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国际创新研究期刊》的研究在科学、工程和技术

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动态资源分配利用弹性计算云服务

Kaleeswari1玛丽和高贵的朱丽叶2
  1. 打开学生,计算机工程系,NPR工程学院,NPR Nagar Tamilnadu、印度
  2. 计算机工程系教授和头部,NPR工程学院,NPR Nagar Tamilnadu、印度

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文摘

云计算是在需求提供了可靠的动态灵活的资源分配和保证服务支付使用的方式公开。在云计算多个云用户可以同时请求数量的云服务。所以必须有一个规定,所有资源都向请求用户提供高效的方式来满足他们的需要。现有的资源分配机制是基于虚拟化技术。问题就出现了,而虚拟机映射到物理资源。为了解决这个问题,我们提出了新的资源分配方案基于弹性计算云(EC2)服务。我们还通过监测监视的实例发生在EC2服务。因此该系统将更有效的分配资源。

关键字
云计算、动态资源分配虚拟机,虚拟化,EC2服务。

介绍
云计算是计算的交付服务而非产品,即共享资源、软件和信息通过网络提供给用户。云计算提供商交付应用程序通过互联网,从web浏览器访问,而业务软件和数据是存储在服务器在远程位置。云计算是访问所需资源和服务执行功能与动态变化的需求。云是一个虚拟化的资源,维护和管理。
在此系统中,弹性计算云(EC2)服务是用于动态资源分配。这是亚马逊网络服务(AWS)。亚马逊网络服务是远程计算服务的集合(也称为Web服务)构成了一个云计算平台,提供在互联网上Amazon.com。其中最中央和著名的Amazon EC2服务和AmazonS3(简单存储服务)。服务广告提供一个大型的计算能力(可能很多服务器)更快更便宜的比构建一个物理服务器农场。
Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)是Amazon.com的云计算平台的核心部分,亚马逊网络服务(AWS)。EC2允许用户租用虚拟计算机上运行自己的计算机应用程序。EC2允许扩展部署应用程序通过提供一个web服务,通过它用户可以启动一个Amazon Machine Image (AMI)来创建一个虚拟机,而亚马逊调用一个实例,包含任何软件。用户可以创建、启动和终止服务器实例根据需要,按小时支付对于活跃的服务器,因此弹性。EC2实例的地理位置为用户提供控制,允许延时优化和高水平的冗余。Amazon Elastic Compute Cloud是一个web服务,它提供了可调整大小的计算能力的云。它的目的是让开发人员能够更加容易的网络级计算。Amazon EC2的简单web服务接口允许用户获取和配置能力以最小的摩擦。它提供计算资源的完全控制,允许用户运行在Amazon的计算环境。Amazon EC2减少所需的时间,从而获得和启动新的服务器实例来分钟,允许用户快速规模能力上下为用户计算需求的变化。 Amazon EC2 changes the economics of computing by allowing users to pay only for capacity that they actually use. Amazon EC2 provides developers the tools to build failure resilient applications and isolate themselves from common failure scenarios.
Amazon Elastic Compute Cloud提供可调整大小的计算能力在亚马逊Web服务。使用Amazon EC2消除需要的硬件投资,所以用户可以更快地开发和部署应用程序,可以使用Amazon EC2发射尽可能多或尽可能少的虚拟服务器需要配置安全性和网络和管理存储。Amazon EC2允许用户规模向上或向下处理需求或峰值的变化受欢迎,减少交通预测的需要。
本文的其余部分组织如下。在下一节中,我们讨论了相关的工作。在第三部分,我们提出建议的系统。在第四部分中,我们介绍了模块的动态资源分配。最后,我们在部分结论V。

