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揭秘华为云瑶光智慧云脑的成长之路

2020-03-11 15:23:28 之家网站 - 编辑:丽丽 浏览数:35摩信网

作为北斗第七星,瑶光自古就可用来判断四季更迭、引向定时。而作为全新发布的智能云操作系统,瑶光智慧云脑又是如何做到统领云上各类资源、实现租户需求与资源供应之间最佳匹配的呢?在华为云瑶光实验室、华为云算法创新实验室里,我们找...

作为北斗第七星,瑶光自古就可用来判断四季更迭、引向定时。而作为全新发布的智能云操作系统,瑶光智慧云脑又是如何做到统领云上各类资源、实现租户需求与资源供应之间最佳匹配的呢?在华为云瑶光实验室、华为云算法创新实验室里,我们找到了答案。

#初识资源调度#云OS:我太“南”了

依托虚拟化技术,我们得以将数据中心海量的计算、存储资源以云服务的形式对外提供。而随着数据中心规模扩展、边缘计算带来的算力延伸,承担着高效、精准资源调度的云操作系统面临着三大挑战:

第一个挑战是云计算的资源消耗/售卖模式带来的。云计算的资源申请通常随机到达、按需计费、用完即释放,无法依据恒定指标构建目标函数求解;

第二个挑战是华为云快速增长带来的。根据Frost & Sullivan对于中国公有云市场的调查研究结果显示,2019年Q3华为云IaaS市场份额排名上升至第三,成为增速最快的Top厂商。高速增长使得用户资源请求的分布随时间变化,而传统的研究多是针对稳定的请求分布来设计解决方案的;

第三个挑战是服务器本身架构带来的。不同服务器体系架构的不同组合方式会导致性能差异,所以这些不同架构设计就像装箱问题中箱子之间加了很多不同隔板,使得放置资源的同时还要考虑性能约束。

#致敬经典#传统装箱模型为何行不通

装箱问题最早可以追溯到1831年高斯(Gauss)开始研究的布局问题,其本质与装箱一样,都是希望将尽可能多的货物装进箱中。云端虚拟机的部署是把具有多种资源需求的虚拟机向物理机分配的过程,如下图,云操作系统时刻收到虚拟机的资源创建请求,它需要决策将资源部署到哪台物理机上才能保证碎片率最低。

图1 当装箱算法遇到云上资源调度

从过程中可以发现,相比经典装箱问题,云上资源调度有了新的约束:

1、实时云环境下,虚拟机是动态、依次部署到物理机上的,事先虚拟机的创删申请和资源需求信息具有不确定性;

2、过高的物理机资源利用率可能会导致业务负载发生波动,故资源调度时要充分考虑物理机的资源和性能约束,并处理可能出现的性能突发诉求;

3、根据业务不同的在线/离线属性,调度过程也需考虑同物理机上不同虚拟机之间,因资源抢占可能发生的“扰邻”现象,并尽可能降低影响。

#成为智慧云脑#瑶光的学习成长路径

沿着经典装箱问题思路,瑶光背后的专家们尝试了如FirstFit、BestFit等运筹学方法,以一台物理机为例,通过比对“请求资源量”和“可用资源量”的匹配程度,即其向量的余弦夹角值来判断对可用资源量的利用情况,如下图所示。

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