臺灣博碩士論文加值系統

本研究依據伺服器與虛擬機器之間的網路特性，透過SNMP服務開發出一套虛擬機器使用狀態監控系統。將使用者操作虛擬機器時的CPU與記憶體使用狀況記錄下來，以利後續資源分配優化系統進行分析與配置。
在CPU的使用率分析方面，除了平均使用率的判斷機制外，因應非連續性的使用而建置了CPU使用時間區間制的判斷機制，讓CPU使用率分析上可以更客觀地進行判斷。對於記憶體的使用率分析上，另外增加cache和buffer計算的演算法與Linux作業系統做搭配，如此一來，還可以讓本系統因應不同的作業系統來進行記憶體使用率的分析與判斷。
本研究將以此系統首先應用在個別模擬資源高使用率的影音剪輯課程以及資源低使用率的文書處理課程。觀察虛擬機器之硬體配置變化情形。經過反覆模擬後，確定系統可以依據虛擬機器的資源使用狀況來進行資源的優化分配。
研究結果顯示將原本雙核心的虛擬機器CPU核心數量提升至四核心後，在單一啟動虛擬機器上，可以使影音轉檔的時間減少了50%。在十台虛擬機器同時啟動使KVM伺服器達到滿載的狀況下，依舊能縮短11%的影音轉檔時間，且KVM伺服器的CPU平均使用率降低了4.1%。在節省硬體資源方面，系統也能對硬體資源使用率較低的虛擬機器進行硬體資源配置的調降，節省更多的記憶體使用量，達到將閒置的硬體資源釋放之目的。

This study developed a virtual machine usage status surveillance system according to the network characteristics among a server and several virtual machines via SNMP (Simple Network Management Protocol) service. The CPU and memory usage status when users operated the virtual machines will recorded for analysis and resources allocation of resources distribution optimization system subsequently.

There are two ways of CPU usage analysis. One is average usage decision mechanism. Another is interval decision mechanism that CPU time-consuming usage was established to cope with inconsecutive CPU usage for optimistically determining the CPU usage analysis. In analysis of memory usage, appending an algorithm of calculation of cache and buffer onto Linux operating system which the developed system could cope with different operating systems to proceed analysis and determination of memory usage.

The system will be applied to respectively simulate high resource-usage for video editing course and low resource-usage for word processing course. It is ascertained that after repeatedly simulations the system could according to the resource usage status of the virtual machines for resource optimization distribution. In analysis of memory usage, appending an algorithm of calculations of cache and buffer onto Linux operating system which the developed system could cope with different operating systems to proceed analysis and determination of memory usage.
 
The research results demonstrated that if we replace original dual-core CPU with quad-core CPU of the virtual machine the time of file conversion could reduce to fifty percent on the single start-up virtual machine. It might decrease eleven percent of the time of video file conversion while ten virtual machines simultaneously switching on enable KVM (Kernel Virtual Machine) servers to reach the threshold loading condition. Furthermore, the CPU average usage of KVM servers will bring down four point one percentage. In saving hardware resources, the system will adjust the allocation of the hardware resources to those virtual machines with low-usage hardware resources. It also can economize the memory usage to release those idle hardware resources.

摘要 ii
目錄 vii
圖目錄 ix
表目錄 x
一、緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究目標 2
二、文獻回顧 4
2.1虛擬化 4
2.1.1 虛擬化技術的介紹 4
2.2簡單網路管理協議-SNMP 8
2.2.2 SNMPv2 10
2.2.3 SNMPv3 12
2.2.4小結 13
2.3CPU使用效率分析 14
2.3.1 CPU使用率擷取 14
2.3.2 CPU負載分析 14
2.3.3 CPU核心數與耗能之影響 15
2.4記憶體使用效率分析 16
三、系統架構 17
3.1概要 17
3.2硬體環境 18
3.3虛擬機器資訊收集 21
3.4 虛擬機器資訊分析 24
3.5 CPU資源判斷分析 25
3.5.1 平均使用率判斷 25
3.5.2區間連續使用率判斷 26
3.5.3 CPU整合分析判斷 27
3.6 記憶體資源判斷分析 28
3.6.1 作業系統之記憶體使用率計算 30
3.7虛擬機器資源再分配機制 30
3.7.1 個人分析模式 30
3.7.2 班級分析模式 32
3.8 研究環境之整合 33
四、結果與討論 36
4.1 資源配置 37
4.2 實驗情境 37
4.3 提升硬體配置 38
4.3.1 單人分析模式 38
4.3.3 效能比較 40
4.3.4 KVM伺服器負載狀況分析 43
4.4 降低硬體配置 44
4.4.1 單人分析模式 44
4.4.2 班級分析模式 45
4.4.3 KVM伺服器資源節省比較 46
五、結論與建議 48
六、參考資料 50

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