摘 要： 隨著4G時代的到來，IDC建設也愈發重要。在擴展IDC能力的同時，能源消耗問題也日益嚴重。以x86化、基于IaaS虛擬化以及優化的Min-Min資源調度算法為主要依據，討論了以上技術在實現IDC節能化中起到的作用。
關鍵詞： 節能；IaaS；資源調度；IDC
0 引言
隨著4G產業的日漸壯大，電信業IDC的建設、擴容、維護等一系列配套工程也面臨著所對應的升級和改造。數據顯示，截止到2012年，中國移動目前31省各個應用系統的主機、存儲、網絡等IT基礎設施獨立建設和運維，基礎設施資源沒有實現整合和共享，IT服務能力分散，服務器平時利用率不足50%[1]。傳統應急式、分散式、煙囪式、蛛網式的建設模式所帶來的管理信息系統功能重復、成本高昂、流程割裂、接口不一等諸多問題則加劇了這一情況。然而，由上述情況所引起的另外一個問題——巨大能源消耗，則愈發嚴重。如何改進IDC設計，如何合理利用IDC資源以達到節能環保的目的，成為了當下熱點研究課題之一。
借助虛擬化技術和處理能力較強的x86機器，對IDC進行改造成為可行的方法，本文分析討論兩種手段的可行性，并就引申的資源調度進行分析優化。
1 現狀分析
從IDC能耗類型進行區分，可以大致分為三類能源消耗[2]：物理機能耗、網絡設備能耗、其他能耗。對于物理機能耗，CPU、RAM、DAS等均為考量范圍；網絡設備能耗則集中在交換機、鏈路、路由器等；而空調、照明、風扇等則列為配套設施能耗。時下，借助于云計算技術，對IDC進行集中改造成為了諸多改進PUE指數[3]的有效方案之一，本文以物理機能耗改進為重點，研究可行的減小能耗方案。
1.1 服務器x86化
電信業發展之初，對于重要的業務系統基本上采用小型機進行部署應用。小型機具有先天的架構優勢，在系統處理性能（以SPEC jEnterprise2010為測量基準）和RAS性能上有著優異的表現[4]。然而，隨著電信業云計算和大數據時代的到來，小型機在各個方面的考量上已經不能滿足時下需要。購置和維護費用昂貴，小型機由于操作系統復雜，需要有專業的維護人員進行日常的設備維護；且小型機單機柜裝一臺特殊機柜，占地面積為780 mm×1 165 mm，每萬tpmC需要22.71 cm2，占地面積較大[5]，單臺滿配1 000 W，半配時大于5 000 W，每萬tpmC消耗25 W，能源消耗較大。
此外，基于電信業普遍的虛擬化、資源池化需求，小型機虛擬化技術目前仍然要與設備廠家綁定，不能實現跨廠家設備的虛擬化方案。相較于小型機，x86服務器則在節能、虛擬化等方面具有巨大的優勢。
以x86刀片服務器、單機柜裝2框、共32片標準綜合柜為例，占地600 mm×1 000 mm，每萬tpmC需要 9.375 cm2，能夠節省約60%的占地面積。能源消耗成本：單框滿配（16片+機框），消耗2 000 W，每萬tpmC消耗6.25 W，相較小型機能夠節約75%的能源需求。
在虛擬化支持方面，x86服務器虛擬化技術目前較為成熟，在計算密集型應用環境、開發測試、單機計算能力需求較低或資源需求變化較大的環境中部署x86平臺的虛擬化應用，可以提高服務器利用率、管理效率，能夠達到節約寶貴IDC空間和較少能源消耗的目的。
1.2 IaaS虛擬化
在傳統的IDC機房建設中，為了避免業務相互干擾，通常采用煙囪式系統搭建法，即單一物理機上部署業務系統。在隔離業務邊界的同時，也浪費了大量的可用物理機能力資源，造成了能耗過大的問題。而IaaS物理平臺即服務的提出，為解決這一問題提出了一個好的契機。
整體來看，IaaS的實現是動態負載均衡和虛擬技術的綜合運用，而目前就從架構上來分析，分為兩大類虛擬化技術[6]，如圖1所示。
（1）裸金屬類型虛擬化技術
該類型虛擬化技術是指直接在物理機上部署VMM，雖然這里稱為虛擬機，但其本質上是具有OS功能的微型操作系統，通過在物理機和虛擬機之間架設資源映射，可以虛擬出N臺機器。目前，較為成熟的服務器虛擬產品有VMware的ESX、微軟的Hyper-V以及開源的Xen。
（2）寄居型虛擬化技術
寄居型虛擬化技術相較裸金屬虛擬化的結構而言，在物理機與VMM之間多了一層HOST OS層，即在已有的操作系統中安裝VMM，VMM指令通過操作系統與底層進行互操作，來實現虛擬機的假設。比較常見的產品是VMware的VMware Workstation。顯而易見，在操作系統上搭建VMM是比較浪費物理機資源的一種虛擬化方式。但由于所有的VM都運行在同一個操作系統中，因此，管理起來統一方便。
