摘  要： 隨著4G時(shí)代的到來,，IDC建設(shè)也愈發(fā)重要。在擴(kuò)展IDC能力的同時(shí),，能源消耗問題也日益嚴(yán)重,。以x86化、基于IaaS虛擬化以及優(yōu)化的Min-Min資源調(diào)度算法為主要依據(jù),，討論了以上技術(shù)在實(shí)現(xiàn)IDC節(jié)能化中起到的作用,。

　　關(guān)鍵詞： 節(jié)能,；IaaS；資源調(diào)度,；IDC

0 引言

　　隨著4G產(chǎn)業(yè)的日漸壯大,，電信業(yè)IDC的建設(shè)、擴(kuò)容,、維護(hù)等一系列配套工程也面臨著所對應(yīng)的升級和改造,。數(shù)據(jù)顯示，截止到2012年,，中國移動目前31省各個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的主機(jī),、存儲、網(wǎng)絡(luò)等IT基礎(chǔ)設(shè)施獨(dú)立建設(shè)和運(yùn)維,，基礎(chǔ)設(shè)施資源沒有實(shí)現(xiàn)整合和共享,，IT服務(wù)能力分散，服務(wù)器平時(shí)利用率不足50%[1],。傳統(tǒng)應(yīng)急式,、分散式、煙囪式,、蛛網(wǎng)式的建設(shè)模式所帶來的管理信息系統(tǒng)功能重復(fù),、成本高昂、流程割裂,、接口不一等諸多問題則加劇了這一情況,。然而，由上述情況所引起的另外一個(gè)問題——巨大能源消耗,，則愈發(fā)嚴(yán)重,。如何改進(jìn)IDC設(shè)計(jì)，如何合理利用IDC資源以達(dá)到節(jié)能環(huán)保的目的,，成為了當(dāng)下熱點(diǎn)研究課題之一,。

　　借助虛擬化技術(shù)和處理能力較強(qiáng)的x86機(jī)器，對IDC進(jìn)行改造成為可行的方法,，本文分析討論兩種手段的可行性,，并就引申的資源調(diào)度進(jìn)行分析優(yōu)化。

1 現(xiàn)狀分析

　　從IDC能耗類型進(jìn)行區(qū)分,，可以大致分為三類能源消耗[2]：物理機(jī)能耗,、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備能耗、其他能耗,。對于物理機(jī)能耗,，CPU,、RAM,、DAS等均為考量范圍,；網(wǎng)絡(luò)設(shè)備能耗則集中在交換機(jī)、鏈路,、路由器等,；而空調(diào)、照明,、風(fēng)扇等則列為配套設(shè)施能耗,。時(shí)下，借助于云計(jì)算技術(shù),，對IDC進(jìn)行集中改造成為了諸多改進(jìn)PUE指數(shù)[3]的有效方案之一,，本文以物理機(jī)能耗改進(jìn)為重點(diǎn)，研究可行的減小能耗方案,。

　　1.1 服務(wù)器x86化

　　電信業(yè)發(fā)展之初,，對于重要的業(yè)務(wù)系統(tǒng)基本上采用小型機(jī)進(jìn)行部署應(yīng)用。小型機(jī)具有先天的架構(gòu)優(yōu)勢,，在系統(tǒng)處理性能（以SPEC jEnterprise2010為測量基準(zhǔn)）和RAS性能上有著優(yōu)異的表現(xiàn)[4],。然而，隨著電信業(yè)云計(jì)算和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,，小型機(jī)在各個(gè)方面的考量上已經(jīng)不能滿足時(shí)下需要,。購置和維護(hù)費(fèi)用昂貴，小型機(jī)由于操作系統(tǒng)復(fù)雜,，需要有專業(yè)的維護(hù)人員進(jìn)行日常的設(shè)備維護(hù),；且小型機(jī)單機(jī)柜裝一臺特殊機(jī)柜，占地面積為780 mm×1 165 mm,，每萬tpmC需要22.71 cm2,，占地面積較大[5]，單臺滿配1 000 W,，半配時(shí)大于5 000 W,，每萬tpmC消耗25 W，能源消耗較大,。

　　此外,，基于電信業(yè)普遍的虛擬化、資源池化需求,，小型機(jī)虛擬化技術(shù)目前仍然要與設(shè)備廠家綁定,，不能實(shí)現(xiàn)跨廠家設(shè)備的虛擬化方案。相較于小型機(jī),，x86服務(wù)器則在節(jié)能,、虛擬化等方面具有巨大的優(yōu)勢。

　　以x86刀片服務(wù)器,、單機(jī)柜裝2框,、共32片標(biāo)準(zhǔn)綜合柜為例,，占地600 mm×1 000 mm，每萬tpmC需要      9.375 cm2,，能夠節(jié)省約60%的占地面積,。能源消耗成本：單框滿配（16片+機(jī)框），消耗2 000 W,，每萬tpmC消耗6.25 W,，相較小型機(jī)能夠節(jié)約75%的能源需求。

