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技術 仮想マシン管理装置、仮想マシン管理方法、及び仮想マシン管理システム

出願人 日本電気株式会社
発明者 新藤匡
出願日 2014年3月25日 (6年3ヶ月経過) 出願番号 2014-061421
公開日 2015年10月22日 (4年8ヶ月経過) 公開番号 2015-184965
状態 特許登録済
技術分野 マルチプログラミング
主要キーワード 高次方程式 変動負荷 移動候補 ピークタイミング 移動管理サーバ 仮想マシン管理装置 余剰リソース リソース消費量
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2015年10月22日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (6)

課題

解決手段

仮想マシン管理装置は、1以上の仮想マシンを有する物理マシンおよび仮想マシンの性能情報をそれぞれ時系列に記憶する記憶部と、物理マシンおよび各仮想マシンにおける性能情報の近似度に基づいて、一の移動候補仮想マシンを推定して出力する推定部と、を含む。

概要

背景

近年、システムの高度化、複雑化が進み、システムを構成する物理サーバ台数が急激に増えきた。それとともに、サーバ維持管理に要する手間とコストが増大し、大きな課題となっている。加えて、サーバはピーク負荷に対応できるよう、一定の余剰リソースを必要とする。普段は使わないリソースも用意しているため、サーバコストは膨らみがちである。クラウド環境ではサーバを仮想化することで、物理的に1台のサーバ上に複数の仮想マシン構築し、異なるシステムを稼働させられる。これにより、リソースの利用効率飛躍的に高まる。

仮想マシンおよび物理マシンの負荷の変動を用いて、適切な仮想マシンの配置及び移動を実現する、仮想マシン移動管理サーバの一例が特許文献1に記載されている。

特許文献1記載の仮想マシン移動管理サーバは、仮想マシンおよび物理マシンの負荷の変化をそれぞれ高次方程式で表し、二つの高次方程式をそれぞれ正規化した後に足したときの値が一定の閾値超過することをもって、二つのマシンの負荷のピークが重複すると判断し、物理マシンのうちCPU負荷が最も小さい物理マシン、またはピークが重複しない物理マシンを、移動先物理マシンとして決定し、物理マシンの負荷を軽減する。

ところで、近年のクラウドシステム等では、一つの物理マシンに多数の仮想マシンを稼働させることが求められている。多数の仮想マシンは物理マシンのリソースを共有して消費するが、例えば処理要求に応じてリソース消費量が変動し続ける仮想マシンもあれば、処理要求に応じずリソース消費量がほとんど定常的な仮想マシンもある。

しかしながら、特許文献1記載の仮想マシン移動管理サーバのように負荷のピークの重複によって特定できるのは、リソース消費量が外部からの処理要求に応じてダイナミック時間変動していて、かつ、リソース消費量の時間変動の傾向が物理マシンのそれと類似する仮想マシンである。そのようにすると、リソース消費量がダイナミックに変動するが、変動幅が物理マシンのそれに対して相対的に非常に小さいが、リソース消費量の時間変動が物理マシンのそれと一致しているような仮想マシンが誤って特定されてしまい、その結果仮想マシンの配置精度が悪化するという問題がある。

概要

移動すべき仮想マシンを適切に選定する仮想マシン管理装置仮想マシン管理方法、及び仮想マシン管理システムを提供する。仮想マシン管理装置は、1以上の仮想マシンを有する物理マシンおよび仮想マシンの性能情報をそれぞれ時系列に記憶する記憶部と、物理マシンおよび各仮想マシンにおける性能情報の近似度に基づいて、一の移動候補仮想マシンを推定して出力する推定部と、を含む。

目的

本発明の目的は、上述の課題を解決し、移動すべき仮想マシンを適切に選択する仮想マシン管理装置、仮想マシン管理方法、及び仮想マシン管理システムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

1以上の仮想マシンを有する物理マシンおよび前記仮想マシンの性能情報をそれぞれ時系列に記憶する記憶部と、前記物理マシンおよび各前記仮想マシンにおける前記性能情報の影響度に基づいて、一の移動候補仮想マシンを選択して出力する選択部と、を含む仮想マシン管理装置

