迁移优化方法、源端设备和虚拟机迁移管理系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115048179A(43)申请公布日2022.09.13(21)申请号202110250454.4(22)申请日2021.03.08(71)申请人中国电信股份有限公司地址100033北京市西城区金融大街31号(72)发明人黄芬芬李晨郑思源王浩彬王田媛(74)专利代理机构中国贸促会专利商标事务所有限公司11038专利代理师刘剑波(51)Int.Cl.G06F9/455(2006.01)G06F9/48(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图5页(54)发明名称迁移优化方法、源端设备和虚拟机迁移管理系统(57)摘要本公开提供一种迁移优化方法、源端设备和虚拟机迁移管理系统。迁移优化方法包括：在每一轮拷贝过程中，将待传输脏页发送给目的端设备；检测在每一轮拷贝过程中的新增脏页；若新增脏页的传输时间大于预设门限，则执行下一轮拷贝过程；若新增脏页的传输时间小于预设门限，则在关闭源端设备虚拟机后，执行最后一轮拷贝过程，并指示目的端设备启动虚拟机；拷贝过程包括：合并待传输脏页，并确定待传输脏页数；预测源端设备和目的端设备的脏页产生速率；选择与源端设备和目的端设备的脏页产生速率相关联的压缩方法；用压缩方法对合并后的待传输脏页进行压缩以得到压缩信息；将压缩信息发送给目的端设备，以便目的端设备解压压缩信息并分发内存页。CN115048179ACN115048179A权利要求书1/3页1.一种迁移优化方法，由源端设备执行，包括：在每一轮拷贝过程中，将待传输脏页发送给目的端设备；检测在所述每一轮拷贝过程中的新增脏页；若所述新增脏页的传输时间大于预设门限，则执行下一轮拷贝过程；若所述新增脏页的传输时间小于预设门限，则在关闭源端设备虚拟机后，执行最后一轮拷贝过程，并指示所述目的端设备启动虚拟机，以实现从所述源端到所述目的站的虚拟机迁移；其中，所述拷贝过程包括：合并待传输脏页，并确定待传输脏页数；预测所述源端设备和所述目的端设备的脏页产生速率；利用预设的压缩策略表，选择与所述源端设备和目的端设备的脏页产生速率相关联的压缩方法；利用所述压缩方法对合并后的待传输脏页进行压缩以得到压缩信息；将所述压缩信息发送给所述目的端设备，以便所述目的端设备解压所述压缩信息并分发所述内存页。2.根据权利要求1所述的方法，其中，预测所述源端设备和所述目的端设备的脏页产生速率包括：检测所述源端设备和目的端设备的负载运行信息，以及云数据中心内的网络带宽信息；将所述待传输脏页数、所述负载运行信息、所述网络带宽信息和所述源端设备和目的端设备的配置信息输入预设的速率预测模型，以预测所述源端设备和所述目的端设备的脏页产生速率。3.根据权利要求2所述的方法，还包括：训练机器学习模型以得到所述速率预测模型，其中，所述训练机器学习模型包括：收集所述云数据中心内多个节点在每个周期内的负载运行信息、所产生的脏页数，以及所述多个节点的配置信息；计算每个周期内的脏页产生速率；构建数据集，其中所述数据集的第i行包括第i周期内所述多个节点的负载运行信息、所述多个节点的配置信息、第i‑1周期内的脏页产生速率和第i周期内的脏页产生速率，1<i<N，N为周期总数；利用所述数据集训练机器学习模型，以生成所述速率预测模型。4.根据权利要求3所述的方法，所述机器学习模型为门控循环单元GRU模型。5.根据权利要求2所述的方法，还包括：生成所述压缩策略表，其中，所述生成所述压缩策略表包括：预设所述源端设备和目的端设备的负载运行信息和配置信息；确定所述源端设备的待传输脏页数，以及所分配的网络带宽信息；将所述源端设备的待传输脏页数、所述源端设备和目的端设备的负载运行信息和配置信息、所分配的网络带宽信息输入所述速率预测模型，以预测所述源端设备和目的端设备2CN115048179A权利要求书2/3页的脏页产生速率；将压缩方法集合中的每一种压缩方法用于从所述源端设备到目的端设备的虚拟机迁移，并计算压缩时间和解压时间的时间总和；建立所述压缩策略表，其中在所述压缩策略表中将与最小的时间总和相对应的压缩方法与所预测的所述源端设备和目的端设备的脏页产生速率相关联。6.根据权利要求2‑5中任一项所述的方法，其中，所述负载运行信息包括CPU利用率、内存使用率、CPU频率、I/O吞吐量、输入网络流量、输出网络流量中的至少一项；所述配置信息包括CPU核数、CPU个数、内存大小、平均带宽、峰值带宽中的至少一项。7.一种源端设备，包括：拷贝模块，被配置为在每一轮拷贝过程中，将待传输脏页发送给目的端设备；控制模块，被配置为检测在所述每一轮拷贝过程中的新增脏页，若所述新增脏页的传输时间大于预设门限，则触发所述拷贝模块执行下一轮拷贝过程，若所述新增脏页的传输时间小于预设门限，则在关闭源端设备