开题-KVM虚拟机的自适应迁移方法研究.pptxVIP

KVM虚拟机的自适应迁移方法研究课题来源选题背景与意义研究现状研究目标研究内容与解决方案关键技术及难点进度安排参考文献课题来源本毕业设计课题来源于国家“863”高技术研究计划“以支撑电子商务为主的网络操作系统”（2011AA01A202），以及国家“973”基础研究计划“规模化按需聚合资源的高效运行支撑”（2011CB302602）。选题背景与意义虚拟化迁移技术高可用性研究现状研究现状Pre-Copy策略是目前虚拟机动态迁移的主流策略能较好的平衡停机时间和总迁移时间间的矛盾不必等待major faults，对于交互VM有较大优势Post-Copy策略保证较小的total migration time写密集型的系统中，性能较pre-copy高Post-Copy在Pull Phase最开始会出现性能的大幅下降研究现状迁移的时间达到221s,传送的数据量高达7189MB，虚拟机内存1536MPre-Copy算法存在一定的缺陷：在迁移速度受到限制时，Downtime时间过长在内存密集型的情况下，传输负载极大写操作比较频繁的服务器来说会造成巨大的性能损失跨局域网的迁移的局限性综上，在内存密集、带宽低时会带来较长的迁移时间和比较大的数据传输量，这导致系统性能的降低。研究目标 研究内容与解决方案 总结哪些因素对迁移性能有影响，量化其影响影响因素众多，需要挑选影响因素的影响的分析量化建立模型，根据这些因素影响，解决迁移时间和性能的权衡问题挑选合适的建模方法，争取得到数学化表达形式验证模型的准确性，并不断改进模型模型与KVM源代码的结合在KVM的源代码中加入引导性程序根据不同的需求测试所做的修改例如tcp_buffer、speed影响了什么、造成了什么影响、如何影响研究内容与解决方案如何分析出哪些因素是有用的通过SPSS工具、拟合、概率统计等得到各因素的影响利用主成分分析等分析方法 来确定主要的几个影响因素是什么模型的建立检验过程比较分析不同的建模方法的优缺点，选择较好的模型所得结果与实验数据的匹配度(是否能达到90%)模型的应用研究源码，然后做出相应改动改动后效果的检测关键技术及难点性能测试的标准一致性问题 根据不同的标准测试会给出不同的结果，所以性能方面孰优孰劣 很难一概而论。性能测试结果准确性问题 准确性的优劣主要根据实验结果的可重复性来判断，但是多次实验中不同的实验环境、实验进行的时间点等都会造成实验结果的差别。关键技术及难点常用测试工具的使用及编写针对性测试程序 一些现有的测试工具可能无法突出我们测试的重点，有的时候需要我们自己编写相应的程序能否建立分析模型，通过公式推导预测 能否通过建模，得到相应的公式推导形式，来避免大规模的实验。所得到的分析模型又是否能够比较准确的来展示经过实验得到的结果等等。进度安排2013年03月04日—2013年03月31日进行相关的实验，完成相关文档2013年04月01日—2013年04月21日根据实验数据进行建模模拟，完成建模分析这一步2013年04月22日—2013年04月26日完成文档，准备中期答辩2013年04月27日—2013年05月31日完成模型的实际应用步骤，解决在实验的过程中遇到的其他的问题。2013年06月01日—2013年06月10日完善毕设论文，准备最终的答辩参考文献[1] Intel? Corporation 2008，英特尔开源软件技术中心，复旦大学并行处理研究所.系统虚拟化——原理与实现.清华大学出版社。[2] Bhanu P Tholeti. 虚拟机管理程序、虚拟化和云: 深入剖析 KVM 虚拟机管理程序.IBM developerworks.[3] 郭晋兵,吴超凤. 虚拟机迁移技术漫谈.IBM developerworkds.[4] 刘鹏程，陈榕. 面向云计算的虚拟机动态迁移框架. 计算机工程,2010年3月，第36卷第5期.[5] Fabio Checconi, Tommaso Cucinotta, Manuel Stein. Real-time issues in live migration of virtual machines. Euro-Par09 Proceedings of the 2009 international conference on Parallel processing.[6] MediaWiki. KVM. /page/Documentshttp:///page/D/page/Documents#Documentation[7] A. Kivity, Y. Kamay, D. Laor, U. Lublin, A. Liguori . kvm：the Linux Virtual Machine Monitor. Proceedi