一種面向流媒體直播與視頻轉(zhuǎn)碼的OpenStack虛擬機(jī)放置方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于多媒體云計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域，涉及物理機(jī)和虛擬機(jī)性能的量化計(jì)算，以及 流媒體直播與視頻轉(zhuǎn)碼服務(wù)的特征分析，從而利用0SP放置算法實(shí)現(xiàn)OpenStack云平臺(tái) 上對(duì)虛擬機(jī)的部署，具體涉及一種面向流媒體直播與視頻轉(zhuǎn)碼的OpenStack虛擬機(jī)放置方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)帶寬的大規(guī)模提升以及云計(jì)算產(chǎn)業(yè)的成功落 地，基于云計(jì)算平臺(tái)的流媒體服務(wù)受到越來(lái)越多的關(guān)注和應(yīng)用。在當(dāng)前的云計(jì)算平臺(tái)上，構(gòu) 建可支持大規(guī)模直播用戶(hù)同時(shí)訪問(wèn)，最快完成海量視頻轉(zhuǎn)碼任務(wù)，且具有高資源利用率、低 成本的多媒體視頻系統(tǒng)將極大地促進(jìn)信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。檢索到的以下幾篇與本發(fā)明相關(guān)的 屬于多媒體云計(jì)算領(lǐng)域的專(zhuān)利，他們分別是：
[0003] 1.中國(guó)專(zhuān)利CN201510129326,云環(huán)境下基于動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型的虛擬機(jī)部署方法及 系統(tǒng)；
[0004] 2.中國(guó)專(zhuān)利CN103354545A，一種基于云計(jì)算的P2P流媒體服務(wù)器集群部署方法；
[0005] 在上述專(zhuān)利1中，發(fā)明人提出了一種云環(huán)境下基于動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型的虛擬機(jī)部署方 法及系統(tǒng)，系統(tǒng)將待部署的虛擬機(jī)按照初始內(nèi)存配額的大小進(jìn)行降序排列，生成虛擬機(jī)列 表；再根據(jù)采集的各個(gè)物理節(jié)點(diǎn)上已經(jīng)部署的虛擬機(jī)的歷史內(nèi)存消耗實(shí)際值來(lái)為待部署的 虛擬機(jī)尋找合適的物理節(jié)點(diǎn)；最后系統(tǒng)將虛擬機(jī)部署到最合適的物理節(jié)點(diǎn)上。本發(fā)明優(yōu)化 了云環(huán)境中的資源配置，提高資源使用率，但是只考慮了虛擬機(jī)內(nèi)存性能，而未能考慮虛擬 機(jī)在CPU，網(wǎng)絡(luò)10等各方面的綜合性能。
[0006] 在上述專(zhuān)利2中，發(fā)明人提出一種基于云計(jì)算的P2P流媒體服務(wù)器集群部署方法， 預(yù)測(cè)具有延時(shí)保障的P2P流媒體直播系統(tǒng)的帶寬需求，虛擬流媒體服務(wù)器集群構(gòu)建在云平 臺(tái)DCN網(wǎng)絡(luò)之上。該部署算法以具有延時(shí)保障的P2P流媒體直播系統(tǒng)的帶寬需求為依據(jù)， 構(gòu)建P2P流媒體服務(wù)器集群邏輯結(jié)構(gòu)；采用構(gòu)建的P2P流媒體服務(wù)器集群部署矩陣，將P2P 流媒體服務(wù)器集群部署到云平臺(tái)之上。該方法很好地解決了云上P2P流媒體服務(wù)器集群部 署的問(wèn)題，但是沒(méi)有考慮非P2P流媒體服務(wù)器集群下影響虛擬機(jī)微觀性能的機(jī)理因素，以 及性能變化規(guī)律，并且對(duì)服務(wù)器的其他資源綜合考慮。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的在于提供一種面向流媒體直播與視 頻轉(zhuǎn)碼的OpenStack虛擬機(jī)放置方法，以流媒體直播服務(wù)器與視頻轉(zhuǎn)碼服務(wù)器對(duì)虛擬機(jī) CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬資源的請(qǐng)求為依據(jù)，構(gòu)建虛擬機(jī)資源需求特征向量Wj;以O(shè)penStack云 平臺(tái)物理機(jī)CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬資源消耗量為依據(jù)，構(gòu)建物理機(jī)Pi上的虛擬機(jī)性能模型 PM: (〇1)、P〇2)、PM丨(，?3)，:其中，PM:'(%)為虛擬機(jī)CPU性能模型，ΡΜ,;, (?2)為虛擬 機(jī)內(nèi)存性能模型，PM以π3；)為虛擬機(jī)網(wǎng)絡(luò)性能模型；以虛擬機(jī)資源需求特征向量和虛擬機(jī) 性能模型為依據(jù)，將運(yùn)行直播服務(wù)或轉(zhuǎn)碼服務(wù)的虛擬機(jī)集群放置到合適的物理機(jī)上，使該 直播服務(wù)獲得最大直播用戶(hù)數(shù)，轉(zhuǎn)碼服務(wù)獲得最短時(shí)間轉(zhuǎn)碼。
[0008] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：
