【摘 要】
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随着云计算的不断发展,云计算的基石数据中心的规模数量也在不断扩展,同时使用云计算服务的用户也大量激增,作为用户服务重要载体之一的虚拟机数量也在不断增加,而大量异构的虚拟机在数据中心动态创建以及注销,导致了数据中心往往会在运行过程中产生一定的资源碎片。同时,随着云原生生态建设以及国产ARM芯片的发展,越来越多的数据中心把多NUMA服务器作为核心计算资源对外提供服务。然而,NUMA服务器的使用,因其资
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随着云计算的不断发展,云计算的基石数据中心的规模数量也在不断扩展,同时使用云计算服务的用户也大量激增,作为用户服务重要载体之一的虚拟机数量也在不断增加,而大量异构的虚拟机在数据中心动态创建以及注销,导致了数据中心往往会在运行过程中产生一定的资源碎片。同时,随着云原生生态建设以及国产ARM芯片的发展,越来越多的数据中心把多NUMA服务器作为核心计算资源对外提供服务。然而,NUMA服务器的使用,因其资源分割的特点会导致数据中心资源碎片问题的加剧,同时其跨NUMA节点访问延迟的特性也会影响虚拟机的性能以及生命周期,给虚拟机的调度管理带来更大的挑战。而在虚拟机的在线放置场景中,为了保证调度效率常用一些基于贪婪的启发式算法,存在决策只为了获得偏好性的最优解,而不考虑当前部署可能导致的资源碎片造成后续虚拟机调度失败的问题。此外,单凭在线放置算法往往无法进一步提升数据中心资源利用率,特别是在复杂的工业应用场景下,如何在多约束条件下实现虚拟机的进一步优化整合,减少NUMA服务器组成的数据中心碎片资源,提高资源利用率是一个很大的挑战。针对以上存在的问题以及挑战,本文从面向NUMA服务器的虚拟机在线放置以及虚拟机整合两个场景进行了研究,其主要研究内容及贡献为:（1）针对真实NUMA服务器上的虚拟机在线放置问题,考虑了多NUMA节点的虚拟机放置约束条件建立了一个非线性整数规划模型,并提出了一种多启发因子融合的虚拟机在线放置算法来求解该模型。提出的算法不仅仅考虑了资源利用率的提升,还考虑了多资源维度的均衡以及跨NUMA节点访问时延的特性,在性能影响有限的情况下有效提升资源利用率、减少调度失败的影响。（2）对复杂场景下的异构NUMA服务器集群整合问题进行数学建模,结合了更多工业实际需求,不仅考虑了NUMA资源以及非NUMA资源约束,还考虑了反亲和性业务保障的约束。同时,为了解决该复杂整合问题提出了一种混合启发灰狼算法,有效合理地规划异构NUMA服务器集群中虚拟机的资源分配,均衡了开启的服务器数量以及虚拟机迁移次数两个代价目标,实现一种良好折衷。（3）基于Cloud Sim Py开发了一个NUMA服务器集群调度管理仿真平台Numa Sim,并在结合微软Azure Trace数据集以及国内著名云服务提供商提供的NUMA服务器集群数据构造的合成数据集上进行了仿真实验,验证了提出算法的有效性。
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