相关工作
云环境中的资源管理是一个重要的问题。新兴的云计算模式为管理员和IT组织提供了巨大的自由动态在物理服务器之间迁移虚拟计算服务在云数据中心。虚拟化和虚拟机迁移能力使数据中心整合计算服务、使用最少数量的物理服务器。虚拟机迁移提供了巨大的好处,如负载平衡、服务器整合、在线维护和主动容错。云计算为全球用户提供utility-oriented IT服务。基于现收现付模式,它使托管消费者的普遍应用,科学,和业务领域。然而,数据中心托管云应用程序需要消耗大量的电能,导致运营成本高,对环境的碳足迹。因此,需要绿色云计算解决方案,不仅可以减少运营成本,也减少对环境的影响。这样定义一个建筑节能的云计算框架和原则。基于此架构,研究的视野,开放的挑战和资源配置和分配算法为节能管理的云计算环境。像Xen虚拟机监控提供一种虚拟机映射到物理资源的机制。 This mapping is largely hidden from the cloud users.VM live migration technology makes it possible to change the mapping between virtual machines and physical machines while applications are running. The capacity of physical machines can also be heterogeneous because multiple generations of hardware coexist in a data center.

提出了系统
这个提议系统由服务器数量、预测、热点和coldspot解决者和移民列表。组服务器用于运行不同的应用程序。预测是用于执行定期评价资源配置状态基于虚拟机的预测未来的需求。图1显示了整个提出系统设计。
热点解算器是用来确定系统是否超载。如果系统已经超负荷,热点解决迁移资源替代机、释放原机进行维护。Coldspot解算器是用来确定系统处于空闲状态。如果系统处于空闲状态,潜在的候选人关掉节约能源。移民迁移列表维护的一组资源。
使用虚拟化技术的系统根据应用程序需求动态分配数据中心的资源和支持绿色计算通过优化的服务器数量。因此,引入偏态的概念来衡量的不均匀多维服务器的资源利用率。通过最小化偏态,用户可以结合不同类型的工作负载,提高服务器资源的总体利用率。虚拟机监视器(vmm) Xen等提供一个机制来虚拟机(vm)映射到物理资源。这种映射在很大程度上是对云用户隐藏。由云提供商,以确保底层物理机器(PMs)有足够的资源来满足他们的需求。虚拟机动态迁移技术可以改变虚拟机和物理机之间的映射而应用程序正在运行。
图像
呈现一个自动化资源管理系统的设计和实现,实现这两个目标之间的平衡。这两个目标是避免过载和绿色计算。避免过载的能力是一个物理机器应足以满足上运行的所有虚拟机的资源需求。否则,物理机器超载和可能导致退化性能的虚拟机。绿色计算使用的物理机器数量应该是最小的,只要他们仍然可以满足所有虚拟机的需求。空闲的物理机器可以节约能源。
资源分配系统是用来避免过载系统中有效地同时最小化服务器使用的数量。偏态是用来测量不平衡服务器的利用率。通过最小化偏态,用户可以提高服务器的整体利用率的多维资源约束。设计负荷预测算法,可以准确地捕捉未来资源使用的应用程序没有在vm。算法可以捕获资源使用模式的上升趋势,有助于减少位置显著波动。

