本發(fā)明涉及計算機虛擬化
技術(shù)領(lǐng)域：
，尤其涉及一種基于底層numa感知的nfv實現(xiàn)方法。
背景技術(shù)：
：虛擬化是實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化的關(guān)鍵技術(shù)。虛擬化技術(shù)是一種將現(xiàn)有計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)等各種實體資源進行抽象、轉(zhuǎn)換的資源管理技術(shù)。虛擬化技術(shù)是it技術(shù)發(fā)展趨勢的一部分，可以為用戶帶來更好的使用實體資源的組織管理方式，并且這些實體資源是不受現(xiàn)有資源的架設(shè)方式、地域或者物理組態(tài)所限制。正因如此，虛擬化技術(shù)成為實現(xiàn)電信業(yè)務(wù)資源池化、動態(tài)編排、快速伸縮的關(guān)鍵技術(shù)。歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(etsi)作為nfv的發(fā)起標(biāo)準(zhǔn)組織，于2015年年初發(fā)布了nfv參考架構(gòu)等系列文稿，雖然etsinfv階段成果不是強制執(zhí)行的標(biāo)準(zhǔn)，但是得到了業(yè)界的普遍認(rèn)可，已經(jīng)成為了業(yè)界的事實標(biāo)準(zhǔn)。目前nfv的標(biāo)準(zhǔn)框架已基本穩(wěn)定，如圖1所示。nfv標(biāo)準(zhǔn)框架主要有nfv基礎(chǔ)設(shè)施、虛擬網(wǎng)絡(luò)功能和nfv管理與編排(nfvmanagementandorchestration,nfvmano)。工業(yè)界目前的主要工作仍集中在nfv管理和編排中，而關(guān)于通用服務(wù)器的性能和可靠性問題仍有待解決。將通信行業(yè)的專有硬件設(shè)備變?yōu)橥ㄓ玫亩嗪朔?wù)器，單純從硬件的角度來說，性能和可靠性方面必然有所下降。例如核心網(wǎng)虛擬化設(shè)備中，其性能瓶頸主要集中在i/o接口數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)和多核服務(wù)器的虛擬機調(diào)度上，與傳統(tǒng)設(shè)備相比大概有30％～40％的性能損失，nfv的目標(biāo)是減少到10％以內(nèi)才能滿足商用的需求。另外，現(xiàn)有的主流的通用服務(wù)器的多核處理器采用的架構(gòu)是非一致性內(nèi)存訪問(non-uniformmemoryaccess，簡稱numa)架構(gòu)。numa架構(gòu)的特點是系統(tǒng)的相關(guān)硬件資源(如內(nèi)存、cpu)被劃分為多個節(jié)點。在numa架構(gòu)里，處理器訪問本地節(jié)點的內(nèi)存的速度要比訪問遠(yuǎn)程節(jié)點的內(nèi)存的速度要快。將這樣的通用服務(wù)器中運行特定的通信設(shè)備虛擬機，對于通用服務(wù)器來說是一種全新的應(yīng)用場景，原有的針對一般應(yīng)用進行優(yōu)化的numa調(diào)度策略和負(fù)載均衡機制可能會失效，而運行在通用服務(wù)器中的虛擬網(wǎng)絡(luò)功能對io性能的敏感性會給通用操作系統(tǒng)和運行平臺帶來新的挑戰(zhàn)。因此，本領(lǐng)域的技術(shù)人員致力于開發(fā)一種基于底層numa感知的nfv實現(xiàn)方法，在通用的numa架構(gòu)服務(wù)器下，基于虛擬機調(diào)度方法，結(jié)合實際服務(wù)器的實際性能和nfv業(yè)務(wù)編排的具體信息，動態(tài)調(diào)度分配虛擬機線程在物理cpu上的分布和資源使用，從而達到優(yōu)化整體性能的目的。技術(shù)實現(xiàn)要素：有鑒于現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是開發(fā)一種基于底層numa感知的nfv實現(xiàn)方法，在通用的numa架構(gòu)服務(wù)器下，基于虛擬機調(diào)度方法，結(jié)合實際服務(wù)器的實際性能和nfv業(yè)務(wù)編排的具體信息，動態(tài)調(diào)度分配虛擬機線程在物理cpu上的分布和資源使用，從而達到優(yōu)化整體性能的目的。