　　在虛擬化支持方面,，x86服務(wù)器虛擬化技術(shù)目前較為成熟,，在計(jì)算密集型應(yīng)用環(huán)境、開發(fā)測試,、單機(jī)計(jì)算能力需求較低或資源需求變化較大的環(huán)境中部署x86平臺的虛擬化應(yīng)用,，可以提高服務(wù)器利用率、管理效率,，能夠達(dá)到節(jié)約寶貴IDC空間和較少能源消耗的目的,。

　　1.2 IaaS虛擬化

　　在傳統(tǒng)的IDC機(jī)房建設(shè)中，為了避免業(yè)務(wù)相互干擾,，通常采用煙囪式系統(tǒng)搭建法,，即單一物理機(jī)上部署業(yè)務(wù)系統(tǒng)。在隔離業(yè)務(wù)邊界的同時(shí),，也浪費(fèi)了大量的可用物理機(jī)能力資源,，造成了能耗過大的問題。而IaaS物理平臺即服務(wù)的提出,，為解決這一問題提出了一個(gè)好的契機(jī),。

　　整體來看，IaaS的實(shí)現(xiàn)是動態(tài)負(fù)載均衡和虛擬技術(shù)的綜合運(yùn)用,，而目前就從架構(gòu)上來分析,，分為兩大類虛擬化技術(shù)[6]，如圖1所示,。

　?。?）裸金屬類型虛擬化技術(shù)

　　該類型虛擬化技術(shù)是指直接在物理機(jī)上部署VMM，雖然這里稱為虛擬機(jī),，但其本質(zhì)上是具有OS功能的微型操作系統(tǒng),，通過在物理機(jī)和虛擬機(jī)之間架設(shè)資源映射，可以虛擬出N臺機(jī)器,。目前,，較為成熟的服務(wù)器虛擬產(chǎn)品有VMware的ESX、微軟的Hyper-V以及開源的Xen,。

　?。?）寄居型虛擬化技術(shù)

　　寄居型虛擬化技術(shù)相較裸金屬虛擬化的結(jié)構(gòu)而言,，在物理機(jī)與VMM之間多了一層HOST OS層，即在已有的操作系統(tǒng)中安裝VMM,，VMM指令通過操作系統(tǒng)與底層進(jìn)行互操作,，來實(shí)現(xiàn)虛擬機(jī)的假設(shè),。比較常見的產(chǎn)品是VMware的VMware Workstation,。顯而易見，在操作系統(tǒng)上搭建VMM是比較浪費(fèi)物理機(jī)資源的一種虛擬化方式,。但由于所有的VM都運(yùn)行在同一個(gè)操作系統(tǒng)中,，因此，管理起來統(tǒng)一方便,。

　　上述兩種IaaS涉及的虛擬化技術(shù)各有優(yōu)點(diǎn),，但對于IDC來講，主要采用第一種方式,，即裸機(jī)型虛擬化技術(shù),，最大程度地對物理機(jī)進(jìn)行資源利用，綜合統(tǒng)計(jì),，CPU利用率從平均不到10%提升到55%以上,，整體能夠提升利用率至60%~80%，利用率的提升,，意味著用更少的機(jī)器做更多的事情,，在節(jié)省成本的同時(shí)，節(jié)能減排,，符合創(chuàng)建綠色I(xiàn)DC宗旨,。

2 基于Min-Min的算法優(yōu)化

　　上一節(jié)中，從IDC的服務(wù)器x86化和IaaS虛擬化兩個(gè)方面討論了機(jī)房節(jié)能的可行性和技術(shù)細(xì)節(jié),，然而,，有一個(gè)問題并沒有能夠詳細(xì)論述，即當(dāng)以上兩種手段都應(yīng)用時(shí),，面對業(yè)務(wù)調(diào)度合理化,、新的業(yè)務(wù)上線、舊業(yè)務(wù)替換,、閑置物理機(jī)待停等問題并沒有合適的解決方案,。本節(jié)以Min-Min算法為基礎(chǔ)，針對IDC機(jī)房節(jié)能需求進(jìn)行相應(yīng)的算法改造優(yōu)化,，完成IaaS中的資源調(diào)度優(yōu)化,。

　　2.1 Min-Min算法簡介

　　Min-Min算法的整體思想是通過計(jì)算任務(wù)集合  T<t1，t2,，…,，tn>中的資源消耗值,，取出最小消耗的任務(wù)tm，將其映射到執(zhí)行最快的機(jī)器上執(zhí)行,，整個(gè)任務(wù)集合按照FIFO的原則進(jìn)行任務(wù)分配執(zhí)行,，直到所有任務(wù)執(zhí)行結(jié)束。相較于Min-Min算法,，ECMM雖然能夠?qū)⒖臻eCPU休眠,，但卻增加了任務(wù)就緒時(shí)間。而優(yōu)化的Min-Min算法并不存在此問題,。

