JP6331549B2

JP6331549B2 - 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

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Publication number: JP6331549B2
Application number: JP2014061421A
Authority: JP
Inventors: 匡新藤
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2014-03-25
Filing date: 2014-03-25
Publication date: 2018-05-30
Anticipated expiration: 2034-03-25
Also published as: JP2015184965A

Description

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、仮想マシン性能値の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。

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の台数が急激に増えきた。それとともに、サーバの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、サーバはピークの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は飛躍的に高まる。

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を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に時間変動していて、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。

特開２００８−２８８５９３号公報

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

（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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

ステップ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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

Claims

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、
前記物理マシンにおける前記性能情報に対する、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、
を含み、
前記影響度は、所定期間における、仮想マシンのリソース使用量の変化の大きさと、物理マシンのリソース使用量の変化の大きさとが、互いにどれだけ類似しているかを示す、
仮想マシン管理装置。
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。
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。
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。
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、
前記物理マシンにおける前記性能情報に対する、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、
を含み、
前記影響度は、所定期間における、仮想マシンのリソース使用量の変化の大きさと、物理マシンのリソース使用量の変化の大きさとが、互いにどれだけ類似しているかを示す、
仮想マシン管理システム。
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。
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６記載の仮想マシン管理システム。
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、
前記物理マシンにおける前記性能情報に対する、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し、
前記影響度は、所定期間における、仮想マシンのリソース使用量の変化の大きさと、物理マシンのリソース使用量の変化の大きさとが、互いにどれだけ類似しているかを示す、
仮想マシン管理方法。
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。
一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９記載の仮想マシン管理方法。