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4)生命周期管理器:生命周期管理器负责云应用从提交部署请求的预约状态到回收状态的全生命周期管理与状态迁移控制。如图4所示。
图4生命周期管理器
元数据库和模板库是资源调度引擎的2个辅助模块。元数据库中存储、管理云应用、调度策略、系统脚本和组织机构等系统支撑元数据;模板库以键值对的形式存储虚拟机镜像模板和导出为开放式虚拟机格式(open virtualization format OVF)包的应用模板。
1.3.4资源调度算法
在大规模的虚拟机集群中,虚拟机数目和虚拟机的负载会随用户和应用的需求而经常变化,静态的资源分配往往会使虚拟机产生资源浪费或资源不足的情况,因此,虚拟机需要进行动态的资源调度:在虚拟机数量偏少和平均负载偏低的情况下,将虚拟机集中迁移到较少的物理机上,并将一部分物理机停机,以达到节能和提高计算/能耗比的目的;在虚拟机数量偏多和平均负载偏高的情况下,启动更多的备用物理机并进行负载平衡。同时,由于虚拟机中的应用负载会随时间变化,因此应及时响应虚拟机负载的变化,适当为高负载的虚拟机分配更充裕的资源,以适应虚拟机对资源的需求。
资源调度算法的基石是虚拟机迁移算法。虚拟机迁移算法分为预拷贝、停机拷贝和后拷贝3个阶段,目前有很多成熟的研究成果可以在100 ms内完成虚拟机的迁移。而资源调度算法的实现则更为复杂。总体上,资源调度算法的步骤如下:
1)获取虚拟机集群中所有物理机与虚拟机的性能监控数据,并针对不同类型资源的特点评估物理机与虚拟机的资源负载状态。
2)根据评估指数值,选择需要调度的虚拟机,并计算合适的目标结点,进行虚拟机的迁移。
3)列举虚拟机集合中所有负载高于上限值的虚拟机,用最佳适应算法寻找调度后物理资源负载最高但不超过物理负载上限阂值的物理机,迁移虚拟机到此物理机上。
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