云計算的關(guān)鍵技術(shù)——資源調(diào)度

　　資源調(diào)度是指在特定的資源環(huán)境下，根據(jù)一定的資源使用規(guī)則，在不同的資源使用者之間進(jìn)行資源調(diào)整的過程。這些資源使用者對應(yīng)著不同的計算任務(wù)例如一個虛擬解決方案，每個計算任務(wù)存操作系統(tǒng)中對應(yīng)于一個或者多個進(jìn)程。通常有兩種途徑可以實現(xiàn)計算任務(wù)的資源調(diào)度:在計算任務(wù)所在的機(jī)器上調(diào)整分配給它的資源使用量，或者將計算任務(wù)轉(zhuǎn)移到其他機(jī)器上。圖5.3是將計算任務(wù)遷移到其他機(jī)器上的一個例子。在這個例子中，物理資源A如一臺物理服務(wù)器的使用率遠(yuǎn)高于物理資源趴B，通過將計算任務(wù)1從物理資源A遷移到物理資源B，使得資源的使用更加均衡和合理，從而達(dá)到負(fù)載均衡的目的。

　　虛擬機(jī)的出現(xiàn)使得所有的計算任務(wù)都被封裝在一個虛擬機(jī)內(nèi)部。由于虛擬機(jī)具有隔離特性，因此可以采用虛擬機(jī)的動態(tài)遷移方案來達(dá)到計算任務(wù)遷移的目的。目前的技術(shù)已經(jīng)實現(xiàn)了在幾秒鐘內(nèi)將一個虛擬機(jī)實例從一臺物理機(jī)遷移至另一臺物理機(jī)，其間只需毫秒級別的停機(jī)時間，從而實現(xiàn)計算任務(wù)在不同物理機(jī)器之間的遷移。

　　云計算的海量規(guī)模為資源調(diào)度帶來了新的挑戰(zhàn)。下面分別講述。

　　首先，由于云計算環(huán)境中虛擬機(jī)的數(shù)量可能會很多，動態(tài)遷移在大規(guī)模環(huán)境下會遇到一些問題。第一，動態(tài)遷移要求遷移虛擬機(jī)的雙方物理機(jī)共享使用一個存儲服務(wù)，當(dāng)虛擬機(jī)數(shù)量非常多時，存儲服務(wù)可能會成為性能瓶頸，甚至無法提供服務(wù)。在這種場景下，需要動態(tài)遷移能夠支持遷移雙方分別使用自己的存儲服務(wù)的場景。目前比較成熟的技術(shù)是VMware的Storage vMotion技術(shù)，它可以支持動態(tài)遷移時實現(xiàn)虛擬機(jī)鏡像文件在不同存儲服務(wù)之間的遷移。第二，當(dāng)虛擬機(jī)遷移時，其網(wǎng)絡(luò)配置是不變的，而在云計算環(huán)境中，網(wǎng)絡(luò)配置需要靈活地進(jìn)行調(diào)整，目前VMware已經(jīng)意識到了這個問題，并在最新的vMotion中提供了對網(wǎng)絡(luò)配置修改的支持。第三，目前動態(tài)遷移限制遷移的雙方物理機(jī)處于同一個廣播域內(nèi)。在云計算環(huán)境中，虛擬機(jī)的數(shù)量非常大時，可能導(dǎo)致廣播域無法給所有的虛擬機(jī)分配地址。針對這個問題，VMware推出了vNetwork Distributed Switch技術(shù)，將多個廣播域整合成一個虛擬的廣播域，并維護(hù)所有虛擬機(jī)的地址。但這樣的場景下還會有新的問題，比如廣播風(fēng)暴、安全問題等等，目前業(yè)界還在努力解決這些問題。

　　其次，資源調(diào)度需要考慮到資源的實時使用情況，這就要求對云計算環(huán)境的資源進(jìn)行實時監(jiān)控和管理。云計算環(huán)境中資源的種類多、規(guī)模大，對資源的實時監(jiān)控和管理就變得十分困難。在這方面，主要依賴于云計算平臺層的技術(shù)提供者能夠提供詳盡的資源使用情況數(shù)據(jù)。此外，一個云計算環(huán)境可能有成千上萬的計算任務(wù)，這對調(diào)度算法的復(fù)雜性和有效性提出了挑戰(zhàn)，調(diào)度算法必須在精確性和速度之間尋找一個平衡點，或者提供給用戶多種選擇，是偏重精確性還是速度。對于基于虛擬化技術(shù)的云基礎(chǔ)設(shè)施層，虛擬機(jī)的大小一般都在幾個GB以上，大規(guī)模并行的虛擬機(jī)遷移操作很有可能會因為網(wǎng)絡(luò)帶寬等各因素的限制而變得非常緩慢。

　　最后，從調(diào)度的粒度來看，虛擬機(jī)內(nèi)部應(yīng)用的調(diào)度才是云計算用戶更加關(guān)心的。如何調(diào)度資源滿足虛擬機(jī)內(nèi)部應(yīng)用的服務(wù)級別協(xié)定也是目前待解的一個難題。以性能為例，一個應(yīng)用資源調(diào)度系統(tǒng)需要監(jiān)控應(yīng)用的實時性能指標(biāo)，例如吞吐量、響應(yīng)時間等。通過這些性能指標(biāo)，結(jié)合歷史記錄及預(yù)測模型，分析出未來可能的性能值，并與用戶預(yù)先制定的性能目標(biāo)進(jìn)行比較，得出應(yīng)用是否需要及如何進(jìn)行資源調(diào)整的結(jié)論。目前，大多數(shù)虛擬化管理方案只能通過在虛擬機(jī)級別上的調(diào)度技術(shù)結(jié)合一定的調(diào)度策略來嘗試為虛擬機(jī)內(nèi)部應(yīng)用做資源調(diào)度，普遍缺乏精確性和有效性。為了能夠根據(jù)虛擬機(jī)內(nèi)部應(yīng)用的需求進(jìn)行資源調(diào)度，需要能夠有一套對于虛擬機(jī)內(nèi)部應(yīng)用的形式化記錄方式，第3章中提到的:“OVF”可以在一定程度上作為這個記錄方式;另外，需要一套形式化的方法能夠?qū)?yīng)用的服務(wù)級別協(xié)定映射為一組資源調(diào)度的需求或者規(guī)則，這樣，資源調(diào)度程序才能實現(xiàn)針對虛擬機(jī)內(nèi)部應(yīng)用需求的資源調(diào)度。

　
來源：機(jī)房360

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