基于优化的COW虚拟块设备的虚拟机按需部署机制

基于COW(Copy-on-Write)读写模式的虚拟块设备有利于实现大规模虚拟机环境下虚拟机的快速部署.文中为虚拟机管理器中的COW虚拟块设备设计了一种优化方法,能够提高COW磁盘的访问性能以及生成多个小尺寸的COW磁盘映像文件,以降低通过网络部署虚拟机的开销.基于优化的COW虚拟块设备,文中提出了虚拟机环境下的虚拟机按需部署机制及关键技术问题的解决方案.基于Linux平台和QEMU虚拟机,实现了基于优化COW虚拟块设备的虚拟机按需部署原型系统.实验表明,优化的COW虚拟块设备、基于COW磁盘有效工作集的优化部署以及COW磁盘回收等方法能够有效地支持虚拟机环境下低开销的、按需的虚拟机部署.     

面向Linux非逻辑卷块设备的快照系统

为满足Linux操作系统下非逻辑卷块设备需要在不添加额外块设备存储数据的场景下创建临时快照的需求,设计实现了一种针对Linux非逻辑卷块设备的快照系统.系统基于写时拷贝(COW),分为应用层和内核层中的通用块层两部分.应用层部分对用户的快照创建或删除命令分析并传递到通用块层部分,通用块层部分创建或删除快照设备,在快照创...     

一种高效的虚拟机磁盘快照系统

提出了一种带缓存的虚拟机磁盘快照系统(LiveDiskSnap),以支持不停机的虚拟机磁盘快照.通过在虚拟机监控器层加入了缓存块设备驱动,并采用写时重定向技术,使得快照中无需中断虚拟机的运行,同时保证了快照前后虚拟机磁盘状态的一致性.实验结果表明,LiveDiskSnap可在虚拟机不停机的情况下进行磁盘快照,且快照过程中的平均性能损失小于8％.     

虚拟机备份机制研究

虚拟机是近年来的学术研究热点,其为客户操作系统提供了底层物理机器的抽象,是构成虚拟计算环境的核心之一。本文介绍了虚拟机的备份机制,具体介绍了常用虚拟机备份方法,虚拟机监视器VMM层次的快照、克隆、记录日志、迁移等备份方法以及大型数据中心的备份机制。本文比较了客户操作系统层次、VMM层次、虚拟机外部三个层次的虚拟机备份方法,总结了存在的问题,并探讨了未来的发展趋势。     

基于KVM的虚拟锁步技术

依托基于内核的虚拟机（kernel-based virtual machine , KVM ）的平台,针对虚拟机容错系统中的关键技术---虚拟锁步技术展开研究,主要研究虚拟锁步技术所采用的虚拟机同步机制（VM synchronization mechanism ）。对开源虚拟机容错软件Kemari进行架构剖析与代码分析,指出其所使用的基于数据拷贝的虚拟机同步机制在不使用共享存储进行锁步运行时,具有一定性能缺陷;以此为基础,提出相应的改进措施,设计并实现一种新的虚拟机同步机制。该机制采用事件重放的方式实现冗余虚拟机间块设备数据的同步,弥补了Kemari虚拟机同步机制的相关性能缺陷。     

面向QEMU的分布式块存储系统的设计与实现

计算系统虚拟化是当前的主流趋势,然而为虚拟机磁盘提供存储的现有后端系统常直接沿袭分布式文件系统的设计,导致一系列虚拟磁盘I/O场景下不必要的开销。提出的COMET系统,是一个面向QEMU的分布式块存储系统。它基于Proactor模式,针对虚拟磁盘I/O特性扬弃文件系统的语义并在数据读写与一致性等方面采用精简合理的设计,尽可能缩短I/O路径,在具备线性扩展能力、高可用性的同时,实现了写时复制的磁盘快照和写时复制的磁盘克隆等创新功能。测试数据表明,COMET在部分I/O场景下拥有足以媲关乃至超越成熟开源系统的性能。     

面向多虚拟机的分布式存储系统

通过分析虚拟桌面系统对存储系统的要求,设计并实现了面向多虚拟机的分布式存储系统——虚拟机存储系统(virtual machine storage,VMStore)。分布式技术具有灵活性和可扩展性,因此采用分布式技术提高多虚拟机存储系统的吞吐率。在元数据管理中采用直接块索引结构以获得更好的快照性能,并采用去冗余技术减少多虚拟机镜像之间的冗余数据。实验结果显示存储系统具有较好的吞吐能力,且快照和去冗余的开销对整个系统的影响较小。     

一种高效的虚拟机快照管理系统

链式虚拟磁盘快照技术是广泛实现的一种支持虚拟机失效恢复的技术手段,针对链式结构磁盘快照技术引入多余I／O请求导致虚拟机性能低效问题,分析和研究了支持高效虚拟机快照实现的无链式关联磁盘快照技术,通过集成ZFS及OCFS2文件系统给出了无链式关联磁盘快照技术实现,并设计和实现了虚拟机快照存储组织模型和快速检索算法,提高了虚拟机快照检索效率．设计试验验证了系统的有效性．     

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.     