上述兩種IaaS涉及的虛擬化技術各有優點，但對于IDC來講，主要采用第一種方式，即裸機型虛擬化技術，最大程度地對物理機進行資源利用，綜合統計，CPU利用率從平均不到10%提升到55%以上，整體能夠提升利用率至60%~80%，利用率的提升，意味著用更少的機器做更多的事情，在節省成本的同時，節能減排，符合創建綠色IDC宗旨。
2 基于Min-Min的算法優化
上一節中，從IDC的服務器x86化和IaaS虛擬化兩個方面討論了機房節能的可行性和技術細節，然而，有一個問題并沒有能夠詳細論述，即當以上兩種手段都應用時，面對業務調度合理化、新的業務上線、舊業務替換、閑置物理機待停等問題并沒有合適的解決方案。本節以Min-Min算法為基礎，針對IDC機房節能需求進行相應的算法改造優化，完成IaaS中的資源調度優化。
2.1 Min-Min算法簡介
Min-Min算法的整體思想是通過計算任務集合 T<t1，t2，…，tn>中的資源消耗值，取出最小消耗的任務tm，將其映射到執行最快的機器上執行，整個任務集合按照FIFO的原則進行任務分配執行，直到所有任務執行結束。相較于Min-Min算法，ECMM雖然能夠將空閑CPU休眠，但卻增加了任務就緒時間。而優化的Min-Min算法并不存在此問題。
針對于IDC中的服務器而言，在進行資源池化后，與VM對應的并不是任務而是應用。這里，需要針對應用的資源消耗進行統計分析，再合理分配VM，以充分利用服務器能力，減少能源消耗。下面就以IDC節能為目的，對Min-Min算法進行特性化優化。
2.2 Min-Min算法優化
這里，為了簡化論證，假設所有虛擬機與上面承載的業務應用為一對一關系，即每一個VM上運行一個應用。相對于云計算平臺市場變化的服務型應用，IDC中部署的應用大多數較為穩定，除去版本更迭、新舊替換、新增資源外，少有其他變動。
優化的Min-Min算法分為兩個層次，即VM層面的遷移和應用任務層面的遷移。算法的具體步驟如下：
（1）按照物理機性能，將虛擬機能力進行排序，得到集合V<v1，v2，…，vn>，排序時參照物理機的CPU、RAM、啟用時間、tmpC能力。
（2）對一段時間內（以一月為例）的應用任務所需要消耗的資源進行統計，并依照Ctotal=Ccpu+Cram+Cio，其中Ctotal指應用需要的總資源消耗，Ccpu指平均CPU占用率，Cram指內存使用量，Cio指IO消耗，然后，得出應用資源消耗集合C<c1，c2，…，cn>（進行排序時，可以同時參考應用的優先級別），對應的應用任務集合A<a1，a2，…，an>。
（3）對于任務集合A<a1，a2，…，an>，如果其為空，則將全部物理機待機；否則，將其按照順序遷移到V<v1，v2，…，vn>；若遷移數量為m，則將剩余的n-m臺虛擬機進行待機操作（n>m）。
（4）每新增、更新、刪除應用任務，需要對應用集合A<>以及消耗資源集合C<>進行更新；同理適用于物理機器。
（5）定期或者動態重復以上步驟。
通過優化的Min-Min算法對應用任務和虛擬機之間不定期進行資源映射，可以有效地利用物理機性能，并能夠對閑置虛擬機/物理機進行待機操作，避免空轉。
2.3 仿真實驗分析
試用CloudSim對優化的Min-Min算法進行實際測試，對于應用任務從100~500的情況下，相比較基于ECMM能源消耗情況來看，總體上能夠節約60%以上的能源。
3 結論
本文綜合討論了基于IaaS的云資源調度優化，涉及了小型機的x86化，服務器資源池化，并討論了優化的Min-Min算法減少能源消耗的能力。同時，本文也提出了可以優化的區域：（1）Unix服務器虛擬化技術，Unix服務器目前仍然與設備廠家綁定，不能實現跨廠家設備的虛擬化方案，建議小型機分區虛擬化的應用，利用動態分區技術提高資源調控靈活度；（2）桌面云技術，在CRM營業廳、呼叫中心云桌面試點中，采用小能耗的瘦終端桌面虛擬化方案替代原有PC終端；（3）IDC其他設備，鼓勵采用具有更高能效比供電、空調設備，在完成同等工作量的條件下減少電能消耗；（4）分布式計算在數據挖掘應用任務中的應用。
參考文獻
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