利用率）所对应的资源信 息记录至最优资源队列中：{[P1,N1],…,[Pi,Ni]}，其中，Pi在此代表资 源信息，因为该算法是资源优化调度算法，举例来说在计算资源调度时， Pi可指代CPU、内存的载体—物理主机；在存储资源调度时，Pi可指代 物理磁盘等存储设备。Ni代表在资源上的配置量。接着进入步骤S9；

S5:判断资源队列是否为空，若否，则取上一步得到的差值队列中值最大 的记录Li（负值），将其对应的mi所对应的源资源信息记录至最优资源 队列中，接着进入步骤S6；否则，进入步骤S8；

S6:更新源资源队列M，即从M中删掉上一步中已经记录至最优资源队列 中的源资源信息，得到更新后的源资源队列；

S7:将更新后的源资源队列中记录的源资源信息与前述步骤中得到的Li 的绝对值作差，得到一新的差值队列，进入步骤S3；

S8:获取目标资优化队列失败，向信息提示模块发送失败信息；方法结束。

S9:输出目标资源最优队列，并向信息提示模块发送成功信息；方法结束。

2.基于业务类别特征相关的虚拟机宿主机优化选择方法

参照附图2，基于业务类别特征相关的虚拟机宿主机优化选择方法，根 据前述的“一种资源优化调度发现方法”，通过对用户所申请的业务类别下 其他用户已有的虚拟机申请配置及资源（宿主物理机）调度信息，为该用户 推荐最合理的虚拟机配置详单，自动为其选择最优化的宿主物理机并进行配 置。该方法包括如下策略：

①用户输入申请的业务类别后，云计算操作系统首先要判断该业务类 别是否是已有的；

②用户在每次虚拟机申请配置请求成功后都要更新用户虚拟机申请配 置信息记录模块和用户资源调度记录模块中的记录。

基于业务类别特征的虚拟机宿主机优化选择方法分为12个步骤，具体如 下：

S1:用户进入云操作系统门户，输入该次申请的业务类别；判断是否是新 业务类别，若是，进入步骤S2，否则进入步骤S4；

S2:根据预设的类别-虚拟机推荐配置模块中的记录（基于对IT领域内不 同业务类别的相关资源配置情况的统计分析得出，如软件测试业务、财务 分析业务等对计算资源CPU、内存等有不同的需求），推荐合理的虚拟机 配置（主要考虑计算资源CPU/内存）；

S3:根据配置，随机选择资源池中一未被配置使用的物理机资源进行配置； 完成后，更新用户虚拟机申请配置信息记录模块和用户资源调度模块中的 信息记录，方法结束；

S4:进入用户资源调度记录模块，获取该业务类别下已有用户资源历史调 度信息记录，获得该业务类别下所有用户的“平均”配置信息详单（基于 已有用户的群体智慧，社区达成的“共识”），即为该用户推荐的配置详 单，记为：[C,M]，其中C和M分别代表CPU和内存；

S5:根据资源调度使用模块信息记录，分别获取：1）与该业务相关的物理 机队列源(基于CPU资源)Pc={c1,c2,,…cn}；2）与该业务相关的物理机 队列源(基于内存资源)Pm={m1,m2,…,mn}；注意：二者是分别独立统计的， 都是基于该主机被调用次数“降序”排列，只不过表现形式（统计内容） 一个是CPU相关，另一个是内存相关，其中ci和mi分别表示标号为i 的物理机上剩余的cpu和内存资源,其中i=1，2，……，n；

S6:对上面得到的Pc调用前述“一种资源优化调度发现方法”；判断获取 CPU最优物理机队列是否成功；若是（成功），则直接获取输出的CPU优 化物理机队列D；若否，则随机从资源池中选择一未被配置的物理机资源， 并将其记录至CPU优化物理机队列D中；即最终都能得到CPU优化物理机 队列D；

S7:判断得到的物理机队列中的物理机上，内存资源是否满足M的要求； 若是，则表明该物理机队列可同时满足CPU和内存资源的分配需求，记录 该物理机队列信息A（将队列D中记录信息复制到队列A中），接着进入 步骤S8；若否，进入步骤S9；

S8:在获得的物理机队列A上配置用户申请的虚拟机（主要是计算资源： 内存和CPU）；接着，记录并更新用户虚拟机申请配置信息记录模块和用 户资源调度记录模块中的记录；方法结束。

S9:记录前述步骤中得到的CPU优化物理机队列D，删除Pm与D中重复的 信息（因为，此处设定配置过CPU的物理机，其内存也会被配置，因此队 列D中的物理机CPU和内存都会被配置，所以在对Pm调用‘一种资源调 度优化发现方法’前，必须在Pm中去掉与D中重复的记录），得一更新 后的Pm；同时，将M值与CPU优化物理机队列中各个物理机的剩余内存 之和作差，得最新的内存比较值M1；

S10:对上一步中得到的Pm调用“一种资源优化调度发现方法”，输入为 最新的基于内存资源的该业务相关的物理机队列Pm和最新的内存比较值 M1，输出为最优的内存物理机优化队列；判断获取内存最优化物理机队列 是否成功，若是，直接获取输出的内存优化物理机队列；若否，则随机从 资源池中选择一未被配置的物理机资源，并将其记录至内存优化队列中； 不论是或否，都能保证能够得到最优的内存优化物理机队列，设为队列B；

S11:在物理机队列D（CPU优化物理机队列）上配置用户申请的CPU和内 存，在物理机队列B（内存优化物理机队列）上配置用户申请的内存；

S12:记录并更新用户虚拟机申请配置信息记录模块和用户资源调度信息 模块中的信息记录；方法结束。

当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的 情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形， 但这些相应的改变和变形都应属于本发明的权利要求的保护范围。