Simple Heuristic Algorithm for Dynamic VM Reallocation in IaaS Clouds
Nikita A. Balashov, A. V. Baranov, Ivan Kadochnikov, V. Korenkov, Nikolay A. Kutovskiy, I. Pelevanyuk · Sovremennye informacionnye tehnologii i IT-obrazovanie. · 2018
The rapid development of cloud technologies and its high prevalence in both commercial and academic areas have stimulated active research in the domain of optimal cloud resource management. One of the most active research directions is dynamic virtual machine (VM) placement optimization in clouds build on Infrastructure-as-a-Service model. This kind of research may pursue different goals with energy-aware optimization being the most common goal as it aims at a urgent problem of green cloud computing - reducing energy consumption by data centers. In this paper we present a new heuristic algorithm of dynamic reallocation of VMs based on an approach presented in one of our previous works. In the algorithm we apply a 2-rank strategy to classify VMs and servers corresponding to the highly and lowly active VMs and solve four tasks: VM classification, host classification, forming a VM migration map and VMs migration. Dividing all of the VMs and servers into two classes we attempt to implement the possibility of risk reduction in case of hardware overloads under overcommitment conditions and to reduce the influence of the occurring overloads on the performance of the cloud VMs. Presented algorithm was developed based on the workload profile of the JINR cloud (a scientific private cloud) with the goal of maximizing its usage, but it can also be applied in both public and private commercial clouds to organize the simultaneous use of different SLA and QoS levels in the same cloud environment by giving each VM rank its own level of overcommitment. Одним из наиболее популярных видов использования облачных технологий как в науке в целом, так и в физике высоких энергий в частности, является построение облачных вычислительных центров, основанных на модели Инфраструктура как услуга (англ. Infrastructure-as-a-Service, IaaS). Условия предоставления пользователям виртуальных машин (ВМ) могут различаться, но в большинстве случаев можно диагностировать проблему неэффективного использования ресурсов. В данной статье авторами представлен разработанный метод повышения эффективности использования облачных ресурсов, в основе которого лежит идея динамического перераспределения ВМ на физическом оборудовании. Предлагаемый метод разработан на основании результатов проведенного авторами статьи анализа потребления облачных ресурсов в научной сфере на примере облачной инфраструктуры Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ). В данной статье авторы рассматривают вариант реализации предложенного метода - эвристический алгоритм динамического перераспределения ВМ на основе двухранговой стратегии. Задачей предлагаемого алгоритма является минимизация количества простаивающих ресурсов облачной инфраструктуры и одновременно минимизация влияния перегрузок. Алгоритмические расчеты основаны на данных о потреблении оперативной памяти и ресурсов процессора как виртуальными машинами, так и каждым сервером, составляющим облачную инфраструктуру. Рассматриваемый алгоритм включает следующие этапы: классификацию ВМ и серверов согласно заданным параметрам, составление карты миграции и, непосредственно, миграция ВМ согласно составленной карте. Представленный алгоритм может найти применение не только в частных облачных инфраструктурах, но также и в коммерческой среде: проранжировав облачные ресурсы и задав каждому рангу свою степень overcommit, можно организовать работу в единой облачной среде с различными Service-Level Agreements (SLA) и Quality of Service (QoS).