請求項2

前記影響度は、前記物理マシンの性能情報の変化量と一の前記仮想マシンの性能情報の変化量との差分を合計した値に基づいて算出する請求項1記載の仮想マシン管理装置。

請求項3

前記選択部は、前記影響度が最も大きい仮想マシンを一の移動候補仮想マシンとして選択して出力する、請求項2記載の仮想マシン管理装置。

請求項4

前記記憶部は、複数種類の性能情報について前記物理マシンおよび前記仮想マシンの性能情報をそれぞれ対応付けて時系列に記憶し、前記選択部は、前記性能情報から所定の種類の性能情報を予め定めた閾値に基づいて選出し、前記選出された種類の性能情報を用いて移動候補仮想マシンを選択して出力する請求項1乃至3のいずれか1項記載の仮想マシン管理装置。

請求項5

1以上の仮想マシンを有する物理マシンと、前記1以上の仮想マシンのうち前記物理マシンから他の物理マシンに移動をさせる候補である移動候補仮想マシンを選択して出力する移動候補マシン選択装置と、前記移動候補仮想マシンを前記物理マシンから他の物理マシンに移動させる仮想マシン移動装置と、を含み、前記移動候補マシン選択装置は、前記物理マシンおよび前記仮想マシンの性能情報をそれぞれ時系列に記憶する記憶部と、前記物理マシンおよび各前記仮想マシンにおける前記性能情報の影響度に基づいて、一の移動候補仮想マシンを選択して出力する選択部と、前記仮想マシン移動装置に、前記移動候補仮想マシンを他の物理マシンに移動をさせる仮想マシン移動指示部と、を含む仮想マシン管理システム

請求項6

前記影響度は、前記物理マシンの性能情報の変化量と一の前記仮想マシンの性能情報の変化量との差分を合計した値に基づいて算出される、請求項5記載の仮想マシン管理システム。

請求項7

前記選択部は、前記影響度が最も小さい仮想マシンを一の移動候補仮想マシンとして選択して出力する、請求項6記載の仮想マシン管理システム。

請求項8

1以上の仮想マシンを有する物理マシンおよび前記仮想マシンの性能情報をそれぞれ時系列に記憶し、前記物理マシンおよび各前記仮想マシンにおける前記性能情報の影響度に基づいて、一の移動候補仮想マシンを選択して出力する仮想マシン管理方法

請求項9

前記影響度は、前記物理マシンの性能情報の変化量と一の前記仮想マシンの性能情報の変化量との差分を合計した値に基づいて算出する請求項8記載の仮想マシン管理方法。

請求項10

位置の移動候補仮想マシンを選択して出力する場合、前記影響度が最も小さい仮想マシンを一の移動候補仮想マシンとして選択して出力する請求項9記載の仮想マシン管理方法。

技術分野

0001

本発明は、仮想マシン管理装置仮想マシン管理方法、及び仮想マシン管理システムに関し、特に、仮想マシン性能値時系列情報を用いて移動候補の仮想マシンを選択する仮想マシン管理装置、仮想マシン管理方法、及び仮想マシン管理システムに関する。

背景技術

0002

近年、システムの高度化、複雑化が進み、システムを構成する物理サーバ台数が急激に増えきた。それとともに、サーバ維持管理に要する手間とコストが増大し、大きな課題となっている。加えて、サーバはピーク負荷に対応できるよう、一定の余剰リソースを必要とする。普段は使わないリソースも用意しているため、サーバコストは膨らみがちである。クラウド環境ではサーバを仮想化することで、物理的に1台のサーバ上に複数の仮想マシンを構築し、異なるシステムを稼働させられる。これにより、リソースの利用効率飛躍的に高まる。

0003

仮想マシンおよび物理マシンの負荷の変動を用いて、適切な仮想マシンの配置及び移動を実現する、仮想マシン移動管理サーバの一例が特許文献1に記載されている。

0004

特許文献1記載の仮想マシン移動管理サーバは、仮想マシンおよび物理マシンの負荷の変化をそれぞれ高次方程式で表し、二つの高次方程式をそれぞれ正規化した後に足したときの値が一定の閾値超過することをもって、二つのマシンの負荷のピークが重複すると判断し、物理マシンのうちCPU負荷が最も小さい物理マシン、またはピークが重複しない物理マシンを、移動先物理マシンとして決定し、物理マシンの負荷を軽減する。

0005

ところで、近年のクラウドシステム等では、一つの物理マシンに多数の仮想マシンを稼働させることが求められている。多数の仮想マシンは物理マシンのリソースを共有して消費するが、例えば処理要求に応じてリソース消費量が変動し続ける仮想マシンもあれば、処理要求に応じずリソース消費量がほとんど定常的な仮想マシンもある。

