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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107070709B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201710209194.X
申请日：2017-03-31
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于底层NUMA感知的NFV实现方法，包括以下步骤：步骤1、获得Node间的访问延迟和带宽信息，形成信息矩阵；步骤2、解析NFV编排信息，获得NFV服务链的具体信息；步骤3、根据Node之间的访问延迟和带宽信息，生成资源调度策略；步骤4、根据资源调度策略执行虚拟机资源调度；步骤5、监视模块监视系统资源负载，将负载高于所设定的阈值的节点标记为需要迁移状态；步骤6、将步骤5中被标记的节点从步骤1所得到的信息矩阵中屏蔽，然后返回步骤3。本发明的一种基于底层NUMA感知的NFV实现方法，结合实际服务器的实际性能和NFV业务编排的具体信息，动态调度分配虚拟机线程在物理CPU上的分布和资源使用，从而达到优化整体性能的目的。
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公开(公告)号：CN106293944B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201610657524.7
申请日：2016-08-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种虚拟化多核环境下基于非一致性I/O访问系统和优化方法，涉及计算机虚拟化领域，包括性能检测模块通过修改的性能监测工具实时监控虚拟机和物理主机的硬件信息；线程绑定模块根据所述性能检测模块收集到的硬件信息，判定当前系统处于低负载还是高负载，如果处于高负载情况下，就将负载比较高的节点上的虚拟机线程绑定到另外负载较低的节点上；内存迁移模块如果当前系统的负载较低，就将相关的线程迁移到距离网络适配器最近的节点上。本发明所述系统，建立基于虚拟化多核环境下的I/O性能的亲和度优化模型，为系统提供实时的动态高吞吐量低延迟的优化放置策略，从而高效的利用多核资源和高性能网络适配器的性能，有效的降低系统的负载。
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公开(公告)号：CN106095576A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610415935.5
申请日：2016-06-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F9/50
CPC classification number: G06F9/5077 , G06F2209/5018
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟化多核环境下的非一致性I/O访问虚拟机资源迁移方法，包括：通过VMM和宿主机内存访问检测获得各虚拟CPU线程的线程内存分布矩阵，并记录在监视模块；通过宿主各内存节点访问延迟数据收集获得线程访问各节点的访问延迟矩阵，并记录在监视模块；当发现某个节点的负载高于某个阈值时，触发本CPU上负载最高的线程标记为需要迁移状态；利用公式得到迁移的目的节点，并实施迁移；迁移结束后将反馈管理模块，取消线程标记，继续监控。本发明解决了在虚拟化多核环境下的非一致性I/O访问虚拟资源调度问题，使得高性能网络中的物理带宽利用率得到提升。
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公开(公告)号：CN107070709A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710209194.X
申请日：2017-03-31
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于底层NUMA感知的NFV实现方法，包括以下步骤：步骤1、获得Node间的访问延迟和带宽信息，形成信息矩阵；步骤2、解析NFV编排信息，获得NFV服务链的具体信息；步骤3、根据Node之间的访问延迟和带宽信息，生成资源调度策略；步骤4、根据资源调度策略执行虚拟机资源调度；步骤5、监视模块监视系统资源负载，将负载高于所设定的阈值的节点标记为需要迁移状态；步骤6、将步骤5中被标记的节点从步骤1所得到的信息矩阵中屏蔽，然后返回步骤3。本发明的一种基于底层NUMA感知的NFV实现方法，结合实际服务器的实际性能和NFV业务编排的具体信息，动态调度分配虚拟机线程在物理CPU上的分布和资源使用，从而达到优化整体性能的目的。
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公开(公告)号：CN106293944A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610657524.7
申请日：2016-08-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种虚拟化多核环境下基于非一致性I/O访问系统和优化方法，涉及计算机虚拟化领域，包括性能检测模块通过修改的性能监测工具实时监控虚拟机和物理主机的硬件信息；线程绑定模块根据所述性能检测模块收集到的硬件信息，判定当前系统处于低负载还是高负载，如果处于高负载情况下，就将负载比较高的节点上的虚拟机线程绑定到另外负载较低的节点上；内存迁移模块如果当前系统的负载较低，就将相关的线程迁移到距离网络适配器最近的节点上。本发明所述系统，建立基于虚拟化多核环境下的I/O性能的亲和度优化模型，为系统提供实时的动态高吞吐量低延迟的优化放置策略，从而高效的利用多核资源和高性能网络适配器的性能，有效的降低系统的负载。
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