DOI: 10.17586/2226-1494-2015-15-6-1098-1104


УДК004.45

МОДЕЛИ ДИНАМИЧЕСКОЙ МИГРАЦИИ С ИТЕРАТИВНЫМ ПОДХОДОМ И СЕТЕВОЙ МИГРАЦИИ ВИРТУАЛЬНЫХ МАШИН

Алексанков С.М.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования: Алексанков С.М. Модели динамической миграции с итеративным подходом и сетевой миграции виртуальных машин // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2015. Т. 15. № 6. С. 1098–1104.

Аннотация
Предмет исследования. Исследованы процессы динамической миграции без общего хранилища с копированием до остановки и сетевой миграции. Миграция виртуальных машин является важной возможностью технологии виртуализации, которая позволяет приложениям прозрачно перемещаться вместе с их средами выполнения между физическими машинами. Динамическая миграция (живая миграция, Live Migration) становится заметной технологией для эффективной балансировки загрузки и оптимизации развертывания виртуальных машин на физических узлах в центрах обработки данных. До появления динамической миграции использовалась только так называемая сетевая миграция («Move»), которая влечет за собой остановку выполнения виртуальной машины во время копирования на другой физический сервер, а следовательно, недоступность сервиса. Метод. Рассмотрены алгоритмы динамической миграции без общего хранилища с копированием до остановки и сетевой миграции виртуальных машин с позиции исследования времени переноса и недоступности сервисов при переносе виртуальных машин. Основные результаты. Предложены аналитические модели, позволяющие предсказать время переноса виртуальных машин и время недоступности сервисов при переносе, при использовании таких технологий, как динамическая миграция с итеративным подходом без использования общего хранилища и сетевая миграция. В существующих работах по оценке времени недоступности сервисов и времени переноса при использовании динамической миграции без использования общего хранилища описаны экспериментальные результаты, по которым можно сделать общие выводы об изменении времени недоступности сервисов и времени переноса, но нельзя спрогнозировать их значения. Практическая значимость. Предлагаемые модели могут быть использованы при прогнозировании времени миграции и времени недоступности
сервисов, например, при проведении профилактических и аварийных работ на физических узлах в центрах обработки данных.

Ключевые слова: живая миграция, динамическая миграция, сетевая миграция, виртуализация, виртуальные машины, высокая доступность, кластеры, моделирование.

Список литературы

1. Jin H., Li D., Wu S., Shi X., Pan X. Live virtual machine migration with adaptive memory compression // Proc. IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER '09). New Orleans, USA, 2009. Art. 5289170. doi: 10.1109/CLUSTR.2009.5289170
2. Bing Wei. A novel energy optimized and workload adaptive modeling for live migration // International Journal of Machine Learning and Computing. 2012. V. 2. N 2. P. 162–167. doi: 10.7763/IJMLC.2012.V2.106
3. Sahni S., Varma V. A hybrid approach to live migration of virtual machines // Proc. IEEE Int. Conf. on Cloud Computing for Emerging Markets (CCEM 2012). Bengalore, India, 2012. P. 12–16. doi: 10.1109/CCEM.2012.6354587
4. Косивченко А. Комплексное решение: виртуализация + отказоустойчивый кластер // Системный ад-министратор. 2009. № 9(82). С. 16–19.
5. Обзор миграции виртуальных машин и хранилища [Электронный ресурс]. 2013. Режим доступа: https://technet.microsoft.com/ru-ru/library/jj628158.aspx, свободный. Яз. рус. (дата обращения 30.05.2015).
6. Wu Y., Zhao M. Performance modeling of virtual machine live migration // Proc. IEEE 4th Int. Conf. on Cloud Computing (CLOUD 2011). Washington, USA, 2011. P. 492–499. doi: 10.1109/CLOUD.2011.109
7. Богатырев В.А., Алексанков С.М., Демидов Д.В., Беззубов В.Ф. Надежность резервированного вычис-лительного комплекса при ограниченном восстановлении // Научно-технический вестник информа-ционных технологий, механики и оптики. 2013. № 3 (85). С. 67–72.
8. Bogatyrev V.A. Fault tolerance of clusters configurations with direct connection of storage devices // Auto-matic Control and Computer Sciences. 2011. V. 45. N 6. P. 330–337. doi: 10.3103/S0146411611060046
9. Богатырев В.А., Богатырев С.В. Объединение резервированных серверов в кластеры высоконадежной компьютерной системы // Информационные технологии. 2009. № 6. С. 41–47.
10. Bogatyrev V.A., Bogatyrev A.V. Functional reliability of a real-time redundant computational process in cluster architecture systems // Automatic Control and Computer Sciences. 2015. V. 49. N 1. P. 46–56. doi: 10.3103/S0146411615010022
11. Богатырев В.А. Комбинаторно-вероятностная оценка надежности и отказоустойчивости кластерных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2006. № 6. С. 21–26.
12. Богатырев В.А. Оптимальное резервирование системы разнородных серверов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2007. № 12. С. 30–36.
13. Богатырев В.А., Богатырев А.В., Богатырев С.В. Перераспределение запросов между вычислитель-ными кластерами при их деградации // Изв. вузов. Приборостроение. 2014. Т. 57. № 9. С. 54–58.
 



Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2019 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика