摘  要： 隨著4G時代的到來，IDC建設(shè)也愈發(fā)重要,。在擴展IDC能力的同時,，能源消耗問題也日益嚴重。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),、擴容、維護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省各個應(yīng)用系統(tǒng)的主機,、存儲,、網(wǎng)絡(luò)等IT基礎(chǔ)設(shè)施獨立建設(shè)和運維,，基礎(chǔ)設(shè)施資源沒有實現(xiàn)整合和共享，IT服務(wù)能力分散,，服務(wù)器平時利用率不足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問題——巨大能源消耗,，則愈發(fā)嚴重。如何改進IDC設(shè)計,，如何合理利用IDC資源以達到節(jié)能環(huán)保的目的,，成為了當下熱點研究課題之一。

　　借助虛擬化技術(shù)和處理能力較強的x86機器,，對IDC進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)度進行分析優(yōu)化,。

1 現(xiàn)狀分析

　　從IDC能耗類型進行區(qū)分，可以大致分為三類能源消耗[2]：物理機能耗,、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備能耗,、其他能耗。對于物理機能耗,，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,、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,。時下,，借助于云計算技術(shù)，對IDC進行集中改造成為了諸多改進PUE指數(shù)[3]的有效方案之一,，本文以物理機能耗改進為重點,，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)基本上采用小型機進行部署應(yīng)用,。小型機具有先天的架構(gòu)優(yōu)勢,，在系統(tǒng)處理性能（以SPEC jEnterprise2010為測量基準）和RAS性能上有著優(yōu)異的表現(xiàn)[4]。然而,，隨著電信業(yè)云計算和大數(shù)據(jù)時代的到來,，小型機在各個方面的考量上已經(jīng)不能滿足時下需要。購置和維護費用昂貴,，小型機由于操作系統(tǒng)復(fù)雜,，需要有專業(yè)的維護人員進行日常的設(shè)備維護；且小型機單機柜裝一臺特殊機柜,，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,，小型機虛擬化技術(shù)目前仍然要與設(shè)備廠家綁定，不能實現(xiàn)跨廠家設(shè)備的虛擬化方案,。相較于小型機,，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,、單機柜裝2框、共32片標準綜合柜為例,，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+機框）,，消耗2 000 W，每萬tpmC消耗6.25 W,，相較小型機能夠節(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，在計算密集型應(yīng)用環(huán)境,、開發(fā)測試,、單機計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，即單一物理機上部署業(yè)務(wù)系統(tǒng),。在隔離業(yè)務(wù)邊界的同時,，也浪費了大量的可用物理機能力資源，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好的契機。

　　整體來看,，IaaS的實現(xiàn)是動態(tài)負載均衡和虛擬技術(shù)的綜合運用,，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,。

　　（1）裸金屬類型虛擬化技術(shù)

　　該類型虛擬化技術(shù)是指直接在物理機上部署VMM,，雖然這里稱為虛擬機,，但其本質(zhì)上是具有OS功能的微型操作系統(tǒng)，通過在物理機和虛擬機之間架設(shè)資源映射,，可以虛擬出N臺機器。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)與底層進行互操作,，來實現(xiàn)虛擬機的假設(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是比較浪費物理機資源的一種虛擬化方式。但由于所有的VM都運行在同一個操作系統(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，但對于IDC來講,，主要采用第一種方式,，即裸機型虛擬化技術(shù)，最大程度地對物理機進行資源利用,，綜合統(tǒng)計,，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,，意味著用更少的機器做更多的事情，在節(jié)省成本的同時,，節(jié)能減排,，符合創(chuàng)建綠色IDC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虛擬化兩個方面討論了機房節(jié)能的可行性和技術(shù)細節(jié),，然而，有一個問題并沒有能夠詳細論述,，即當以上兩種手段都應(yīng)用時,，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機房節(jié)能需求進行相應(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)行最快的機器上執(zhí)行，整個任務(wù)集合按照FIFO的原則進行任務(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)用的資源消耗進行統(tǒng)計分析,，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)所有虛擬機與上面承載的業(yè)務(wù)應(yīng)用為一對一關(guān)系，即每一個VM上運行一個應(yīng)用,。相對于云計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：

　?。?）按照物理機性能,，將虛擬機能力進行排序，得到集合V<v1,，v2,，…，vn>,，排序時參照物理機的CPU,、RAM、啟用時間,、tmpC能力。

　?。?）對一段時間內(nèi)（以一月為例）的應(yīng)用任務(wù)所需要消耗的資源進行統(tǒng)計,，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>（進行排序時,，可以同時參考應(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,，則將全部物理機待機,；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臺虛擬機進行待機操作（n>m）。

　?。?）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<>進行更新,；同理適用于物理機器。

　?。?）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)和虛擬機之間不定期進行資源映射，可以有效地利用物理機性能,，并能夠?qū)﹂e置虛擬機/物理機進行待機操作,，避免空轉(zhuǎn)。

　　2.3 仿真實驗分析

　　試用CloudSim對優(yōu)化的Min-Min算法進行實際測試,，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,，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,，不能實現(xiàn)跨廠家設(shè)備的虛擬化方案,，建議小型機分區(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）分布式計算在數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用任務(wù)中的應(yīng)用,。

參考文獻

　　[1] 王秀玲.中國移動云計算架構(gòu)分析[D].濟南：山東大學(xué),，2012.

　　[2] 郭亮.IDC步入云計算時代節(jié)能“組網(wǎng)”業(yè)務(wù)管理尚存嚴峻挑戰(zhàn)[J].世界電信，2011（1）：103-106.

　　[3] 楊國勛.綠色數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢[J].中國信息界,，2012（5）：5-7.

　　[4] 黃偉,，張杰.CRM系統(tǒng)中小型機與x86服務(wù)器應(yīng)用對比分析[J].電信工程技術(shù)與標準化，2013（6）：83-88.

　　[5] 金敏玉,，張式勤,，宋祺.X86刀片機及其虛擬化技術(shù)在電信企業(yè)IT系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].移動通信，2011（6）：86-92.

　　[6] 楊冰,，張保穩(wěn),，李號，等.面向云計算中虛擬化技術(shù)的等級保護要求研究[J].信息安全與通信保密,，2014（2）：106-111.