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于底層numa感知的nfv實現(xiàn)方法，包括以下步驟：步驟1、獲得node間的訪問延遲和帶寬信息，形成信息矩陣；步驟2、解析nfv編排信息，獲得nfv服務(wù)鏈的具體信息；步驟3、根據(jù)node之間的訪問延遲和帶寬信息，生成資源調(diào)度策略；步驟4、根據(jù)資源調(diào)度策略執(zhí)行虛擬機資源調(diào)度；步驟5、監(jiān)視模塊監(jiān)視系統(tǒng)資源負(fù)載，將負(fù)載高于所設(shè)定的閾值的節(jié)點標(biāo)記為需要遷移狀態(tài)；步驟6、將步驟5中被標(biāo)記的節(jié)點從步驟1所得到的信息矩陣中屏蔽，然后返回步驟3。進一步地，步驟1通過vmm和宿主機內(nèi)存和io訪問檢測獲得各node的訪問延遲和帶寬信息，將數(shù)據(jù)歸一化組織形成內(nèi)存訪問延遲和帶寬的信息矩陣，根據(jù)歸一化后的信息矩陣，得出每個物理核的親和性等價類劃分矩陣，并記錄在監(jiān)視模塊。進一步地，步驟1獲得的信息為底層硬件信息。進一步地，步驟2通過解析nfv編排信息，獲得nfv服務(wù)鏈的虛擬機信息，并記錄在監(jiān)視模塊。進一步地，虛擬機信息包括由虛擬機組成的服務(wù)鏈的虛擬機數(shù)量和組織拓?fù)洹⒏魈摂M網(wǎng)絡(luò)功能之間的連接方式、各虛擬網(wǎng)絡(luò)功能的資源需求特點。進一步地，步驟3具體為根據(jù)步驟1和步驟2獲得的信息，根據(jù)公式得到資源調(diào)度策略。進一步地，步驟4由調(diào)度器守護進程完成。進一步地，步驟5中所設(shè)定的閾值被設(shè)置為物理cpu使用率高于90％，當(dāng)節(jié)點的物理cpu使用率高于90％時，觸發(fā)該cpu上虛擬cpu遷移，并被標(biāo)記為需要遷移狀態(tài)。技術(shù)效果1、通過對虛擬cpu資源的合理調(diào)度，使得各線程的內(nèi)存訪問效率最大化，平均延遲時間最少，從而使得i/o資源的帶寬能夠得到充分利用；2、線程動態(tài)遷移代價較小，根據(jù)公式1可以得到最優(yōu)的調(diào)度結(jié)果；3、充分考慮到nfv服務(wù)鏈的特性，結(jié)合具體應(yīng)用的服務(wù)組織信息進行調(diào)度決策，保證本方法在不同情況下的適用性。以下將結(jié)合附圖對本發(fā)明的構(gòu)思、具體結(jié)構(gòu)及產(chǎn)生的技術(shù)效果作進一步說明，以充分地了解本發(fā)明的目的、特征和效果。附圖說明圖1是本發(fā)明的一個較佳實施例的一種基于底層numa感知的nfv實現(xiàn)方法的概率圖。圖2是本發(fā)明的一個較佳實施例的一種基于底層numa感知的nfv實現(xiàn)方法的numa節(jié)點結(jié)構(gòu)示意圖。圖3是本發(fā)明的一個較佳實施例的一種基于底層numa感知的nfv實現(xiàn)方法的流程示意圖。圖4是本發(fā)明的一個較佳實施例的一種基于底層numa感知的nfv實現(xiàn)方法的nfv標(biāo)準(zhǔn)框架示意圖。具體實施方式如圖1所示，本發(fā)明的一較佳實施例提供了一種基于底層numa感知的nfv實現(xiàn)方法簡單地說是獲得硬件信息和服務(wù)鏈信息，并形成信息矩陣，再將信息矩陣記錄在監(jiān)視模塊，根據(jù)監(jiān)視模塊的記錄，調(diào)度模塊對虛擬機資源進行調(diào)度。如圖2所示，本發(fā)明的一較佳實施例提供了一種基于底層numa感知的物理機處理器節(jié)點和高性能網(wǎng)卡拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意圖，其中的處理器節(jié)點與網(wǎng)卡間的非對稱連接方式是目前主流處理器普遍采用的架構(gòu)之一。如圖3所示，本發(fā)明的一較佳實施例提供了一種基于底層numa感知的nfv實現(xiàn)方法，包括以下步驟：步驟1、獲得node間的訪問延遲和帶寬信息，形成信息矩陣；具體地，通過vmm和宿主機內(nèi)存和io訪問檢測獲得各node的訪問延遲和帶寬信息，將數(shù)據(jù)歸一化組織形成內(nèi)存訪問延遲和帶寬的信息矩陣，根據(jù)歸一化后的矩陣，得出每個物理核的親和性等價類劃分矩陣，記錄在監(jiān)視模塊。此步驟獲取的信息為底層硬件信息。