《虛擬計算環境下的軟體自愈機理和方法研究》是依託南京理工大學，由徐建擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：虛擬計算環境下的軟體自愈機理和方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：徐建
- 依託單位：南京理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本項目旨在關注軟體衰退現象，以多伺服器虛擬化系統為研究對象，研究主動的、預防性的自愈機制，提高系統性能。探索性能監測、性能分析及性能恢復等技術，重點突破衰退剖面和自愈分析模型構建兩個關鍵問題，並研究上述技術在自愈過程中的綜合實施方法，以逐步構造完整的自愈解決方案。以開源的虛擬機監視器XEN平台為載體，構建試驗床，開發具備自愈功能的原型系統，開展關鍵技術實例驗證。創新之處在於：（1）探索一種多維度的性能監測機理和性能分析方法，克服傳統性能監控關注點單一而導致的性能評價片面的缺陷，提高性能分析和量化的準確性；（2）探索形式化自愈分析模型，解決自愈決策這一難點問題；（3）探索一種多粒度性能恢複方法，通過VMM溫重啟、同宿主VMs安全狀態遷移和跨宿主VM線上遷移，實現用戶透明的性能恢復。本課題的研究成果將為研製融合自愈功能的VMM提供可供借鑑的經驗，為虛擬化系統性能保障研究提供新的研究方法。
結題摘要
本項目旨在關注軟體衰退現象，以多伺服器虛擬化系統為研究對象，研究主動的、預防性的自愈機制，提高系統性能。探索性能監測、性能分析及性能恢復等技術，重點突破衰退剖面和自愈分析模型構建兩個關鍵問題，並研究上述技術在自愈過程中的綜合實施方法，以逐步構造完整的自愈解決方案。以開源的虛擬機監視器XEN 平台為載體，構建試驗床，開發具備自愈功能的原型系統，開展關鍵技術實例驗證。 取得的重要研究成果有：（1）建立了虛擬化系統衰退指標體系，設計並實現了監測系統，驗證了監測系統對於被測系統的性能開銷增加值小於4%，並通過實驗分析了各個指標對於衰退的貢獻度，發現CPU、IO、記憶體、網路是四個最重要的一級指標，且貢獻度依次降低。（2）將虛擬化計算系統的各個節點採集的監測數據作為數據流，設計了面向多數據流的異常檢測框架，研究了多種異常檢測方法，在選取合適參數的情形下，檢測精度高於95%。（3）建立了自愈分析模型，為制定影響自愈策略有效性的多個因素提供了評估依據，能最佳化自愈策略；提出了基於虛擬機線上遷移的性能恢複方法，最佳化了虛擬機遷移過程中的記憶體遷移方法，結合理論模型的自愈策略，提升了系統可用性。（4）設計並實現了集性能監測、衰退分析、性能恢復、故障注入為一體的自愈試驗床，為持續改進各個關鍵技術和方法的參數調優、方法驗證提供了平台支持。代表性的研究成果發表在SCI收錄的國際知名期刊上3篇，出版了專著1部，申請發明專利5項，登記了軟體著作權3項，培養了博士和碩士研究生8名。 本課題的研究成果為研製融合自愈功能的VMM 提供可供借鑑的經驗，為虛擬化系統性能保障研究提供新的研究方法。