0006

しかしながら、特許文献1記載の仮想マシン移動管理サーバのように負荷のピークの重複によって特定できるのは、リソース消費量が外部からの処理要求に応じてダイナミック時間変動していて、かつ、リソース消費量の時間変動の傾向が物理マシンのそれと類似する仮想マシンである。そのようにすると、リソース消費量がダイナミックに変動するが、変動幅が物理マシンのそれに対して相対的に非常に小さいが、リソース消費量の時間変動が物理マシンのそれと一致しているような仮想マシンが誤って特定されてしまい、その結果仮想マシンの配置精度が悪化するという問題がある。

先行技術

0007

特開2008−288593号公報

発明が解決しようとする課題

0008

上述の特許文献1に記載された仮想マシン移動管理技術のように、仮想マシンに変動負荷が掛かったことによってリソース消費量が時間変動する場合のリソース消費量のピークをもとに移動すべき仮想マシンを特定する場合、仮想マシンのリソース消費量の変動が緩やかな仮想マシンが存在していると意図しない仮想マシンが移動すべき仮想マシンとして特定されてしまうという問題があった。

0009

本発明の目的は、上述の課題を解決し、移動すべき仮想マシンを適切に選択する仮想マシン管理装置、仮想マシン管理方法、及び仮想マシン管理システムを提供することである。

課題を解決するための手段

0010

本発明の仮想マシン管理装置は、1以上の仮想マシンを有する物理マシンおよび前記仮想マシンの性能情報をそれぞれ時系列に記憶する記憶部と、前記物理マシンおよび各前記仮想マシンにおける前記性能情報の影響度に基づいて、一の移動候補仮想マシンを選択して出力する選択部と、を含む。

0011

本発明の仮想マシン管理システムは、複数の仮想マシンを有する物理マシンと、前記複数の仮想マシンのうち前記物理マシンから他の物理マシンに移動をさせる候補である移動候補仮想マシンを選択して出力する移動候補マシン選択装置と、前記移動候補仮想マシンを前記物理マシンから他の物理マシンに移動させる仮想マシン移動装置と、を含み、前記移動候補マシン選択装置は、前記物理マシンおよび前記仮想マシンの性能情報をそれぞれ時系列に記憶する記憶部と、前記物理マシンおよび各前記仮想マシンにおける前記性能情報の影響度に基づいて、一の移動候補仮想マシンを選択して出力する選択部と、前記仮想マシン移動装置に、前記移動候補仮想マシンを他の物理マシンに移動をさせる仮想マシン移動指示部と、を含む。

0012

本発明の仮想マシン管理方法は、1以上の仮想マシンを有する物理マシンおよび前記仮想マシンの性能情報をそれぞれ時系列に記憶し、前記物理マシンおよび各前記仮想マシンにおける前記性能情報の影響度に基づいて、一の移動候補仮想マシンを選択して出力する。

発明の効果

0013

本発明の効果は、移動すべき仮想マシンを適切に選択できることである。

図面の簡単な説明

0014

本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
本発明の第一の実施の形態における仮想マシン管理装置の全体的な処理を示すフローチャートである。
本発明の第一の実施の形態における仮想マシン管理装置の全体的な処理を示すフローチャートである。
本発明の第一の実施の形態における仮想マシン管理装置を適用した仮想マシン管理システムの構成を示すブロック図である。
、本発明の第一の実施の形態における性能情報の例を示す図である。

実施例

0015

(第一の実施の形態)
次に、本発明の第一の実施の形態について説明する。

0016

はじめに、本発明の第一の実施の形態の構成について説明する。図4は、本発明の第一の実施の形態における仮想マシン管理装置を適用した性能情報分析システムの構成を示すブロック図である。

0017

図4を参照すると、本発明の第一の実施の形態における性能情報分析システムは、仮想マシン管理装置1、物理マシン2(2−1、2−2)、仮想マシン3(3−1、3−2)、および仮想マシン移動装置4を含む。

0018

ここで、仮想マシン管理装置1は、物理マシン2および仮想マシン3から取得した性能データから、移動対象とすべき仮想マシン3を選択し、選択結果に基づいて仮想マシン移動装置4に移動指示を行う、仮想マシン3を管理する装置である。

0019

物理マシン2は、ここでは一台以上の仮想マシン3を実行することができる装置である。物理マシン2および仮想マシン3はそれぞれ、要求に応じて処理を行い、処理のために使用されたリソース量などを性能データとして内部で生成し、外部に提供することができるものである。図4の例においては、物理マシン2−1では、仮想マシン3−1から3−nが動作している。物理マシン2−2では仮想マシンは動作していない。

