А.В. Тутов1, А.В. Таратухин2, С.С. Керимов3
1 Московский технический университет связи и информатики (Москва, Россия)
1–3 ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН (Москва, Россия)
1 andrew_vidnoe@mail.ru, 2 avt@ipu.ru, 3 serverdevel@ya.ru
Постановка проблемы. Динамическое распределение ресурсов возможно путем живой миграции виртуальных машин, однако живая миграция относительно дорогостоящая и ресурсоемкая операция. Предложены алгоритмы живой миграции, каждый из которых имеет разные характеристики производительности в зависимости от состояния хостовой системы, сети и от рабочей нагрузки, выполняемой внутри виртуальной машины. Значительное число работ, в которых разработаны модели для оценки эффективности живой миграции, не достигают удовлетворительной точности прогнозирования и разработаны для отдельного алгоритма живой миграции, что ограничивает их использование. В данной статье используется аналитический подход для оценки длительности миграции и времени простоя ВМ на основе аппроксимации плотностей вероятности рядами. Результаты экспериментов показали, что использование данного метода не зависит от алгоритма миграции и типа работающего приложения.
Цель. На основе проведенного обзора работ разработать метод оценки длительности миграции и простоя виртуальных машин, который по сравнению с известными методами позволяет получить ответ на вопрос: какова вероятность миграции заданной длительности для данного алгоритма миграции и вида приложения.
Результаты. Разработанный метод оценки длительности миграции и простоя виртуальных машин в отличие от уже известных методов позволяет получить ответ на вопрос: какова вероятность миграции заданной длительности для данного алгоритма миграции и вида приложения.
Практическая значимость. Метод оценки длительности миграции и простоя виртуальных машин может быть интегрирован в системы управления ресурсами для выбора лучшего окна наблюдения за серверами и оценки влияния миграции на соглашения об уровне сервиса.
Тутов А.В., Таратухин А.В., Керимов С.С. Метод оценки характеристик процесса миграции виртуальных машин с учетом типа миграций и приложений // Динамика сложных систем. 2024. Т. 18. № 3. С. 48−59. DOI: 10.18127/j19997493-202403-05
- Elsaid M.E., Abbas H.M., Meinel C. Virtual machines pre-copy live migration cost modeling and prediction: a survey // Distributed and Parallel Databases. 2022. Т. 40. № 2. С. 441–474.
- Akoush S., Sohan R., Rice A., Moore A.W. & Hopper A. Predicting the performance of virtual machine migration. In 2010 IEEE international symposium on modeling, analysis and simulation of computer and telecommunication system. 2010. Р. 37–46.
- Aldhalaan A. & Menascé D.A. Analytic performance modeling and optimization of live VM migration. In European Workshop on Performance Engineering. 2013, September. Р. 28–42). Springer, Berlin, Heidelberg.
- 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.
- Jo C., Cho Y. & Egger B. A machine learning approach to live migration modeling. In Proceedings of the 2017 Symposium on Cloud Computing. 2017, September. Р. 351–364. ACM.
- Kushchazli A., Safargalieva A., Kochetkova I., Gorshenin A. Queuing Model with Customer Class Movement across Server Groups for Analyzing Virtual Machine Migration in Cloud Computing. Mathematics. 2024; 12(3):468. https://doi.org/10.3390/math12030468
- Clark C., Fraser K., Hand S., Hansen J.G., Jul E., Limpach C., ... & Warfield A. Live migration of virtual machines. In Proceedings of the 2nd conference on Symposium on Networked Systems Design & Implementation-Volume 2. 2005, May. Р. 273–286. USENIX Association.
- Vorozhtsov A.S., Toutova N.V. & Toutov A.V. Resource control system stability of mobile data centers. In 2018 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications. 2018, March. Р. 1–4. IEEE.
- Hines M.R. & Gopalan K. Post-copy based live virtual machine migration using adaptive pre-paging and dynamic self-ballooning. In Proceedings of the 2009 ACM SIGPLAN/SIGOPS international conference on Virtual execution environments. 2009, March.
Р. 51–60. ACM. - Sahni S. & Varma V. A hybrid approach to live migration of virtual machines. In 2012 IEEE International Conference on Cloud Computing in Emerging Markets (CCEM). 2012, October. Р. 1–5. IEEE.
- Lei Z., Sun E., Chen S., Wu J. & Shen W. A novel hybrid-copy algorithm for live migration of virtual machine. Future Internet. 2017. № 9(3). Р. 37.
- Hu L., Zhao J., Xu G., Ding Y. & Chu J. HMDC: Live virtual machine migration based on hybrid memory copy and delta compression. Appl. 2013. Math. 7(2L). Р. 639–646.
- Liu Z., Qu W., Liu W. & Li K. Xen live migration with slowdown scheduling algorithm. In 2010 International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies. 2010, December. Р. 215–221. IEEE.
- Svärd P., Hudzia B., Tordsson J. & Elmroth E. Evaluation of delta compression techniques for efficient live migration of large virtual machines. ACM Sigplan Notices. 2011. 46(7). Р. 111–120.
- Jin H., Deng L., Wu S., Shi X. & Pan X. Live virtual machine migration with adaptive, memory compression. In 2009 IEEE International Conference on Cluster Computing and Workshops. 2009, August. Р. 1–10. IEEE.
- Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. М.: Радио и связь. 1982.