薛永軍++崔榮靖

摘 要

基于云計(jì)算中服務(wù)器虛擬化技術(shù)的重要意義，提出在應(yīng)用虛擬化技術(shù)的物理服務(wù)器在內(nèi)存、CPU、IO上使用的特性，通過(guò)企業(yè)計(jì)算資源池運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、梳理，然后分析得出了物理服務(wù)器在使用虛擬化技術(shù)后硬件配置比例。服務(wù)器虛擬化通過(guò)服務(wù)器虛擬化完成計(jì)算資源池建設(shè)，為了使得物理服務(wù)器的使用率得到最大化，必須有針對(duì)各企業(yè)實(shí)際情況的物理服務(wù)器池化合理物理硬件配置比例。

【關(guān)鍵詞】虛擬化技術(shù) 計(jì)算資源池 硬件配置

計(jì)算資源池建設(shè)需要具有通過(guò)虛擬軟件的功能，對(duì)服務(wù)器當(dāng)中的各項(xiàng)資源實(shí)施抽象化，將傳統(tǒng)意義上和服務(wù)器及其設(shè)備完成綁定的各類(lèi)資源轉(zhuǎn)變成能進(jìn)行統(tǒng)一管理的邏輯性資源。都是在現(xiàn)有的物理服務(wù)器基礎(chǔ)進(jìn)行資源轉(zhuǎn)化，而現(xiàn)有物理服務(wù)器的硬件配置比例基本沒(méi)有參照硬件池化的實(shí)際情況，必然出現(xiàn)物理服務(wù)器某一硬件資源使用率飽和時(shí)，另一類(lèi)硬件資源池卻處于低使用率的現(xiàn)象，造成資源浪費(fèi)，違反了虛擬化技術(shù)產(chǎn)生初衷。

1 硬件資源配置比研究范圍

硬件資源配置比例研究?jī)H限于池化服務(wù)器的內(nèi)存、CPU、以太網(wǎng)IO、存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)IO。

2 硬件資源配置比算法

對(duì)現(xiàn)有計(jì)算資源池的服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)實(shí)際值、置備值、使用率等運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、匯總。數(shù)據(jù)收集方法：以一個(gè)季度為一個(gè)周期，每個(gè)月收集14次，分別為每月的1、5、10、15、20、25、30的上午11：00，下午的15：00，收集2個(gè)周期，對(duì)28次數(shù)據(jù)進(jìn)行多次平均，按CPU，內(nèi)存，網(wǎng)卡及HBA卡進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。如表1所示。

從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中就可以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有計(jì)算資源池中，出現(xiàn)了嚴(yán)重的資源浪費(fèi)，大量的CPU資源處于極低使用率情況，同時(shí)不同的內(nèi)存、CPU使用率使用著相同的以太網(wǎng)絡(luò)帶寬和存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)帶寬，明顯是配置不合理；從采購(gòu)角度來(lái)看，就是因?yàn)闆](méi)有計(jì)算資源池物理服務(wù)器配比算法做為標(biāo)準(zhǔn)來(lái)指導(dǎo)物理服務(wù)器的采購(gòu)。

下面采用大數(shù)據(jù)算法 Support vector machines進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從面對(duì)計(jì)算資源池物理服務(wù)器配比算法進(jìn)行研究。

支持向量機(jī)屬于一般化線(xiàn)性分類(lèi)器。也可以認(rèn)為是提克洛夫規(guī)范化（Tikhonov Regularization）方法的一個(gè)特例。這族分類(lèi)器的特點(diǎn)是他們能夠同時(shí)最小化經(jīng)驗(yàn)誤差與最大化幾何邊緣區(qū)。因此支持向量機(jī)也被稱(chēng)為最大邊緣區(qū)分類(lèi)器。在統(tǒng)計(jì)計(jì)算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數(shù)最大似然估計(jì)的算法，其中概率模型依賴(lài)于無(wú)法觀(guān)測(cè)的隱藏變量（Latent Variabl）。最大期望經(jīng)常用在機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的數(shù)據(jù)集聚（Data Clustering）領(lǐng)域。最大期望算法經(jīng)過(guò)兩個(gè)步驟交替進(jìn)行計(jì)算，第一步是計(jì)算期望（E），也就是將隱藏變量象能夠觀(guān)測(cè)到的一樣包含在內(nèi)從而計(jì)算最大似然的期望值；另外一步是最大化（M），也就是最大化在 E 步上找到的最大似然的期望值從而計(jì)算參數(shù)的最大似然估計(jì)。M 步上找到的參數(shù)然后用于另外一個(gè) E 步計(jì)算，這個(gè)過(guò)程不斷交替進(jìn)行。