該信息主要包括：node的內(nèi)部訪問和外部訪問的延遲(latency)和帶寬(bandwidth)如表1所示，其中external和internal兩項中所標(biāo)示出的是主要的影響因素。系統(tǒng)中斷作為統(tǒng)一的影響因素故不再特別標(biāo)出，由測量出的數(shù)據(jù)值統(tǒng)一表征。內(nèi)部的訪問延遲信息和帶寬統(tǒng)計如表2所示，分別形成延遲和帶寬矩陣，做為輸入?yún)?shù)用于公式1中。此數(shù)據(jù)經(jīng)過歸一化之后被記錄在監(jiān)視模塊，作為系統(tǒng)平臺基本信息存儲。由于此信息只與硬件相關(guān)，故當(dāng)擴展到不同平臺時，只需更新該信息即可。表1externalinternallatencyi/oqpibandwidthi/oqpi步驟2、解析nfv編排信息，獲得nfv服務(wù)鏈的具體信息；具體地，通過解析nfv編排信息，獲得nfv服務(wù)鏈的虛擬機信息，并記錄在監(jiān)視模塊。虛擬機信息包括由虛擬機組成的服務(wù)鏈的虛擬機數(shù)量和組織拓?fù)?、各虛擬網(wǎng)絡(luò)功能之間的連接方式、各虛擬網(wǎng)絡(luò)功能的資源需求特點。將此信息記錄在監(jiān)視模塊中，并根據(jù)此信息在公式1中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程中作為迭代選擇依據(jù)。表2node0node1node2node3…node0node1node2node3…步驟3、根據(jù)node之間的訪問延遲和帶寬信息，生成資源調(diào)度策略；根據(jù)以下公式生成資源調(diào)度策略：步驟4、根據(jù)資源調(diào)度策略執(zhí)行虛擬機資源調(diào)度；此過程由調(diào)度器守護進程完成。步驟5、監(jiān)視模塊監(jiān)視系統(tǒng)資源負(fù)載，將負(fù)載高于所設(shè)定的閾值(節(jié)點物理cpu使用率平均值高于90％)的節(jié)點標(biāo)記為需要遷移狀態(tài)；步驟6、將步驟5中被標(biāo)記的節(jié)點從步驟1所得到的信息矩陣中屏蔽，然后返回步驟3。在遷移執(zhí)行模塊完成了對虛擬cpu的遷移之后，對于的虛擬cpu也就被遷移到了對應(yīng)的節(jié)點上，由此完成了對虛擬機虛擬處理器資源的調(diào)度。如圖4所示，本發(fā)明的一較佳實施例的基于底層numa感知的標(biāo)準(zhǔn)nfv實現(xiàn)結(jié)構(gòu)示意圖簡單地說是基于etsi標(biāo)準(zhǔn)nfv指導(dǎo)架構(gòu)下基于底層物理服務(wù)器性能感知的一種具體實現(xiàn)?；诖朔N架構(gòu)既能保證nfv功能的完整性要求，也能提高nfv在具體應(yīng)用場景下的性能，更好的滿足工業(yè)界的實現(xiàn)目標(biāo)。綜上所述，本發(fā)明的一種基于底層numa感知的nfv實現(xiàn)方法在通用的numa架構(gòu)服務(wù)器下，基于虛擬機調(diào)度方法，結(jié)合實際服務(wù)器的實際性能和nfv業(yè)務(wù)編排的具體信息，動態(tài)調(diào)度分配虛擬機線程在物理cpu上的分布和資源使用，從而達到優(yōu)化整體性能的目的。通過對虛擬cpu資源和io訪問的合理調(diào)度，使得各虛擬cpu的內(nèi)存及io訪問效率最大化，平均延遲時間最少，從而使得i/o資源的帶寬能夠得到充分利用。線程動態(tài)遷移代價較小，根據(jù)公式1可以得到最優(yōu)的調(diào)度結(jié)果。進一步地，通過引入兩個信息矩陣和io訪問延遲向量計算可以使得虛擬環(huán)境下的資源優(yōu)化調(diào)度成為可能。以上詳細(xì)描述了本發(fā)明的較佳具體實施例。應(yīng)當(dāng)理解，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員無需創(chuàng)造性勞動就可以根據(jù)本發(fā)明的構(gòu)思作出諸多修改和變化。因此，凡本
技術(shù)領(lǐng)域：
中技術(shù)人員依本發(fā)明的構(gòu)思在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上通過邏輯分析、推理或者有限的實驗可以得到的技術(shù)方案，皆應(yīng)在由權(quán)利要求書所確定的保護范圍內(nèi)。當(dāng)前第1頁12