陳錦偉

（中時訊通信建設有限公司）

虛擬化云計算平臺的能耗管理探討

陳錦偉

（中時訊通信建設有限公司）

數(shù)據中心的能耗問題是目前亟待解決的一個重要問題，隨著數(shù)字化技術的發(fā)展，對數(shù)據中心的利用率較高，在管理上也比較靈活，因此被廣泛運用。而且未來數(shù)據中心的發(fā)展趨勢是廣泛采用虛擬化技術和云計算技術，很多學者提出了采用傳統(tǒng)能耗管理技術和虛擬化技術結合的方法，這有利于促進虛擬化云計算平臺的能耗問題的解決。本文闡釋了虛擬化云計算平臺面臨的問題，并根據虛擬化云計算的模型提出了有效的虛擬化云計算的管理機制，降低耗能成本。

虛擬化；云計算平臺；能耗管理

近年來，數(shù)據中心始終伴隨著高能耗的問題。隨著云計算的發(fā)展，越來越多的計算資源集中在數(shù)據處理的運算，因此這就會消耗大量的能源，因此高能耗問題成為一個亟待解決的重要問題。數(shù)據系統(tǒng)中心的高能耗問題不僅會帶來能源的消耗，還會使系統(tǒng)不穩(wěn)定，同時對環(huán)境造成不利的影響，因此要認清虛擬化云計算平臺的發(fā)展現(xiàn)狀，針對現(xiàn)狀進行模型化管理。

1 虛擬化云平臺面臨的挑戰(zhàn)

1.1 操作管理上的挑戰(zhàn)

虛擬化技術在對數(shù)據進行操作時主要采取動態(tài)資源伸縮的方式，這有利于減小在進行云計算時的資源耗費的總成本，還能增加各方面部署的靈活性。例如當需要對虛擬化數(shù)據處理中心進行維護時，操作過程十分簡單，具體的操作流程是將虛擬機轉移到另一臺服務器上，既不需要終止應用程序，也不需要關閉虛擬機，這給操作人員帶來了極大的便利，也節(jié)省了維護的時間。但是在遷移虛擬機時也會帶來額外的成本，比如增加了多余的通信負荷，同時無形中增加了對帶寬的需求。因此需要借助高性能的網絡設備來完成遷移虛擬機的要求，既要求快速有效、又能夠減少能耗[1]。另外，采用虛擬化技術可能會涉及到關于數(shù)據中心某些決策的變化，比如如果想要達到虛擬化負荷的最佳性能，則就需要選用配置較高的處理器，以達到支持硬件虛擬化的目的，而且遺留下來的處理器將不再繼續(xù)應用。另外，由于需積極處理海量的任務，這些任務可能同時在一臺物理主機上運行，因此要想獲得更高的可靠性，就需要購買一些更加先進和昂貴的硬件，從而加大系統(tǒng)運行的成本，因此在進行虛擬化數(shù)據中心的設計時要考慮到系統(tǒng)的成本問題。

1.2 能耗管理的挑戰(zhàn)

在數(shù)據中心中運用虛擬化技術給數(shù)據的處理帶來的極大的便利，在進行日常的操作管理時，也面臨著能耗管理上的挑戰(zhàn)。①虛擬化平臺的管理對象主要是虛擬資源和物理資源，但是它們之間呈現(xiàn)出分離的狀態(tài)，因此通過客戶機器觀測到的虛擬資源和物理資源會呈現(xiàn)出不同的狀態(tài)，尤其在進行遷移時，會更加不一致。所以，如何解決虛擬機程序中的能耗管理問題是目前面臨的一個極大的挑戰(zhàn)；②在數(shù)據處理中心，由于虛擬資源和物理資源存在著不一致性，而且隨著系統(tǒng)的不斷更新、故障的維修和處理，因此這種不一致性會逐漸加大，甚至相互矛盾，不能兼容。因此在設計時要考慮到虛擬機的隔離性的問題。

