2.3部署流程

    （a）調度中心收到調度請求。

    （b）調度中心根據用戶請求在服務器集群中選擇能夠滿足用戶需求的一臺服務器作為宿主機，并將此請求轉給該宿主機的虛擬機管理模塊。

    （c）由宿主機上虛擬機管理模塊將用戶所需的虛擬機鏡像模板信息發送至數據塊管理服務器。

    （d）由數據塊服務器根據用戶需求首先在模塊分塊表中查看該模板分塊數目Data＿num，然后在數據塊存儲表中篩選各數據塊的存儲信息發送至宿主機。

    （e）由宿主機上的數據塊傳輸模塊實現傳輸任務。其步驟如下：

    （a）獲取所需模板文件的分塊數目Data＿num。建立Data＿num個線程來并行傳輸這Data＿num個數據塊。

    （b）從數據塊存儲表中依次讀取模板文件的各數據塊的Data＿path［i］、Storage＿num［i］（i∈［1，Data＿num］）。同時，應用HttpURLConnection．getHeaderField（sHeader）函數獲得該數據塊大小Data［i］．Length。將該數據塊分為Storage＿num［i］個部分。為區別之前提到的數據塊，本文將這Storage＿num［i］個部分叫做傳輸數據段。這些數據段的大小為Data＿splitter，計算方法為

    （e）在確定線程的Data＿path時，取Load＿time值最小的存儲節點。為避免并行的線程數目過多，嚴重消耗系統資源，這里采用線程池技術來控制線程的總個數，減少線程的創建次數。

    （f）當完成各個數據塊的傳輸后，由數據塊合并模板將各模板數據塊合并為完成的虛擬機鏡像模板文件。

    （g）虛擬機鏡像模板實例化，應用實例化指令來完成虛擬機鏡像模板文件的實例化。

3 實驗結果與分析

    為驗證上述研究的可用性和有效性，本文進行了相關實驗。實驗環境由5臺機架式服務器組成，配置均為2顆AMDOpteron23７8CPU，共8核心，32GB內存，512GBSATA硬盤。所有服務器通過千兆交換機相連組成一個千兆網絡。其中1臺服務器作為調度中心，1臺服務器作為數據塊管理服務器，3臺服務器作為服務器集群宿主機。采用VMwareServer2作為虛擬機監視器。

    實驗中，本文分別對同時部署1、6、15、30臺規模虛擬機群的情況進行測試，觀察部署過程中平均單臺虛擬機所花費的部署時間消耗等情況。實驗中采用了平均調度策略來部署虛擬機群，即將指定數量的虛擬機平均部署在每臺宿主機上。

    首先選擇該實驗環境中的分塊策略，將預部署的模板文件（3GB）按一定大小分割為N個數據塊。將該N個數據塊命名為WT＿N＿i（i∈［1，N］）。N值依次取3、6、8、10，來測量不同分塊策略的傳輸效率。測試結果如表2所示。

表1 N＝3時的數據塊存儲表

表2 不同分塊數目傳輸耗時

    按照傳統方法部署不同規模的虛擬機集群，其實驗數據如表3所示。

表3 傳統方法部署虛擬機群的實驗結果

    按照優化后的方法部署不同規模的虛擬機集群，其實驗數據如表4所示。

表4 優化后方法部署虛擬機群的實驗結果

    實驗結果顯示，當部署的虛擬機臺數較少時，傳統方法由于不需要進行數據塊合并的過程，因此調度時間略少于本文所述的方法。但是隨著虛擬機部署規模的不斷擴大，采用優化后的方法后，單臺虛擬機的平均部署時間會出現明顯低于以往，節省了3％～45％的部署時間，提高了14％～52％的單臺傳輸速度，如圖4、5所示。

圖4 傳統方法與優化方法傳輸速度的對比

圖5 傳統方法與優化方法部署時間的對比

4 結束語

    云計算平臺的快速彈性特征使其區別是傳統的數據中心平臺。本文提出了一種優化的虛擬機群快速部署機制，避免了集中式存儲架構面臨的局限，提高了虛擬機群的彈性部署能力。相關實驗驗證了其可用性和有效性。目前的實踐中，本文針對VMwareServer虛擬機監視器實現了相關功能，下一步的工作是逐步擴展到XEN等更多類型虛擬機監視器，使該模型適用于不同的虛擬環境。 

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本文標題：云計算環境下虛擬機部署策略的優化（下）

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