面向OpenStack/Ceph的虚拟机备份系统研究

针对OpenStack面临的虚拟机容灾备份问题,提出了一种基于Ceph存储快照的虚拟机容灾备份系统,备份时对虚拟机存储在Ceph中的磁盘生成快照,再根据备份要求计算有效数据或者变化数据,保存虚拟机的配置信息以及磁盘数据,恢复时自动创建相同配置的虚拟机并将当前快照点的磁盘数据恢复到该虚拟机中.实验表明,该方法比OpenStack的快照备份方法能有效节省备份时间和存储空间,并且可以实现后者不具有的增量备份、多磁盘备份等功能.     

A demand-driven virtual disk prefetch mechanism for seamless mobility of personal computing environments

In this paper, we propose a demand-driven virtual disk (VD) prefetch mechanism—DPM—to improve the performance of virtual machine (VM) at destination site for mobile personal computing environments. DPM uses an extended CoW (Copy-on-Write) virtual block device to split the traditional monolithic large-sized VD image into multiple small-sized SVD (Software Virtual Disk) images at a basic granularity of a single kind of software. Based on the fine-grained VD splitting, DPM uses an access frequency and dynamic priority-based prefetch target identifying-APTI algorithm to identify the SVDs of the software being used by the user at destination site, and prefetches those SVDs by utilizing P2P transportation mechanism at background. We have built a prototype to realize DPM on Xen virtual machine monitor (VMM). Experiments on the prototype show that DPM can effectively improve the VM performance at an unexpected destination site without any cached VD state, being helpful in achieving seamless mobility of personal computing environments in distributed virtual machine environments.     

虚拟机陷出的检测及分析

虚拟机执行敏感指令时会陷出到虚拟机管理器(virtual machine monitor,VMM)处理,虚拟机频繁陷出是影响虚拟化性能的重要因素,因此全面了解导致陷出的敏感指令对虚拟化性能优化有重要意义。提出了一个创新性的方法"桶竞争法"(competition in bucket method,CBM),通过把敏感指令的地址映射到不同的桶中,采用竞争方式在各个桶内寻找陷出次数最多的几个地址,能高效地跟踪所有的虚拟机陷出。     

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。     

实现多个KVM虚拟机通信的串口转发器方法

在一个平台上利用KVM虚拟机可以运行多个操作系统,有效地利用硬件资源。串口是一个独享设备,如何让多个虚拟机都能够使用串口设备,文中提出了一种串口转发器的设计和实现方法。该方法实现了通过一个串口设备连接、调试多个虚拟机的功能。该方法利用管道通信和输入/输出重定向机制使得多个KVM虚拟机可通过一个物理串口进行通信,每个KVM虚拟机通信时都能独享这个串口设备,实际应用表明这种方法使用方便、通信性能可靠。未来在高性能服务器上将更多地使用KVM虚拟机运行多个操作系统,使用该串口转发器可方便地解决调试多个虚拟机系统的问题。     

DDBS:云数据中心基于数据依赖的虚拟机选择策略

提出了一种云数据中心基于数据依赖的虚拟机选择算法DDBS(data dependency based VM selection).参考Cloudsim项目中方法,将虚拟机迁移过程划分为虚拟机选择操作(VM selection)和虚拟机放置(VM placement)操作.DDBS在虚拟机选择过程中考虑虚拟机之间的数据依赖关系,把选择与迁移代价值比较小的虚拟机形成侯选虚拟机列表,配合后续的虚拟机放置策略最终完成虚拟机的迁移过程.以Cloudsim云计算模拟器中的虚拟机选择及放置策略作为性能比较对象.实验结果表明:DDBS与Cloudsim中已有能量感知的算法比较起来,在虚拟机迁移次数和能量消耗方面都比较少,可用性比较高.     

基于混合群智能的节能虚拟机整合方法

数据中心的虚拟机（virtual machine,VM）整合技术是当今云计算领域的一个研究热点.要在保证服务质量（QoS）的前提下尽可能地降低云数据中心的服务器能耗,本质上是一个多目标优化的NP难问题.为了更好地解决该问题,面向异构服务器云环境提出了一种基于差分进化与粒子群优化的混合群智能节能虚拟机整合方法（HSI-VMC）.该方法包括基于峰值效能比的静态阈值超载服务器检测策略（PEBST）、基于迁移价值比的待迁移虚拟机选择策略（MRB）、目标服务器选择策略、混合离散化启发式差分进化粒子群优化虚拟机放置算法（HDH-DEPSO）以及基于负载均值的欠载服务器处理策略（AVG）.其中,PEBST,MRB,AVG策略的结合能够根据服务器的峰值效能比和CPU的负载均值检测出超载和欠载服务器,并选出合适的虚拟机进行迁移,降低负载波动引起的服务水平协议违约率（SLAV）和虚拟机迁移的次数;HDH-DEPSO算法结合DE和PSO的优点,能够搜索出更优的虚拟机放置方案,使服务器尽可能地保持在峰值效能比下运行,降低服务器的能耗开销.基于真实云环境数据集（PlanetLab/Mix/Gan）的一系列实验结果表明：HSI-VMC方法与当前主流的几种节能虚拟机整合方法相比,能够更好地兼顾多个QoS指标,并有效地降低云数据中心的服务器能耗开销.