实现结果
创建虚拟机
虚拟化计算是建立一个虚拟的(而不是实际的)版本的一些东西,比如硬件平台、操作系统和存储设备或网络资源。一个或多个逻辑计算机系统上运行的一组物理硬件。虚拟机动态迁移是一种广泛使用的技术进行动态资源分配在虚拟环境中。运行过程中两个或两个以上逻辑计算机系统等一组物理硬件。动态布置的虚拟服务器是用来减少违反SLA。当用户创建一个虚拟机,自动创建云服务来控制机器。用户可以创建多个虚拟机在同样的云服务,使虚拟机相互通信,虚拟机之间的负载平衡和保持高可用性的机器。用户可以管理他们的应用程序的可用性,使用多个虚拟机通过添加一组可用的机器。集可用性直接关系到故障域和更新域。在Windows Azure故障域被定义为避免单点故障,如网络交换机或服务器机架的动力装置。事实上,一个故障域密切相当于物理服务器的机架。 When multiple virtual machines are connected together in a cloud service, an availability set can be used to ensure that the machines are located in different fault domains.
资源分配
动态资源管理已经成为一个活跃的研究领域的云计算模式。资源成本取决于配置使用它们的差异很大。因此高效的资源管理主要感兴趣的云提供商和云用户。任何云管理软件的成功关键取决于灵活性、规模和效率,它能利用底层硬件资源,同时提供必要的隔离性能。
成功的云环境资源管理解决方案需要提供一组丰富的资源控制更好的隔离,在初始位置和负载均衡高效的资源利用。例如,在银行应用程序在高峰时期(11.00到1点钟)我们可以访问的服务器数量从云端基于客户需求。在空闲时间,我们也可以关闭闲散服务器来节约能源。
偏态实现
偏态是用来测量不平衡服务器的利用率。通过最小化偏态,用户可以提高服务器的整体利用率的多维资源约束。在关系的情况下,选择删除的虚拟机可以减少服务器的偏态。对于每个虚拟机列表中,用户是否能找到目的地服务器来适应它。服务器不能接受这个VM后成为一个热点。在所有这些服务器中,用户选择的偏态可以减少最接受这个VM。所有条件相同的情况下,选择一个目标服务器的偏态可以减少。偏态算法混合工作负载和不同的资源需求在一起以便服务器容量的整体利用率提高。
偏态算法执行定期评价资源配置状态的基础上,预测未来虚拟机的资源需求。用户定义一个服务器作为一个热点如果任何资源的利用率高于热阈值。这表明服务器超载,因此一些vm运行在它应该迁移。
定义一个服务器作为一个冷点如果感冒其所有资源的利用率低于阈值。这表明服务器主要是闲置和潜在候选人关闭以节约能源。然而,用户这样做只有当所有积极使用服务器的平均资源利用率低于绿色计算阈值的系统。积极使用服务器如果至少有一个VM运行。否则,它是不活跃的。最后,温暖的阈值定义为一个级别足够高的资源利用率来证明有服务器运行但并没有达到风险成为一个热点的临时变动应用程序资源的要求。
监控EC2实例
多个虚拟机可以动态地启动和停止在一个物理机器根据传入的请求,因此提供的灵活性配置不同分区的资源在同一物理机器不同需求的服务请求。通过动态迁移虚拟机在物理机器,工作负载可以巩固和未使用的资源转向了一种低功耗模式,关闭操作或配置在低档次水平,以节约能源。能源监控是用来观察能源消费引起的虚拟机和物理机和提供信息的虚拟机管理器使能耗节能资源分配的决策。
亚马逊监测是一个易于使用的web服务,它提供了我们的云计算资产可见性。它旨在提供全面监控的所有AWS服务。Amazon AWS云资源监测提供监控和客户在AWS上运行的应用程序。资源动态分配使用Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)服务。整个资源分配的进步可以追踪运行的Amazon EC2实例。
通过使用亚马逊CloudWatch我们可以能够监控指标的动态资源分配和监控EC2实例。用户可以能够监控资源配置和应用程序,还要监控自定义矩阵生成的客户的应用程序和服务。亚马逊监测是用于以编程方式检索用户的监控数据,查看图表和设置警报诊断和自动采取行动基于用户的云环境的状态。亚马逊监测提供了一种可靠的、可伸缩的和灵活的监控解决方案,用户可以在几分钟内开始使用。最后用户可以能够动态地分配他们的资源。

结论
本文表明,动态资源分配越来越需要更多的云提供商的用户数量和减少响应时间。因此,随需应变的资源分配基于SLA按照任务优先级定义有助于满足云资源的高效配置多个云用户。整个资源分配的进步可以追踪运行的Amazon EC2实例。通过使用亚马逊CloudWatch我们可以能够监控指标的动态资源分配和监控EC2实例。用户可以能够监控资源配置和应用程序和监控客户所产生的自定义指标的应用程序和服务。亚马逊监测是用于以编程方式检索用户的监控数据,查看图表和设置警报诊断和自动采取行动基于用户的云环境的状态。亚马逊监测提供了一种可靠的、可伸缩的和灵活的监控解决方案,用户可以在几分钟内开始使用。监控警报可以用来实现高效的资源配置结果。在未来我们可以能够分析资源配置过程通过使用这种监视解决方案。监控数据保留两周,即使用户的AWS资源已经终止。

引用
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