大港油田云计算资源复用技术适用性分析

王磊

[摘 要] 本文主要阐述了资源复用技术的概念，分析了资源复用技术在云计算架构下的应用前景、方案设想。随着云计算技术的深化应用，通过建立大港油田企业云计算中心，实现基础设施、数据资产、关键应用的集中管理，按需获取；通过随时、随地的云端接入，为油区提供企业办公桌面服务等，使得大港油田具备了一定的云计算应用水平。但是，目前云平台的虚拟资源都是独占模式，不能做到资源利用率的最大化。因此，需要研究资源复用技术，来进一步提高资源利用率，灵活高效地、自动化地调度平台资源，提升云计算技术应用水平。

[关键词] 云计算；内存复用；CPU复用；存储复用

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 21. 021

[中图分类号] TP393 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2014）21- 0029- 02

1 现 状

2009年以来，为适应勘探开发信息化建设的需求，油田云计算中心开始跟踪云计算技术，针对基础设施管理现状，分别构建了基础设施云和桌面云环境，并在油区范围内推广，为“数字油田、数字办公、数字社区”的建设提供了有力支持。

目前，大港油田的云计算应用有了一定的基础，但是，对于已分配的资源没有做到实时的动态监测与管控，还采用独占资源的模式，没有实现资源利用率的最大化，没有真正体现出云计算技术的特性与优势。因此，为提高大港油田云计算技术的应用水平，需要引入资源复用技术。

2 资源复用技术简介

可复用的资源有3种，分别是CPU资源、内存资源和存储资源，CPU资源在虚拟化技术中已经使用了复用技术，按照时间分片来分配CPU资源，因此本文只介绍存储资源和内存资源的复用。

2.1 存储资源复用

存储自动精简配置是一项新的存储容量分配技术，不是一次性把存储空间分配给用户，而是根据用户实际所需要的容量分配存储空间，当用户数据增长，磁盘容量空间不足时，系统会自动从存储资源池中为用户追加一部分存储空间供用户使用。例如，用户虚机规格为2vCPU、4G内存、系统磁盘30G、数据磁盘60G，使用存储自动精简配置后，用户在其系统中看到的其规格为2vCPU、4G内存、系统磁盘30G、数据磁盘60G，实际分配的磁盘按照实际数据容量大小分配，最大可以使用的磁盘空间为90G（系统磁盘30G，数据磁盘60G）。

考虑到用户体验和系统性能，用户系统磁盘一般不采用存储自动精简配置，一次性分配磁盘空间，对于数据磁盘采用存储自动精简配置。

2.2 内存资源复用

应用内存复用技术，能够虚拟出比物理内存更多的内存，从而提升内存资源的利用率。在同一物理主机上的多个虚拟机可通过内存气泡、内存交换、内存共享，实现内存复用或内存超分配，提升资源的利用率。

内存气泡：当虚拟机的物理内存足够时，虚拟化软件主动回收虚拟机暂时不用的物理内存，分配给需要复用内存的虚拟机；当虚拟机物理内存资源不足时，虚拟化软件分配一部分物理内存给用户虚拟机使用。

内存交换：将外部存储虚拟成内存给虚拟机使用，将虚拟机上应用暂时不用的数据从内存中存放到外部存储上，虚拟机需要这些数据时再与预留内存上的数据进行交换。

内存共享：同一物理主机上的多台虚拟机共享相同数据内容的内存页。

由于内存复用影响虚拟机的性能及用户体验效果，一般建议复用的资源不超过20%。

3 资源复用技术应用分析

3.1 存储资源复用技术应用分析

由于应用存储资源复用技术需要首先对虚拟磁盘做精简配置，因此先对普通卷与精简卷做对比。精简卷虽然可以节约空间，且虚拟磁盘创建速度快，但在磁盘利用率不高的情况下，空间会被其他虚拟机侵占，用户会提前遇到空间不足所带来的文件保存失败或无法复制等问题；反之会占用其他虚拟机存储空间，影响其他虚拟机，且调度资源的过程同样会消耗系统资源，影响用户体验。因此，建议对于性能要求不高的磁盘可以考虑应用存储复用技术，并且需要准确把握用户应用行为，评估资源复用系数。

3.2 内存资源复用技术应用分析

内存复用技术由内存共享、内存置换、内存气泡3个特性组成，内存复用率需要根据实际应用场景的压力模型确定，由于局点业务压力随机性及不可控，实际运行过程中可能会出现超过压力模型的情况发生。在这种情况下，可能会导致用户体验急剧下降。

内存复用性能测试在不触发内存置换的前提下，业界测试结果普遍是用户操作体验下降约10%；如果由于并发率及内存压力升高导致内存交换产生，则用户操作体验下降明显。内存复用率越高，用户操作体验下降越大。另外，现在服务器上内存支持都很大，每台服务器最大达到768G内存，内存并不是瓶颈。由于应用内存复用技术会降低性能，导致虚拟机密度降低，以此来换取性能，相比之下并不划算。因此，为保证性能，不建议应用内存资源复用技术。

4 结 论

综上所述，应用资源复用技术需要建立在准确把握应用业务压力模型的基础上，且资源复用系数同样需要深入评估。只有在合适的应用场景下，启用资源复用技术，才能达到进一步提升资源利用率的目的，否则将影响用户体验与应用效果。