0020

仮想マシン移動装置4は、仮想マシン3を実行する物理マシン2−1を別の物理マシン、例えば物理マシン2−2に変更するよう、仮想マシン3を移動させるための装置である。

0021

仮想マシン管理装置1は、記憶部11、選択部12、指示部13および図示しない収集部14を含む。

0022

記憶部11は、物理マシン2および仮想マシン3から収集したCPU、メモリディスクI/O、ネットワークI/O等の性能情報を記憶する。具体的には、日時、マシン名、CPU使用率メモリ使用率(使用量)、ディスクI/O、ネットワークI/O等のデータを蓄積する。

0023

選択部12は、記憶部11に蓄積されたデータから、最も移動すべき仮想マシン3を選択する。
指示部13は、選択部12から、選択部12が選択したもっとも移動すべき仮想マシン3の情報を受け取り、移動の指示を行う。
収集部14は、物理マシン2および仮想マシン3から性能情報を収集して記憶部11にそれらデータを引き渡す。
図2は、本発明の第一の実施の形態における仮想マシン管理装置1の全体的な処理を示すフローチャートである。

0024

テップS101において、収集部14は、物理マシン2−1および物理マシン2−1に配置された仮想マシン3−1から3−nの、CPU、メモリ、ディスクI/O、ネットワークI/O等の性能情報を収集する。性能情報は時系列の形式で、所定の時間間隔(例えば1分)ごとに採取された値が収集される。

0025

ステップS102において、記憶部11は、収集した性能情報を記憶する。典型的には、マシン名と項目(CPU使用率、メモリ使用率等)の組み合わせにより特定される時系列において、値を採取した時刻と対応づいて、その値が記憶される。

0026

ステップS103において、選択部12は、記憶部11から性能情報を取得し、取得した性能情報を分析することにより、移動すべき仮想マシン3を選択する。選択の具体的な手法は、図3で詳細に述べる。例えば物理マシン2−1で動作する仮想マシン3−1が、移動すべき仮想マシンとして選択されたとする。

0027

ステップS104において、指示部13は、選択された移動すべき仮想マシンの情報に基づき、仮想マシン移動装置4に対して仮想マシンの移動指示を行う。仮想マシン移動装置4は、物理マシン2−1で稼働する仮想マシン3−1を、例えば物理マシン2−2で動作するように移動処理を行う。

0028

以上により、仮想マシン管理装置1の一連の動作が終了する。

0029

図3は、本発明の第一の実施の形態における仮想マシン管理装置1の、仮想マシンの選択処理を示すフローチャート、図5は、本発明の第一の実施の形態における物理マシン2および仮想マシン3のリソースのデータの例を示す図である。

0030

ステップS201において、選択部12は、物理マシン2の性能情報と閾値とを比較して、所定のリソースのデータを抽出する。ここで、データの抽出は、1日や1か月などの所定期間の過去データを対象に、物理マシン2のマシン名に基づいてデータを抽出し、抽出したデータと閾値とを比較することにより行う。閾値との比較は、例えば、各リソースの使用量の最大値のなかで最も閾値に近づいたリソースの各時間のデータを特定して抽出する。他の例としては、例えば、各リソースの使用量の最大値のなかで閾値を超えた回数リソースや、各リソースの使用量の最大値のなかで閾値を超えている総時間が最も長いリソースを抽出するようにしてもよい。例えば閾値を30%と設定したとき、図5では30%を超えているのはCPUであるので、CPUが特定されデータが抽出される。

0031

ステップS202において、選択部12は、物理マシン2の抽出データに関連するリソースを有する各仮想マシン3のリソースのデータを抽出する。図5では仮想マシン3−1および仮想マシン3−2がCPUを有しているので、これらが抽出される。

0032

ステップS203において、選択部12は、物理マシン2、および、物理マシン2に対応する各仮想マシン3の類似度を算出する。類似度の算出は、所定期間における物理マシン2および仮想マシン3における特定リソースのデータを、時系列形式で見た場合の隣接する値の差の絶対値を、所定期間を通じて累積して合計した値を求める。すなわち、時刻をtとしたとき、物理マシン2の特定リソースのデータの値をP(t)、仮想マシン3の特定リソースのデータの値をV(t)としたとき、類似度CはΣ(tは所定期間について)|(P(t)−P(t−1))−(V(t)−V(t−1))|で表される。これを各仮想マシン3−1から3−nについて行い、C1からCnを求める。図5では仮想マシン3−1におけるCは0となり、仮想マシン3−2におけるCは50となる。なお類似度量の算出を行う対象期間である所定期間とは、例えば時刻を問わず任意のN時間(または一日、一週間)であったり、任意の一日のワーキングアワー(例えば8時から17時)であったりしてもよい。また、連続した時間ではなく断続的な時間でもよい。例えば任意の1週間のうちの平日のワーキングアワーを所定期間としてもよい。この場合には典型的には5個の独立した時間のデータを得てそれらを仮想的に連続したデータとして扱って所要の処理を行うことにしてもよい。このように所定期間を様々なやり方で定めることができることで、対象とする業務システムの特徴に応じて、効率よく、または精度高く、類似度の算出を行うことが可能となる。

