虛擬機存儲熱遷移技術及SDRS資源平衡計劃

陳立秀

【摘 要】 隨著網絡技術以及信息技術的迅速發展，大數據技術、人工智能以及物聯網技術都得到了廣泛的應用，對于大數據的管理與維護需要有效的手段與技術來實現。分布式服務器的數據管理，可以通過計算熱遷移來實現，但問題是計算熱遷移僅僅是在主機之間為虛擬機提供計算資源（CPU、內存、I/O）的切換，這對于虛擬機管理員手工平衡計算資源有很大的幫助，可是計算熱遷移對虛擬機的存儲位置的切換并沒有任何的作用，因為計算熱遷移不會改變虛擬機的存儲位置。如果用戶環境需要對存儲設備進行維護，或者當前存儲設備無法滿足虛擬機的虛擬硬盤的容量，那么就需要將虛擬機的存儲位置進行轉移，而且虛擬機在轉移的過程中要能保持伺服狀態。對此可以通過存儲熱遷移或者計算存儲合并遷移來實現，還可以通過SDRS（Storage Distributed Resource Scheduler）存儲分布式資源平衡計劃來自動感知當前用戶的存儲現象，并且給出遷移建議或者直接遷移。

【關鍵詞】 虛擬機；計算；存儲；熱遷移；SDRS

隨著大數據的出現與應用，服務器虛擬化技術也顯得尤為重要，而虛擬機的“熱遷移”技術又是虛擬化技術中的熱點。虛擬機的熱遷移是指對處于開機狀態的虛擬機執行實時遷移，也就是在保持業務不中斷的情況下將虛擬機從一臺物理主機遷移到另一臺物理主機。虛擬化管理員不能在不同數據中心之間執行熱遷移，共享存儲（包括分布式存儲）是熱遷移的前提條件。計算熱遷移技術是在主機之間為虛擬機提供計算資源的切換，無論用戶將虛擬機的計算資源移向何處，存儲位置都不會發生改變。有時候用戶并不希望切換計算資源的主機，只希望切換存儲位置，或者希望計算資源及存儲位置同時切換，為了滿足這個要求，可以使用存儲熱遷移，讓虛擬機在保持伺服的狀態下以及不改變計算資源的前提下從一個位置切換到另一個位置?？梢允褂糜嬎愫痛鎯喜⑦w移的方式來脫離共享存儲基礎設施前提的計算和存儲資源的切換。通過數據群集，SDRS存儲分布式資源平衡計劃自動感知當前用戶的存儲現象，給出遷移建議或者直接遷移。

一、存儲熱遷移的基本原理

首先存儲熱遷移會將虛擬機的NVRAM、VMX、VMkernel交換文件、日志文件、快照文件等從原存儲位置復制到新的存儲位置，但此時并沒有復制虛擬硬盤中的VMDK文件。然后在目標存儲設備上啟動一個虛擬機的影子（也叫映像），創建一張子磁盤（也叫鏡像磁盤），子磁盤的作用是在同步存儲熱遷移發生過程中實現源和目標存儲設備之間的I/O操作。換言之，存儲熱遷移發生時，對虛擬機磁盤的操作都將被寫入到子磁盤中，這就可以最大限度地確保存儲熱遷移發生時的I/O操作不被丟失。再然后存儲熱遷移將虛擬機的虛擬磁盤文件VMDK（暫可稱為父磁盤），從源存儲設備復制到目標存儲設備，當父磁盤（原始VMDK）復制完成之后，再將父磁盤（原始VMDK）和子磁盤（鏡像磁盤）關聯并整合為新的VMDK文件。將控制權以非常迅速的方式移交給目標存儲設備之上的影子虛擬機，注意這個過程非常的快速，幾乎在幾秒鐘內完成，不會對伺服業務造成過大的影響，很多時候用戶幾乎感知不到。最后整個存儲熱遷移完成之后，將從源存儲設備中刪除虛擬機文件。

