虚拟机环境下软件按需部署中的预取机制

针对大规模虚拟机环境下软件的按需部署,提出了一种基于预取的按需软件部署优化机制,能够降低用户端虚拟机的启动延迟以及为用户提供更好的虚拟机本地运行性能.基于用户使用软件的行为特点以及虚拟磁盘映像的细粒度分割,预取机制在后台对服务器端存储的虚拟磁盘映像进行预取,通过一种基于访问频率和优先级的预取目标识别算法AFPTR(access frequency and priority-based prefetch target recognition)和一种预取量动态调节机制,将预取集中在用户使用的少数小尺寸的虚拟磁盘映像上,并在预取过程中对预取量进行动态自适应地调节,以提高虚拟磁盘访问的本地命中率,进而提高用户端虚拟机的运行性能.基于QEMU虚拟机和Linux平台,实现了基于预取的按需软件部署原型系统.实验结果表明,预取机制能够有效地降低虚拟机的启动延迟,并能提高虚拟机的本地运行性能,支持虚拟机环境下按需、快速的软件部署.     

为View桌面准备虚拟机

我们可以将vCenter Server管理的虚拟机用作自动池的模板、链接克隆池的父虚拟机或者手动池中的桌面源。在使用之前,必须对虚拟机进行适当准备,才能提供Vicw桌面访问。 在配置父虚拟机或模板虚拟机的时候,可以根据企业的实际情况选择部署WindowsXP或Windows7、Windows8的虚拟机,并在虚拟机中安装基础软件（输入法、WinRAR）、更新最新的补丁、杀毒软件等。     

走进虚拟的CASTLE城堡——虚拟机入门必读

公司需要部署新的系统或者软件平台，在正式部署之前需要进行测试工作，此时就可以借助虚拟机来测试；初级用户，要学习最近比较火的Linux,RSD系统，却恐怕安装这些系统（分区操作）对原来的系统造成破坏，损坏重要数据，虚拟机可以把这些风险降低为零，现代操作系统比如Win2000/XP，已经不支持公司原来部署在WinNT上的服务，但陈旧的服务器硬件系统，已经不能让原来的WinNT系统正常运行，可以考虑在虚拟机中安装WinNT操作系统，部署原来的应用。     

云计算环境下面向能耗降低的虚拟机选择策略

云计算通过网络按需提供可动态伸缩的廉价计算服务,核心概念是资源池。在实际生活中,体现为由数百万台的各种物理设备组成的数据中心。随着现阶段云计算数据中心规模的日益增长,其对应消耗的能源也在倍速提高,如何有效降低整个数据中心能耗,成为云计算重点研究内容之一。本文针对何时触发迁移以及选择哪部分虚拟机进行迁移,提出了考虑CPU、内存、带宽三种因素的虚拟机选择策略:MCMN;针对迁移后的虚拟机如何部署,借鉴了虚拟机部署算法EBFD。基于CloudSim仿真软件模拟的云数据中心验证了虚拟机迁移系统,且在系统中实现了虚拟机迁移、虚拟机选择、虚拟机部署算法。通过仿真实验结果表明,上述虚拟机选择算法、虚拟机部署算法在降低能耗方面有一定的成效。     

玩转虚拟机就这么简单

首先我们来明确什么是虚拟机?虚拟机(VirtualPC)是在物理电脑上虚拟出的一台PC,和真实的物理电脑一样,虚拟机也有自己的CPU、内存、硬盘以及I/O设备,只不过,在虚拟机上这些物理的硬件设备都是虚拟的而已。在软件方面,虚拟机也需要安装操作系统,和真实的物理电脑一样,也能安装并运行各种软件。要在物理电脑上安装一台虚拟机需要借助其它软件,这就是本文的主角——VMwareWorkstation,该软件是VMware公司开发的虚拟机软件,利用它,我们可以在一台物理电脑上虚拟出安装有不同操作系统的多台虚拟机,在VMware Workstation中,这些虚拟机分别…     

