使用卡尔曼滤波器为虚拟化服务器提供自适应和自我配置的CPU资源

数据中心虚拟化允许经济高效的服务器整合，可以提高系统吞吐量并降低功耗。虚拟化服务器的资源管理是一项重要且具有挑战性的任务，尤其是在处理波动的工作负载和复杂的多层服务器应用程序时。基于控制理论的资源管理的最新结果显示了调整分配以匹配不断变化的工作负载的潜在好处。

本文提出了一种新的资源管理方案，该方案将卡尔曼滤波器集成到反馈控制器中，以向托管服务器应用程序的虚拟机动态分配CPU资源。我们方法的新颖之处在于使用卡尔曼滤波器——平方和状态估计的最佳滤波技术——来跟踪CPU利用率并相应更新分配。我们的基本控制器不断检测并自适应不可预见的工作负荷强度变化。

我们更先进的控制器可以在没有任何先验信息的情况下，根据任何工作负载情况自行计算。这表明，在高强度工作负载变化下，工作负载感知控制器的性能在4.8%以内，在中等强度流量下也表现良好。此外，我们的控制器得到了增强，可以处理多层服务器应用程序：通过使用应用程序组件之间的成对资源耦合，与没有这种资源耦合机制的控制器相比，在面对大量意外工作负载增加时，它们平均提高了3%的服务器性能。我们通过控制部署在Xen-virtualized集群原型上的三层Rubis基准网站来评估我们的技术。