基于OpenStack业务云平台的负载预测张乔，商彦磊**（北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室，北京100876）510152025303540摘要：云计算是目前计算能力的主要来源，具有高可靠性，高灵活性，廉价，动态资源共享等优势。但是，云计算中使用的虚拟化技术会产生大量的虚拟资源，容易造成负载失衡，一些节点负载过重甚至宕机，而一些节点却在空闲状态。因此，负载均衡是云计算的一个重点研究问题，目标是将任务均衡地分配到计算资源中。本文提出了一个基于OpenStack的资源管理系统，通过负载预测和资源管理，使云环境中各个虚拟机的负载得到一定程度的均衡。负载预测是该系统的基础，本文重点介绍负载均衡模块的方法和实现，并通过大量实验验证。结果证明该负载预测模块可以预测出相对准确的结果，为负载均衡和资源管理系统提供了可靠的数据依据，更好地实现负载均衡功能。关键词：计算机网络；云计算；负载均衡；负载预测中图分类号：TP393.09WorkloadPredictionBasedonOpenStackBusinessCloudPlatformZHANGQiao,SHANGYanlei(StateKeyLaboratoryofNetworkingandSwitchingTechnology,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beijing100876)Abstract:Cloudcomputingisbecomingtheprimarysourceofcomputingpower,whichhastheadvantageofhighavailability,highflexibility,lowcost,dynamicresourcesharing.Loadbalancingisnecessaryincloudcomputing,aimingatusingresourcesatthemostbalanced.However,virtualizationtechnologyusedincloudcomputingwillgeneratealotofvirtualresources,whichwilleasilycauseloadimbalanceincloudenvironment,makingsomecomputingnodesoverburdenedwhilesomeareunoccupied.Soweproposealoadbalancingandresourcemanagementsystem,byloadpredictionandresourceadjustments,workloadineachvirtualmachinecanbebetterbalanced.Inthispaper,wefocusontheloadpredictionmodule.Experimentalresultsdemonstratethatourpredictionmodulecangetrelativelyaccurateprediction.Keywords:computernetwork;cloudcomputing;loadbalancing;loadprediction0引言随着互联网的普及与发展，数据量的不断增大，我们已经进入了数据量急剧膨胀的阶段。云计算的出现缓解了这一情形。云计算可以提供“无限”的资源，这些资源就存储云端，即提供商的服务器端，提供商根据需求量与使用量将资源租赁给远端用户[1]。云计算概念一出现，就引发了大量学者与工业界巨头Amazon、Google等的关注，将云计算的概念补充实现，推出了多个可使用的云计算平台。开源云社区OpenStack也推出了自己的开源云平台，将功能与代码开放给开发爱好者，这也为我们学习云计算提供了非常好的机会。云计算固然有一系列优势，如海量计算与存储能力、廉价、按需使用等，但是云计算使用的虚拟化技术也带来了问题，通过虚拟化技术产生的虚拟资源越多，对资源管理的要求就越高。用户对虚拟机资源的选择的不确定性非常容易造成资源节点负载失衡，负载均衡成为云计算中一个亟待解决的问题[2]。作者简介：张乔（1989-），女，硕士研究生，网络服务与智能通信联系人：商彦磊（1976-），男，副教授，网络服务与智能.lcc3265@bupt.edu.cn-1-本文提出了一个基于OpenStack的资源管理系统。该系统由4个模块组成：历史数据仓4550库、负载均衡器、扩展决策器和资源分配管理器。历史数据仓库负责管理历史数据，为其他功能模块提供数据基础；负载均衡器是该系统的核心功能，将负载相对平均地分配到各个资源节点中；扩展决策器根据负载的动态变化决定虚拟机规模；资源分配管理器负责将服务部署到当前可用的虚拟机中。本文重点介绍该系统负载均衡器中的负载预测模块，准确的预测结果是负载均衡的前提和基础。1基于OpenStack的资源管理系统本节将介绍基于OpenStack的资源管理系统的架构以及工作流程。本系统的系统架构如图1所示。该系统由4个主要模块组成，分别是历史数据仓库、负载均衡器、扩展决策器和资源分配管理器。其中，负载均衡器又包含三个重要组件：负载预测组件、负载监视组件以及任务调度组件。55图1基于Open...