kvm虚拟机迁移时间预测研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

云计算是近期最热门的技术之一，是一种基于互联网的大众参与的计算模式。其计算资源包括计算能力、存储能力、交互能力等。这些资源都是以服务的方式提供给用户。云计算是一个系统级运算平台或可执行应用的程序，该技术通过网络将各种服务和为这些服务而服务的各种资源链接起来，从而使用户不需要知道它的工作原理，就可以为我们服务。云计算在工业界和学术界上已经吸引了大量的关注。越来越多的企业把自己私有的应用程序迁移到公用云上，如亚马逊的ec2和微软的azure。

云计算的重要特点就是资源的虚拟化和服务的虚拟化。虚拟化已经成为云计算等各种新型计算模式的基础。在需求的驱使下，数据中心的虚拟机数量越来越多，对虚拟机集群的资源调度提出了新的挑战。虚拟机的在线迁移是云计算中的一个关键管理功能。虚拟机的迁移应包括磁盘、内存、cpu状态和i/o设备等。虚拟机的在线迁移可以描述为：在不影响云中心提供服务的前提下，在规定的时间范围内，将虚拟机从源物理机节点迁移到目的物理机节点上，以均衡各节点负载和节约云计算数据中心能耗。虚拟机的在线迁移可以保证虚拟机正常运行，并对外提供服务的同时从一台主机迁移到另一台主机。和虚拟机的离线迁移不一样，在线迁移只是会要求迁移过程中存在短暂的停机时间，所以用户不会明显的感知到服务的中断，而虚拟机离线迁移会导致虚拟机停机，用户的服务程序将会被中断，这样对于用户来说是不方便的。

2013年以前，世界上最先进的云平台上不存在虚拟机在线迁移管理系统，这导致无法预测在线迁移需要多少时间，以及根据相应的迁移时间来调度云计算中的相关任务。2013年，莱斯大学的郑洁等人在亚马逊ec2云上面实现了虚拟机在线迁移的时间预测的功能，他们修改处于用户空间的kvm虚拟机管理程序(qemu)来实现，并将此在线迁移进程管理功能的系统称为pacer。pacer将在线迁移的过程分为四个阶段：预拷贝、脏块迭代阶段、内存迁移阶段和固定的短暂的停机时间。他们称该系统可实现最优化迁移时间的控制，并可以协调多个虚拟机同时进行并发迁移，另外在国外还有一些学者提出了他们自己的虚拟机迁移速率控制方案，但是这些方案只是被提出而没有在实践中实现。所以对于当今云计算中的虚拟机在线迁移仍然是存在很多的挑战与研究方向。

2. 研究的基本内容与方案

本设计主要实现两台物理机之间进行虚拟机的在线迁移的迁移时间预测。两台物理主机上面预先装有CentOS7.0操作系统，该版本的Linux内核自带有KVM模块，所以只需要在用户态下安装虚拟机管理程序QEMU来模拟虚拟机启动所需要的CPU和设备模型资源，这样就可以通过管理程序启用虚拟机进程。接下来就可以在两个Linux物理机上面安装虚拟机。在Linux控制台使用相应的迁移指令将虚拟机从源物理主机迁移到目的物理主机，这样就将实验平台搭建起来了。Pacer系统能够实现在线迁移功能的关键在于修改QEMU软件中实现迁移部分的源代码，根据当前的在线迁移的四个阶段来预测迁移过程会耗费多少时间。Pacer系统实现迁移时间预测的精度误差一般是几秒内。由于QEMU软件的代码量庞大，要想修改这个软件必须先知道源代码的文件层次，数据结构以及相应的函数功能，需要先知道关于虚拟机在线迁移这部分在源代码中实现的细节，才能加上迁移时间预测这部分的功能。修改了QEMU源代码之后，需要在Linux下面重新编译通过，然后再将修改好的QEMU软件重新安装在Linux的用户态下面。这样反复编译调试操作，最终可以实现在虚拟机迁移之前，便可以预测出迁移过程需要的时间。

3. 研究计划与安排

1.2016.3.1~2004.3.15 完成调研和阅读pacer技术相关的论文

2.2016.3.15~2016.3.31 熟悉linux环境下编程环境

3.2016.4.1~2016.4.7 搭建虚拟机在线迁移需要的环境

4. 参考文献（12篇以上）

[1]jiezheng,t.s.eugeneng,kunwadeesripanidkulchai,zhaoleiliu,“pacer:aprogressmanagementsystemforlivevirtualmachinemigrationincloudcomputing,”in2013ieeeinternationalsymposiumonmodeling,analysisandsimulationofcomputerandtelecommunicationsystems.

[2]崔泽永,赵会群.基于kvm的虚拟化研究及应用[j].计算机技术与发展.2011

[3]车翔.qemu-kvm设备虚拟化研究与改进[d].成都理工大学.2012