摘 要

云计算作为下一代的计算范式，在科学界和商业界等计算领域都发挥了极其重要的作用,已经成为当今学术界和企业界研究的热门技术之一。伴随着云计算技术的飞速发展，两台物理机之间进行虚拟机的在线迁移作为云计算的重要技术，已经成为近几年研究的热门技术。在不同的物理主机之间虚拟机的在线迁移有利于简化操作系统的维护和管理，提高服务器之间的负载均衡，保证虚拟机服务可用等等。在线迁移技术已经成为数据中心的核心管理工具之一，能够精确地预测在线迁移的相关性能是制定有效迁移方案的前提。

当今主流的虚拟机在线迁移方案是不存在虚拟机在线迁移进程管理系统的，这将导致无法预测迁移会经过多长时间，因此无法根据迁移时间来调度系统相关的任务；同时也无法保证虚拟机运行的应用程序性能和在线迁移时间是最优的。

本次设计对原有的虚拟机在线迁移技术方案进行测试和改进，引进虚拟机在线迁移进程管理系统功能进行迁移时间预测，并对测试结果进行分析，根据得到的测试结果，改进后的方案可以对虚拟机在线迁移时间预测精度达到80%以上。

关键词：云计算；虚拟机；在线迁移；迁移时间

Abstract

Cloud computing, as the next generation of computing paradigm, played an extremely important role in the scientific community computing and business community computing, and had become one of hot technologies in today's academic and corporate research. With the rapid development of cloud computing technology, the live migration of virtual machine between two physical machines, as an important technology in cloud computing, has become a hot technology in recent years. The live migration of virtual machine between different physical host computers is beneficial to simplify the maintenance and management of the operating system, improve the load balancing between servers, ensure that the virtual machine services available, and so on. The live migration technique has become one of the core management tool in data center, and predicting the related features of live migration accurately is the precondition of establishing effective migration scheme.

Today's mainstream virtual machine live migration scheme is that there is no virtual machine live migration process management system existing, which will make it impossible to predict how long the migration will take, so we can not schedule the system related tasks according to the migration time; At the meanwhile, there is no guarantee that the running application performance of virtual machine and the live migration time are all optimal.

This design is to test and improve the original live migration technology solutions of virtual machine, and introduce the live migration process management system function of virtual machine to predict the migration time, and analyze the test results. According to the test results, the improved scheme can predict the live migration time of virtual machine and the prediction accuracy is 80% or more.

Key Words:cloud computing;virtual machine;live migration;migration time

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景和意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 国外研究现状 2

1.2.2 国内研究现状 4

1.2.3 研究现状小结 4

1.3 主要研究内容 5

1.4 本文的组织结构 5

第2章 虚拟机迁移研究 6

2.1 KVM模块简介 6

2.2 虚拟机迁移简介 7

2.3 在线迁移重要数据结构 9

2.4 在线迁移方法 9

2.5 本章小结 11

第3章 在线迁移时间预测 12

3.1 预拷贝迭代机制 12

3.2 在线迁移时间预测 12

3.2.1 迁移时间预测的设计 13

3.2.2 迁移时间预测的实现 15

3.3 本章小结 16

第4章 测试与分析 17

4.1 测试环境 17

4.1.1 硬件环境 17

4.1.2 软件环境 17

4.2 测试方案 17

4.3 测试结果 18

4.4 测试分析 20

4.5 本章小结 21

第5章 总结与展望 22

5.1 研究工作总结 22

5.2 未来工作展望 22

参考文献 24

附录A 预拷贝算法内存页在线迁移实现部分代码 26

附录B 在线迁移时间预测中断处理代码 29