二、虛擬機存儲熱遷移的實施

（一）實施目標

確認虛擬機的配置文件和VMDK在共享存儲中，虛擬機正在使用ESXi-E的計算資源，對共享存儲中的虛擬機及VMDK存儲熱遷移到ESXi-E的本地存儲中。

（二）實施環境

實施環境如下圖所示，當前虛擬機的配置文件及VMDK存放在共享存儲中，計算資源在ESXi-E（192.168.199.5）之上。由于當前用戶環境需要對共享存儲進行維護，所以需要將原本存儲在共享存儲中的虛擬機配置文件及VMDK執行存儲熱遷移到ESXi-E的本地存儲中，在這個存儲熱遷移的過程中，虛擬機要保持伺服狀態并維持I/O的持續操作。

（三）實施步驟

首先用戶確認當前虛擬機的各項配置文件和VMDK文件存儲在一個名為Datastore-iSCSI-SAN的共享存儲中，而且正在使用ESXi-E（192.168.199.5）的計算資源。

選擇需要執行存儲熱遷移的虛擬機，然后點擊遷移，在出現的更改數據存儲選項中，將虛擬機配置文件及VMDK遷移到ESXi-E的本地存儲Datastore-ESXi-E中，完成上述配置之后，可以看到遷移進度條。完成存儲熱遷移之后，用戶可以在ESXi-E的本地存儲Datastore-ESXi-E中確認存儲遷移的情況，而且在這個過程中虛擬機是一直處于伺服狀態的，并且伺服沒有中斷。

三、虛擬機的計算和存儲同時熱遷移

（一）虛擬機的計算和存儲同時熱遷移工作原理

在VMware vSphere5.1開始以及之后版本，允許對虛擬機同時執行計算和存儲的熱遷移，也就是將計算熱遷移和存儲熱遷移的兩個功能合并。這種合并的熱遷移最大的優勢在于可以形成一種無共享存儲設備的熱遷移，集中體現計算熱遷移和存儲熱遷移的共同優勢。一般而言這種合組方式的熱遷移只需要用戶兩臺主機處于相同的二層或者大二層即可。

值得注意的是，要對虛擬機執行計算和存儲執行熱遷移功能（合并遷移）的配置時，必須使用vSphere Web Client登錄vCenter，而不能使用vSphere Client完成配置，因為vSphere Client不支持合并遷移的功能。

在執行合并熱遷移過程中，被首先復制的是熱遷移的存儲流量，待存儲流量復制完成之后，才開始復制計算流量（內存流量），換言之，合并熱遷移首先發生的是存儲熱遷移，然后才是計算熱遷移。存在這種先后順序的原因是存儲遷移中的虛擬硬盤比內存的體積要大很多，速度較慢，所以存儲熱遷移的時間要比計算熱遷移更長，然而內存變化的頻率會比虛擬硬盤變化的頻率更高，如果在合并遷移過程中首先去執行計算熱遷移，那么內存位圖文件在等待存儲熱遷移完成的過程中，會變得非?！坝纺[”。所以在合并熱遷移的架構設計上采取先存儲遷移再計算遷移的原則。

（二）虛擬機的計算和存儲同時熱遷移實施

1. 實現目標

確定虛擬機的配置文件和VMDK及計算資源都在ESXi-E（192.168.199.5）之上，將虛擬機在ESXi-E上的存儲資源和計算資源全部熱遷移到ESXi-D中。

2. 實施步驟

首先要確認當前虛擬機的計算資源和存儲資源都在物理主機ESXi-E之上，然后選擇需要執行合并遷移的虛擬機，選擇點擊遷移，再選擇更改主機和數據存儲；緊接著選擇遷移的目標資源，在該環境中請選擇“Cluster”群集；進一步選擇要遷移的目標主機ESXi-D（192.168.199.4）；再選擇目標數據存儲，可將Datastore-ESXi-D-Local的數據存儲作為目標存儲，選擇最優vMotion性能預留CPU，這就意味著如果目標主機沒有足夠的CPU資源供立即使用，那么vMotion將不會啟動。完成上述過程之后，會看到合并熱遷移的執行進度條，當進度條完成時，整個合并熱遷移即完成。