基于架构负载感知的虚拟机聚簇部署算法

针对云计算中虚拟机部署问题,提出了一种基于架构负载感知的虚拟机聚簇部署算法。首先计算云数据中心各层架构的负载,并在架构内对主机进行聚簇。虚拟机进行部署时,先按照相应的规则进行虚拟机间的聚簇,并优先选择负载较低的架构进行部署,架构选择后,进行虚拟机簇与主机簇的匹配以选择最优的主机簇进行部署。最后通过CloudSim进行仿真验证,将其与贪婪算法及基于架构负载感知的基本部署算法进行比较,证明了算法在部署时间方面有明显的优越性,并提高了网络资源的利用率。     

云计算环境下的虚拟机快速克隆技术

虚拟机克隆技术是指在云计算环境下快速复制出多个虚拟机（VM）并将这些VM分发到多台物理主机上,克隆出来的VM共享相同的初始状态然后独立运行提供服务。虚拟机克隆使得云计算提供商能够快速有效地部署系统资源。给出了一种虚拟机快速克隆方法,利用写时拷贝技术来创建虚拟磁盘和内存状态的快照,然后用按需分配内存技术和多点传送技术来请求和传输这些状态信息。在C3云平台上的实验表明,此方法在不中断源虚拟机中运行服务的情况下,实现了云计算中的快速虚拟机克隆。     

云计算环境下虚拟机部署策略的优化

针对虚拟机群在云计算平台动态部署过程中现有的部署机制所存在的局限性,提出一种优化的部署模型。首先建立预分块存储的分布式预定制虚拟机全镜像模板库;然后由调度中心依据调度策略选择适当的宿主机,并通过多源并行传输的方式提高部署效率;最后由对应的虚拟机监视器完成实例化任务。实验结果显示,在不同的虚拟机群部署规模下,单台虚拟机的平均部署时间较以往缩短3%～45%。实验结果验证了该模型的有效性。     

面向数据中心的虚拟机部署及优化算法

虚拟机动态配置是解决数据中心能耗低效的有效方法。针对动态配置过程中的虚拟机部署及优化问题展开研究,提出一种新的面向系统能耗的虚拟机部署算法以及基于主动迁移的优化策略。为了降低系统能耗,新算法采用基于服务器利用率的最佳适配降序算法求解虚拟机部署方案;同时为了适应应用负载的动态变化,新算法启动主动迁移策略对部署方案进行优化,即通过启发式算法在当前部署的基础上搜索使系统能耗更低的优化方案,并根据新部署对虚拟机执行主动迁移。考虑到迁移会导致应用服务质量降级和额外能耗,新算法通过在优化策略中设置基于服务器利用率的启动门限,对虚拟机主动迁移频率进行控制。仿真实验表明,所提算法在系统能耗、虚拟机迁移频率、服务器状态切换频率以及服务质量等多项性能指标上均有显著提高     

一种基于网络感知的虚拟机再调度算法

有效的虚拟机调度策略能够提高数据中心的资源利用率,降低运行时能耗.现有调度算法综合考虑了虚拟机在CPU、内存和网络方面的需求,通过合理部署虚拟机,以期最小化计算、存储与网络的代价.然而,在线的虚拟机部署策略较少考虑由于虚拟机退出所造成的资源利用率下降与网络延迟上升的问题.为此,文中深入研究面向网络感知的周期性资源重配置问题,提出了面向网络感知的虚拟机再调度算法,通过适当的虚拟机迁移,提高部署在虚拟机上任务的性能以及数据中心整体的网络通信效率.算法通过尽可能低代价的虚拟机迁移来提高虚拟机之间的网络通信能力,以提升虚拟机组的整体运行效率,并保持物理机占用但不显著提高.作者通过两个测试平台在真实环境中验证了算法的有效性;通过真实的数据集和模拟实验,在多种虚拟机部署算法下,对比了应用虚拟机再调度算法前后虚拟机的部署效果,验证了该算法能够以较小的代价使得高网络通信代价的任务数明显减少,虚拟机组的网络通信能力显著提高.