2 虛擬化云平臺的能耗建模和分析

（1）通過建立模型對虛擬化云平臺的能耗進行分析，本文主要針對內存能耗模型、CPU能耗模型、在線遷移模型以及磁盤能耗模型進行能耗的分析。

（2）內存能耗模型

目前影響內存能耗模型的重要因素是內存讀寫的吞吐量。其中可以通過額外的插樁技術可以獲得內存讀寫的吞吐量，也可以使用輕量級計算吞吐量的方法，通過這些指標都可以獲得內存的能耗模型，可以被寫成以下的形式：

其中計算公式中的Emem（T）表示在T時間內的內存總消耗量，而NLLC（T）則表示在T時間內NLLC缺失的總次數(shù)，αmem和γmem則表示線性模型的參數(shù)。

目前由于處理器硬件可以直接對內存訪問進行跟蹤管理，因此跟蹤虛擬機的LLC缺失并不直觀，所以操作系統(tǒng)也不能被直接看到。很多處理器將LLC的缺失作為觀測硬件的計數(shù)器，通過對每個虛擬機的每個核上的的LLC缺失的次數(shù)來獲取到虛擬機的LLC的缺失次數(shù)，因此虛擬機內存的能耗模型是：

在計算公式中，Emem.A表示其中的一個虛擬機A在在時間T內在所有虛擬機核上的LLC的缺失次數(shù)，αmem則表示線性模型的參數(shù)。

（3）CPU能耗模型

CPU能耗模型涉及到很多的因素，比如在處理器中每個子單元的活動狀況、進行某個指令的情況等。當要將能耗模型進行精確設計時，就需要增大監(jiān)控方面的成本。研究學者希望采用一個輕量級的替換方法，從而對處理器的活動進行分鐘，設計的CPU能耗模型為：

其中αcpu和γcpu模型中的特定常數(shù)，可以經過一系列的訓練來獲得。因此當有一個虛擬機A的處理器，其利用率可以表示為ucpu.A，則此虛擬機的能耗可以表示為Ecpu.A＝αcpuucpu.A

（4）在線遷移模型

在先遷移是指虛擬機在一種不停機的狀態(tài)下進行的遷移技術。虛擬機遷移所造成的能量消耗是主要通過數(shù)據的傳輸率來決定，源端主機遷移的能量消耗和傳輸成正比例關系，隨著傳輸率的升高，源端主機的能量消耗就越大，反之，則減小。并且當數(shù)據的傳輸率達到較高的水平時，遷移延遲的速度也會縮短。根據大量的實驗表明，虛擬機在遷移的過程中，遷移本身帶來的能量的消耗和數(shù)據的傳輸率并無太大關系，而能量的消耗主要體現(xiàn)在對網絡上的數(shù)據進行傳輸和接受，因此表明影響虛擬機遷移產生的能量消耗的主要因素是在網絡流量中的數(shù)據量的大小。為此設立了模型，以此來評估能耗的消耗。

評估的模型主要由三個部分組成：①源主機；②網絡交換器；③遠端的目標主機。由于它們之間的交換結構較為復雜，因此能耗不能采用常規(guī)的能量化的方式，所以主要考慮的是源端能耗以及目標主機的能耗。在理論上來說，源端的數(shù)據傳輸量和目標端的數(shù)據傳輸量基本對等，因此假定能量的消耗與由于虛擬機的遷移產生的網絡成本表現(xiàn)出一種線性增長關系：

式中：αs、αd、βs、Βd表示需要經過訓練的模型參數(shù)；Vmig表示網絡流量；Emig表示能耗[2]。

（5）磁盤能耗模型

一般來說，磁盤子系統(tǒng)的能耗模型的建立難度較大，這是由于無法完全知曉磁盤的功耗程度和狀態(tài)，再加上受到磁盤硬件緩存的干擾，因此在建立模型時較為困難。在數(shù)據處理中心，磁盤主要通過RAID的形式存在，RAID中包含著控制器，可以通過控制器來控制物理磁盤，而通過Hypervisor只能看到驅動驅動，所以建模時只能利用Hypervisor可見的參數(shù)，在具體的實踐中，Hypervisor可以看到的參數(shù)只包括讀和寫的字節(jié)數(shù)，還有進行讀和寫的時間，因此可以利用這幾個參數(shù)來建立磁盤能源消耗的模型：

