摘 要： 隨著4G時代的到來,，IDC建設也愈發(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資源調度算法為主要依據(jù),，討論了以上技術在實現(xiàn)IDC節(jié)能化中起到的作用,。
關鍵詞： 節(jié)能；IaaS,；資源調度,；IDC
0 引言
隨著4G產(chǎn)業(yè)的日漸壯大，電信業(yè)IDC的建設,、擴容,、維護等一系列配套工程也面臨著所對應的升級和改造。數(shù)據(jù)顯示,，截止到2012年,，中國移動目前31省各個應用系統(tǒng)的主機、存儲,、網(wǎng)絡等IT基礎設施獨立建設和運維,，基礎設施資源沒有實現(xiàn)整合和共享，IT服務能力分散,，服務器平時利用率不足50%[1]。傳統(tǒng)應急式,、分散式,、煙囪式、蛛網(wǎng)式的建設模式所帶來的管理信息系統(tǒng)功能重復、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)絡設備能耗,、其他能耗,。對于物理機能耗，CPU,、RAM,、DAS等均為考量范圍；網(wǎng)絡設備能耗則集中在交換機,、鏈路,、路由器等；而空調,、照明,、風扇等則列為配套設施能耗。時下,，借助于云計算技術,，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 服務器x86化
電信業(yè)發(fā)展之初，對于重要的業(yè)務系統(tǒng)基本上采用小型機進行部署應用,。小型機具有先天的架構優(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)復雜,，需要有專業(yè)的維護人員進行日常的設備維護,；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,，小型機虛擬化技術目前仍然要與設備廠家綁定,，不能實現(xiàn)跨廠家設備的虛擬化方案。相較于小型機,，x86服務器則在節(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服務器虛擬化技術目前較為成熟，在計算密集型應用環(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平臺的虛擬化應用，可以提高服務器利用率,、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機房建設中,，為了避免業(yè)務相互干擾,，通常采用煙囪式系統(tǒng)搭建法,，即單一物理機上部署業(yè)務系統(tǒng),。在隔離業(yè)務邊界的同時,，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的綜合運用,，而目前就從架構上來分析，分為兩大類虛擬化技術[6],，如圖1所示,。
（1）裸金屬類型虛擬化技術
該類型虛擬化技術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資源映射,，可以虛擬出N臺機器,。目前，較為成熟的服務器虛擬產(chǎn)品有VMware的ESX,、微軟的Hyper-V以及開源的Xen,。
（2）寄居型虛擬化技術
寄居型虛擬化技術相較裸金屬虛擬化的結構而言,，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,。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，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用時,，面對業(yè)務調度合理化,、新的業(yè)務上線、舊業(yè)務替換,、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，針對IDC機房節(jié)能需求進行相應的算法改造優(yōu)化,，完成IaaS中的資源調度優(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集合 T<t1，t2,，…,，tn>中的資源消耗值，取出最小消耗的任務tm,，將其映射到執(zhí)行最快的機器上執(zhí)行,，整個任務集合按照FIFO的原則進行任務分配執(zhí)行，直到所有任務執(zhí)行結束,。相較于Min-Min算法,，ECMM雖然能夠將空閑CPU休眠，但卻增加了任務就緒時間,。而優(yōu)化的Min-Min算法并不存在此問題,。
針對于IDC中的服務器而言，在進行資源池化后,，與VM對應的并不是任務而是應用,。這里，需要針對應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,，假設所有虛擬機與上面承載的業(yè)務應用為一對一關系,，即每一個VM上運行一個應用。相對于云計算平臺市場變化的服務型應用,，IDC中部署的應用大多數(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層面的遷移和應用任務層面的遷移。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,。
（2）對一段時間內(nèi)（以一月為例）的應用任務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,，得出應用資源消耗集合C<c1,，c2，…,，cn>（進行排序時,，可以同時參考應用的優(yōu)先級別），對應的應用任務集合A<a1,，a2,，…,，an>。
?。?）對于任務集合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）,。
（4）每新增,、更新,、刪除應用任務，需要對應用集合A<>以及消耗資源集合C<>進行更新,；同理適用于物理機器,。
（5）定期或者動態(tài)重復以上步驟,。
通過優(yōu)化的Min-Min算法對應用任務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，并能夠對閑置虛擬機/物理機進行待機操作,，避免空轉,。
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，對于應用任務從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 結論
本文綜合討論了基于IaaS的云資源調度優(yōu)化,，涉及了小型機的x86化,，服務器資源池化，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服務器虛擬化技術，Unix服務器目前仍然與設備廠家綁定,，不能實現(xiàn)跨廠家設備的虛擬化方案,，建議小型機分區(qū)虛擬化的應用,，利用動態(tài)分區(qū)技術提高資源調控靈活度；（2）桌面云技術,，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其他設備,，鼓勵采用具有更高能效比供電、空調設備,，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)挖掘應用任務中的應用。
參考文獻
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