在學(xué)習(xí)這種方法時(shí)，首先要弄清楚這種方法考慮問(wèn)題的特點(diǎn)，這就要從線(xiàn)性可分的最簡(jiǎn)單情況討論起，在沒(méi)有弄懂其原理之前，不要急于學(xué)習(xí)線(xiàn)性不可分等較復(fù)雜的情況，支持向量機(jī)在設(shè)計(jì)時(shí)，需要用到條件極值問(wèn)題的求解，因此需用拉格朗日乘子理論，但對(duì)多 數(shù)人來(lái)說(shuō)，以前學(xué)到的或常用的是約束條件為等式表示的方式，但在此要用到以不等式作為必須滿(mǎn)足的條件，此時(shí)只要了解拉格朗日理論的有關(guān)結(jié)論就行。

支持向量機(jī)將向量映射到一個(gè)更高維的空間里，在這個(gè)空間里建立有一個(gè)最大間隔超平面。在分開(kāi)數(shù)據(jù)的超平面的兩邊建有兩個(gè)互相平行的超平面。分隔超平 面使兩個(gè)平行超平面的距離最大化。假定平行超平面間的距離或差距越大，分類(lèi)器的總誤差越小。一個(gè)極好的指南是C.J.C Burges的《模式識(shí)別支持向量機(jī)指南》。van der Walt 和 Barnard 將支持向量機(jī)和其他分類(lèi)器進(jìn)行了比較。

有很多個(gè)分類(lèi)器（超平面）可以把數(shù)據(jù)分開(kāi)，但是只有一個(gè)能夠達(dá)到最大分割。先進(jìn)行問(wèn)題定義，如圖1所示。

設(shè)樣本屬于兩個(gè)類(lèi)，用該樣本計(jì)算svm得到的最大間隔超平面。在超平面上的樣本點(diǎn)也稱(chēng)為支持向量。

考慮以下形式的樣本點(diǎn)

{（x1，c1），（x2，c2），...，（xn，cn）}

由于我們要求最大間隔，因此我們需要知道支持向量以及（與最佳超平面）平行的并且離支持向量最近的超平面。我們可以看到這些平行超平面可以由方程族：

w·x-b=1，w·x-b=-1.

如果這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)是線(xiàn)性可分的，那就可以找到這樣兩個(gè)超平面，在它們之間沒(méi)有任何樣本點(diǎn)并且這兩個(gè)超平面之間的距離也最大.通過(guò)幾何不難得到這兩個(gè)超平面之間的距離是 2/| w |，因此我們需要最小化 | w |。同時(shí)為了使得樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)都在超平面的間隔區(qū)以外，我們需要保證對(duì)于所有的 i 滿(mǎn)足其中的一個(gè)條件：

w·xi-b≥1 or w·xi-b≤-1.

這兩個(gè)式子可以寫(xiě)作：

ci（w·xi-b） ≥1，1≤i≤n. （1）

套用算法，C代表使用率，W、X分別代表內(nèi)存和CPU和核數(shù)，B代表IO帶寬，可以得出1G內(nèi)存至少需要40M的IO帶寬。

3 結(jié)束語(yǔ)

技術(shù)的關(guān)鍵點(diǎn)是不斷的抽取計(jì)算資源池中虛擬機(jī)及物理機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)，并根據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)特性進(jìn)行資源評(píng)估、統(tǒng)計(jì)、分析等CPU、內(nèi)存、磁盤(pán)、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系性在；創(chuàng)新點(diǎn)是根據(jù)實(shí)際資源使用情況，以實(shí)際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)在業(yè)內(nèi)首次根據(jù)計(jì)算資源池提出服務(wù)器配置標(biāo)準(zhǔn)?？梢越鉀Q：

（1）計(jì)算資源池服務(wù)器配置不統(tǒng)一；

（2）計(jì)算資源池服務(wù)器資源浪費(fèi)；

（3）解決物理服務(wù)器采購(gòu)時(shí)無(wú)標(biāo)準(zhǔn)、無(wú)預(yù)見(jiàn)性。

參考文獻(xiàn)

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作者單位

云南電網(wǎng)有限公司信息中心 云南省昆明市 650217