[0009] -種面向流媒體直播與視頻轉(zhuǎn)碼的OpenStack虛擬機(jī)放置方法，其特征在于：
[0010] 以流媒體直播服務(wù)器與視頻轉(zhuǎn)碼服務(wù)器對(duì)虛擬機(jī)CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬資源的請(qǐng)求 為依據(jù)，構(gòu)建虛擬機(jī)資源需求特征向量W,，其步驟為：
[0011]Stepl:初始化資源需求特征向量Wj={0, 0, 0}，其中j表示虛擬機(jī)服務(wù)器的編 號(hào)；
[0012] Step2 :根據(jù)虛擬機(jī)請(qǐng)求的CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬資源得到虛擬機(jī)資源需求特征向 量Wj= (wwm_j，wb_j)，其中Wq,w^j,wb_j分別表示第j臺(tái)虛擬機(jī)服務(wù)器的CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬 資源需求大小。
[0013] 以O(shè)penStack云平臺(tái)物理機(jī)CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬資源消耗量為依據(jù)，構(gòu)建物理機(jī)
Pi上的虛擬機(jī)性能模型，…， ^.，，公式為：
[0014]
[0015]
[0016]
[0017] 其中，叫為物理機(jī)P 所有虛擬機(jī)的CPU核心數(shù)，η2為物理機(jī)P 所有虛擬機(jī)內(nèi) 存大小之和，叫為物理機(jī)P 虛擬機(jī)個(gè)數(shù)。
[0018] 以虛擬機(jī)資源需求特征向量和虛擬機(jī)性能模型為依據(jù)，將運(yùn)行直播服務(wù)或轉(zhuǎn)碼服 務(wù)的虛擬機(jī)集群放置到合適的物理機(jī)上，使該直播服務(wù)獲得最大直播用戶(hù)數(shù)，轉(zhuǎn)碼服務(wù)獲 得最短時(shí)間轉(zhuǎn)碼，具體方法為：
[0019] Stepl:若虛擬機(jī)、放置在物理機(jī)P，則物理機(jī)Pi上的虛擬機(jī)性能變?yōu)?br>i中η/ =叫+Wcj，n2' =n2+wmj，n3' =η3+1，η!為物理 機(jī)Pil所有虛擬機(jī)的CPU核心數(shù)，w表示第j臺(tái)虛擬機(jī)服務(wù)器的CPU需求大小，n2為物理 機(jī)上所有虛擬機(jī)內(nèi)存大小之和，表示第j臺(tái)虛擬機(jī)服務(wù)器的內(nèi)存需求大小，η3為物理機(jī) Pil虛擬機(jī)個(gè)數(shù)；
[0020] Step2 :遍歷OpenStack云平臺(tái)中所有的物理機(jī)，選擇滿(mǎn)足min{| |PM' -PM| |}的 物理機(jī)放置V,，如果有多個(gè)物理機(jī)有相同的最小值，取其中第一個(gè)物理機(jī)，其中，
[0021] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：虛擬機(jī)部署是根據(jù)物理機(jī)上的虛擬機(jī)性 能來(lái)實(shí)現(xiàn)部署的，能提高虛擬機(jī)的性能，提高物理機(jī)的資源利用率。
【附圖說(shuō)明】
[0022] 圖1是本發(fā)明的虛擬機(jī)放置流程圖。
[0023] 圖2是本發(fā)明的虛擬機(jī)放置子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖。
【具體實(shí)施方式】
[0024] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)描述。
[0025] 圖1所示為本發(fā)明的虛擬機(jī)放置流程圖，其主要任務(wù)是構(gòu)建虛擬機(jī)的資源需求特 征向量和構(gòu)建物理機(jī)上的虛擬機(jī)性能模型，通過(guò)虛擬機(jī)性能模型來(lái)選擇一個(gè)合適的物理機(jī) 來(lái)放置虛擬機(jī)，使得虛擬機(jī)的性能下降最小。
[0026] 1、構(gòu)建虛擬機(jī)資源需求特征向量
[0027] 以流媒體直播服務(wù)器與視頻轉(zhuǎn)碼服務(wù)器對(duì)虛擬機(jī)CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬資源的請(qǐng)求 為依據(jù)，構(gòu)建虛擬機(jī)資源需求特征向量Wj的步驟為：
[0028] Stepl:初始化資源需求特征向量Wj= {0, 0, 0}，其中j表示虛擬機(jī)服務(wù)器的編 號(hào)；
[0029] Step2 :根據(jù)虛擬機(jī)請(qǐng)求的CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬資源得到虛擬機(jī)資源需求特征向 量Wj= (wwm_j，wb_j)，其中W。，wb_j分別表示第j臺(tái)虛擬機(jī)服務(wù)器的CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬 資源需求大小。
[0030] 2、構(gòu)建物理機(jī)Pi上的虛擬機(jī)CPU性能模型
[0031] Stepl:單物理機(jī)上運(yùn)行單臺(tái)隨機(jī)規(guī)格虛擬機(jī)，并在虛擬機(jī)上執(zhí)行SuperPi測(cè)試程 序，