Методика перераспределения функционирующих виртуальных машин по серверам в дата-центре
Аннотация
Ежегодно возрастает необходимость в централизованной обработке и хранении данных, для этого вводятся в эксплуатацию дата- центры еще большей вместимости и вычислительной мощности. Для снижения расходов особое внимание уделяется оптимизации энергопотребления инфраструктуры такого центра. Рассмотрен способ повышения энергоэффективности всего дата-центра за счет перераспределения нагрузки с последующим отключением простаивающих серверов. Рассмотрен механизм миграций виртуальных машин для оптимизации потребления серверами. Существующие методики для перераспределения виртуальных машин используют полный перебор, который невозможен в случае реальных размерностей, либо в них не учитывается критерий энергопотребления. Предложена методика, исключающая полный перебор и нацеленная на повышение эффективности по критерию суммарного энергопотребления серверов дата-центра за счет перераспределения функционирующих виртуальных машин по серверам в дата-центре. Она основана на эвристической процедуре выбора серверов назначения и состоит из статической части, в которой происходит сбор информации о ресурсах, и динамической части — в которой виртуальные машины распределяются по серверам в зависимости от начальных данных и установленных ограничивающих параметров. Приведен модельный пример, демонстрирующий работоспособность методики. В нем раскрываются шаги методики, показан выбор конечных серверов назначения для миграций.
Литература
2. Обзор: облачные сервисы 2014 [Электрон. ресурс] URL: http://www.cnews.ru/reviews/cloud_2014/ review_table/655b2c19b5e2ed63f1792efd5a3e786121fd6 9d2/ (дата обращения 23.12.2016)
3. Google's DeepMind Trains AI to Cut its Energy Bills by 40% [Электрон. ресурс] URL: http://www.wired. co.uk/article/google-deepmind-data-centres-efficiency (дата обращения 25.11.2017)
4. Pedram M., Hwang I. Power and Performance Modeling in a Virtualized Server System [Электрон. ресурс] URL: http://www.mpedram.com/Papers/Virtualsystem-modeling-greencom10.pdf (дата обращения 20.02.2017)
5. Аверьянихин А.Е., Котельницкий А.В., Муравьев К.А. Методика расчета оптимального числа узлов кластера виртуализации частного облака виртуальных рабочих столов по критерию эффективности // Международный научно-исследовательский журнал. 2016. № 5 (47). С. 6—13.
6. Соловьев В.П., Удовиченко А.О. Метод планирования размещения группы виртуальных машин с перераспределением ресурсов // Программные продукты и системы. 2012. № 1. С. 134—137.
7. Ворожцов А.С., Тутова Н.В., Тутов А.В. Методика оптимального распределения виртуальных серверов в центрах обработки данных // T-Comm – Телекоммуникации и транспорт. 2015. № 7. C. 5—10.
8. Абросимов Л. И., Крамаренко М. Д., Гончаренко О. С. Лабораторные работы по исследованию вероятностно-временных характеристик прокси-сервера [Электрон. ресурс] URL:http://network-journal.mpei. ac.ru/cgi-bin/main.pl?l=ru&n=27&pa=15&ar=1 (дата обращения 28.03.2017)
---
Для цитирования: Ларин А.А, Абросимов Л.И. Методика перераспределения функционирующих виртуальных машин по серверам в дата-центре // Вестник МЭИ. 2018. № 1. С. 98—105. DOI: 10.24160/1993-6982-2018-1-98-105.