式中：Edisk（T）表示的是在T時間內磁盤的能耗；br和bw則表示在T時間內讀取和拼寫的字節(jié)數(shù)；而α和γdisk可以經過訓練來獲取。

在對磁盤進行模型的建立時，要隨時跟蹤每一個虛擬機中的磁盤使用參數(shù)。然而，有一個值得關注的問題，當磁盤在進行工作等活動的時候，虛擬機則未必會活動，這是因為Hypervisor在進行批次處理的時候可能會停止I/O的運行。因此，這就要求在Hypervisor中觀察明顯的I/O的操作狀態(tài)，而不是對虛擬機活動的活動狀態(tài)進行觀察。

3 虛擬化云平臺能耗管理的機制

隨著科學技術的發(fā)展，虛擬化云計算平臺的發(fā)展速度也日益加快，在發(fā)展中也面臨著一系列得到問題。虛擬化云計算平臺的使用頻率增加導致云計算網絡要不斷更新其配置，因此這就對虛擬化云計算平臺在能耗的管理上提出了巨大的挑戰(zhàn)。所以，為了可以更好地利用云計算平臺，要不斷加強對能耗管理機制的開發(fā)和管理。

受到管理層次的限制，可以將虛擬化云計算平臺的能耗管理機制分為兩個類別：①處于虛擬化層次的能耗管理機制；②處于云平臺層的能耗管理機制。具體情況如圖1。

3.1 虛擬化層次的能耗管理機制

虛擬化層次的能耗管理機制又可以分為VMM層和VM層。VMM層主要是通過監(jiān)控技術或者DVFS技術來檢測并降低系統(tǒng)的能耗，還可以檢測特定的功率的狀態(tài)，并發(fā)出明令，調節(jié)特定硬件的功率狀態(tài)。而VM層次的能耗管理機制主要是通過VIirtualPower系統(tǒng)對虛擬層的VPM狀態(tài)進行監(jiān)測管理，從而為客戶提供廣闊的硬件管理視野[4]。

圖1 虛擬化云計算平臺的能耗管理機制

3.2 云平臺層的能耗管理機制

云平臺層的能耗管理機制主要涉及到VPM tokens機制，其不僅可以在虛擬機里實現(xiàn)基本的能耗操作，還能為在線能耗管理奠定堅實的基礎[5]。VPM可以對硬伸縮、軟伸縮以及整合式的管理機制進行管理，并建立統(tǒng)一的方式，在保持能耗的同時，為系統(tǒng)提供足夠的性能的支持。

4 結語

隨著信息化的發(fā)展，數(shù)據中心的高能耗問題越來越多的人所關注，目前虛擬化云平臺面臨的挑戰(zhàn)主要包括操作管理和能耗管理上的挑戰(zhàn)，通過建立內存能好模型、CPU能耗模型、在線遷移模型以及磁盤能耗模型，對數(shù)據中心的能耗進行分析，未來還可以通過建立虛擬化云計算的能耗機制來提高系統(tǒng)的性能，減少能耗的成本。因此，在實踐中要深刻剖析虛擬化云計算平臺的能源消耗的管理，其可以促進各個領域的發(fā)展，并可以為各行業(yè)領域的發(fā)展提供一定的借鑒，使人類社會的發(fā)展方向朝著更加智能化、信息化方向發(fā)展。

[1]葉可江，吳朝暉，姜曉紅，何欽銘.虛擬化云計算平臺的能耗管理[J].計算機學報，2012，06：1262～1285.

[2]陳俊茹.虛擬化云計算平臺的能耗管理[J].電腦知識與技術，2015，21：18～19.

[3]黨紅恩，趙爾平，雒偉群.虛擬化云計算平臺的能耗管理探討[J].無線互聯(lián)科技，2016，01：133～134.

[4]許珊.關于虛擬云計算平臺的能耗管理芻議[J].電子制作，2015，11：171.

[5]徐晶.虛擬化云計算平臺的能耗管理探究[J].電子技術與軟件工程，2014，16：32.

TP393

A

1004-7344（2016）20-0263-02

2016-7-1

陳錦偉（1973-），男，廣東廣州人，助理工程師，學士，主要從事通信工程建設工作。