0033

ステップS204において、選択部12は、ステップS203で算出した類似度に基づいて影響度を算出する。仮想マシン3−1から3−nに対し、類似度Cから影響度を算出する。影響度は、所定期間における、仮想マシン3の挙動が、物理マシン2のリソース使用量の挙動にどれだけ影響を及ぼすかを示すものである。影響度は、S203でもとめたC1からCnに基づいて、これらの値が小さいほど、影響度の値が大きくなるよう算定される。その結果、Cがより小さい仮想マシン3−1について、より大きな(高い)影響度が得られる。

0034

ステップS205において、選択部12は、各仮想マシン3の影響度を比較し、影響度が大きい仮想マシン3を、移動候補仮想マシンとして選択し決定する。図5の例では、仮想マシン3−1が移動候補仮想マシンとして決定される。移動候補仮想マシンの移動元は現在の仮想マシンが動作する物理マシンである。移動候補仮想マシンの移動先は他の物理マシンである。移動先は、例えば、少なくとも移動元よりもリソース使用量の低い物理マシンとしてもよい。また他の例としては、移動候補仮想マシンを決定する方法を用いて仮想マシンと移動先との間で影響度を算出し、算出した影響度に基づき決定される物理マシン、例えば影響度が移動元よりも低い、またはもっとも低い物理マシンとしてもよい。または、リソース使用量の状況に基づいて手動で移動先を決めるようにしてもよい。なお影響度が高いマシンについて必ず移動しなければならないことはない。状況に応じて実際の移動要否を決定してもよい。物理マシンのリソース使用量を軽減したいときに、影響度が他より大きい仮想マシンを優先して移動させることで物理マシンのリソース使用量の平準化が達成できる。

0035

次に、本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成を説明する。図1は、本発明の第一の
実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。

0036

図1を参照すると、本発明の第一の実施の形態における仮想マシン管理装置は、記憶部11および選択部12を含む。

0037

ここで、記憶部11は、システムにおける複数の性能情報をそれぞれ時系列に記憶する。

0038

選択部12は、記憶部11に記憶された異なるマシンの性能情報から影響度の評価を行い、評価に基づき移動すべき仮想マシン3である移動候補仮想マシンを選択して出力する。

0039

本発明の第一の実施の形態によれば、移動すべき仮想マシン3を適切に選択できる。

0040

その理由は、物理マシン2と仮想マシン3の双方から取得した性能情報のデータの値の変動の影響度に基づいて、物理マシン2と近似する振る舞いの仮想マシン3を選択するためである。

0041

また、本発明の第一の実施の形態によれば、精度の高い移動候補仮想マシンの選択ができる。

0042

その理由は、物理マシン2と仮想マシン3の性能情報のデータの値のピークタイミングが互いに一致していることではなく、物理マシン2と仮想マシン3の性能情報のデータの値の影響度に基づいて移動候補仮想マシンが選択されるからである。

0043

また、本発明の第一の実施の形態によれば、比較的計算リソースを使用せず、即時的に算出できる。

0044

その理由は、物理マシン2と仮想マシン3の性能情報のデータの値をそれぞれ所定期間だけ取り出して評価するため、所定期間を短くすればそれだけ扱うデータ量を少なくすることができるためである。また、近い過去のデータを使うため即時性のある計算結果が得られるためである。

0045

また、本発明の第一の実施の形態によれば、候補となる仮想マシン3を順位付けして提示できるので、柔軟な運用が可能である。

0046

その理由は、影響度が仮想マシン3ごとに算出されて、その影響度の大小に応じて影響度が算出されることから、各仮想マシン3についてそれぞれの影響の度合いが決定されるためである。

0047

本発明は、移動候補の仮想マシンを選択する移動仮想マシン選択装置に適用できる。

0048

1仮想マシン管理装置
11 記憶部
12 選択部
13指示部
14収集部
2物理マシン
3仮想マシン
4 仮想マシン移動装置

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