四、SDRS資源平衡計劃

（一）數據存儲群集

數據存儲群集是具備相似屬性的多個數據存儲的集合，也叫作對數據存儲的池化，在聚合的存儲資源上，它們共享資源和管理接口，以實現空間資源平衡、I/O延遲平衡、親合性和反親和規則等高級功能等。

（二）存儲資源分布式平衡計劃——SDRS（Storage Distributed Resource Scheduler）

云數據中心的大量存儲資源可能具備不同的存儲容量、不同的I/O負載，因此管理人工來決策虛擬機的初始存儲位置，以及后期的資源平衡是一個非常頭痛的事情。這就需要一種能自動平衡存儲資源，決策虛擬機存儲位置的功能，毫無疑問存儲DRS（簡稱SRDS）是最佳選擇。

SDRS必須基于數據存儲群集建立，SDRS要能根據數據存儲群集中的不同數據存儲的空間情況、I/O延遲、親和性和反親和性規則來自動決策虛擬機的存放位置以及后期的資源平衡計劃。在初始決策虛擬機的存放位置時，SDRS會對數據存儲群集中所有數據存儲執行SRDS算法，然后給出建議或者直接將虛擬機自動地存放相應的數據存儲之上，通常SDRS給出的這個建議和執行的平衡行為是根據一系列的條件制訂的最佳方案。

SDRS如何去決策虛擬機初始放置的位置，以及何時做出遷移或者給出遷移建議？

SDRS主要依賴兩個關鍵因素來決策虛擬機初始放置的位置以及后繼的平衡方式與建議。這兩個關鍵因素是數據存儲空間的使用率和數據存儲的I/O負載情況。

已用空間：當某個數據存儲的空間使用率達到該設定值時，SDRS便執行存儲遷移或者給出遷移的建議，最終是遷移還是僅給出遷移的建議，取決于SDRS的模式（是全自動還是非自動）。該參數的默認值是80%，比如當前數據存儲上有一臺虛擬機，該虛擬機的虛擬硬盤隨著業務伺服的持續，將逐步變大，如果存放該虛擬機及虛擬硬盤的數據存儲空間已經被使用了80%，此時如SRDS果使用的是全自動模式，那么它將會把該虛擬機直接遷移到數據存儲群集中的另一個數據存儲中，如果SDRS使用的是非自動模式，那么它會給用戶提供遷移建議，但是不會自動完成存儲遷移。

I/O泄后時間主要是為了避免I/O瓶頸，設定一個關于I/O延遲的值，如果某個數據存儲上虛擬機的I/O延遲超大于了設定值，那么SDRS則會執行存儲遷移或者給出存儲遷移的建議，將虛擬機的存儲遷移到時一個低于I/O泄后時間的數據存儲之上，到底是執行存儲遷移還是僅給出建議，這取決于SDRS的模式。

五、小結

通過虛擬機的存儲熱遷移的基本工作原理、注意事項、計算和存儲，以及熱遷移的工作原理，分析了不同的合并熱遷移的典型場景、數據存儲群集、存儲資源分布式平衡計劃-人工平衡和全自動化等，對于大數據的熱遷移實現了較好的效果。

參考文獻：

［1］ 楊云. 網絡服務器搭建、配置與管理［M］. 北京：人民郵電出版社，2019.

［2］ 柳義筠. hadoop應用開發［M］. 上海：上海交通大學出版社，2021.

［3］ 池瑞楠，姚駿屏. 虛擬化技術與應用［M］. 北京：高等教育出版社，2018.

［4］ 敖志剛. 網絡虛擬化技術完全指南［M］. 北京：電子工業出版社，2021.