　　針對于IDC中的服務(wù)器而言,，在進(jìn)行資源池化后，與VM對應(yīng)的并不是任務(wù)而是應(yīng)用,。這里,，需要針對應(yīng)用的資源消耗進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，再合理分配VM,，以充分利用服務(wù)器能力,，減少能源消耗。下面就以IDC節(jié)能為目的,，對Min-Min算法進(jìn)行特性化優(yōu)化,。

　　2.2 Min-Min算法優(yōu)化

　　這里，為了簡化論證,，假設(shè)所有虛擬機(jī)與上面承載的業(yè)務(wù)應(yīng)用為一對一關(guān)系,，即每一個(gè)VM上運(yùn)行一個(gè)應(yīng)用。相對于云計(jì)算平臺市場變化的服務(wù)型應(yīng)用,，IDC中部署的應(yīng)用大多數(shù)較為穩(wěn)定,，除去版本更迭、新舊替換,、新增資源外,，少有其他變動。

　　優(yōu)化的Min-Min算法分為兩個(gè)層次,，即VM層面的遷移和應(yīng)用任務(wù)層面的遷移,。算法的具體步驟如下：

　　（1）按照物理機(jī)性能,，將虛擬機(jī)能力進(jìn)行排序,，得到集合V<v1，v2,，…,，vn>，排序時(shí)參照物理機(jī)的CPU、RAM,、啟用時(shí)間,、tmpC能力。

　?。?）對一段時(shí)間內(nèi)（以一月為例）的應(yīng)用任務(wù)所需要消耗的資源進(jìn)行統(tǒng)計(jì),，并依照Ctotal=Ccpu+Cram+Cio，其中Ctotal指應(yīng)用需要的總資源消耗,，Ccpu指平均CPU占用率,，Cram指內(nèi)存使用量，Cio指IO消耗,，然后,，得出應(yīng)用資源消耗集合C<c1,，c2,，…，cn>（進(jìn)行排序時(shí),，可以同時(shí)參考應(yīng)用的優(yōu)先級別）,，對應(yīng)的應(yīng)用任務(wù)集合A<a1，a2,，…,，an>。

　?。?）對于任務(wù)集合A<a1,，a2，…,，an>,，如果其為空，則將全部物理機(jī)待機(jī),；否則,，將其按照順序遷移到V<v1，v2,，…,，vn>；若遷移數(shù)量為m,，則將剩余的n-m臺虛擬機(jī)進(jìn)行待機(jī)操作（n>m）,。

　　（4）每新增,、更新,、刪除應(yīng)用任務(wù)，需要對應(yīng)用集合A<>以及消耗資源集合C<>進(jìn)行更新；同理適用于物理機(jī)器,。

　?。?）定期或者動態(tài)重復(fù)以上步驟。

　　通過優(yōu)化的Min-Min算法對應(yīng)用任務(wù)和虛擬機(jī)之間不定期進(jìn)行資源映射,，可以有效地利用物理機(jī)性能,，并能夠?qū)﹂e置虛擬機(jī)/物理機(jī)進(jìn)行待機(jī)操作，避免空轉(zhuǎn),。

　　2.3 仿真實(shí)驗(yàn)分析

　　試用CloudSim對優(yōu)化的Min-Min算法進(jìn)行實(shí)際測試,，對于應(yīng)用任務(wù)從100~500的情況下，相比較基于ECMM能源消耗情況來看,，總體上能夠節(jié)約60%以上的能源,。

3 結(jié)論

　　本文綜合討論了基于IaaS的云資源調(diào)度優(yōu)化，涉及了小型機(jī)的x86化,，服務(wù)器資源池化,，并討論了優(yōu)化的Min-Min算法減少能源消耗的能力。同時(shí),，本文也提出了可以優(yōu)化的區(qū)域：（1）Unix服務(wù)器虛擬化技術(shù),，Unix服務(wù)器目前仍然與設(shè)備廠家綁定，不能實(shí)現(xiàn)跨廠家設(shè)備的虛擬化方案,，建議小型機(jī)分區(qū)虛擬化的應(yīng)用,，利用動態(tài)分區(qū)技術(shù)提高資源調(diào)控靈活度；（2）桌面云技術(shù),，在CRM營業(yè)廳,、呼叫中心云桌面試點(diǎn)中，采用小能耗的瘦終端桌面虛擬化方案替代原有PC終端,；（3）IDC其他設(shè)備,，鼓勵(lì)采用具有更高能效比供電、空調(diào)設(shè)備,，在完成同等工作量的條件下減少電能消耗,；（4）分布式計(jì)算在數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用任務(wù)中的應(yīng)用。

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