Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   9 , No .   5 ,  Octo ber   201 9 , pp.  4433 ~ 44 40   IS S N:  20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v 9 i 5 . pp 4433 - 44 40           4433       Journ al h om e page :  http: // ia es core .c om/ journa ls /i ndex. ph p/IJECE   An  over view   of  virtual m ac hin e live m igrati on tech niq ues       Artan M az rekaj 1 ,  Shkel z en N uz a 2 , Mi moz a  Z at ri qi 3 , Vle ra Ali meha j 3   1 Facul t y   of  Cont emporar y   Sci ence  and   T ec hnolog ie s,  South   E ast  E urope an  Univ ers ity ,   Republic   of N orth  Mac edon i a   2 Instit ute of  N atural   and  Appl ie d   Scie n ce s,   Dokuz  E y l ul  Univ ersi t y ,   Turkey   3 Facul t y   of Elect ric a l  and   Com pute r Engineering ,   Univer sit y   of   Pri shtina ,   Kos ovo       Art ic le  In f o     ABSTR A CT    Art ic le  history:   Re cei ved   J ul  18 , 2 01 8   Re vised  A pr   2 0 , 2 01 9   Accepte d  Apr 30 , 201 9       In  a  cl oud  computing  the   l ive   m igra ti on  of  virt u a l  m ac hine s  show s  a  proc ess  of  m oving  a  ru nning  virt u al   m ac hin e  from   source   ph y si ca l   m ac hine  to  th e   desti nation,   con sideri ng  the   CP U,  m emor y ,   ne twork,   and   stor age   st at es .   Vari ous  per form anc e  m e tri cs  are  ta ck le d  such   as,   downtime,   to ta l   m igra ti o n   ti m e,   per form an ce   degr ada t ion,  and  amount  of  m igra te d  data,  which  ar e   aff ecte d  when  a  virt ual  m ac hin e  i s  m igra te d.   Thi s pa per   pr ese nts  a n  over vie w   and  under standing  of  virt ual   m ac hine   li v e  m igra ti on  t ec hn iq ues,   of  the   diffe ren t  works   i n  li t era tur e  th at   conside r  th is  issue,   which   m ight  impact   th e  work  of  profe ss iona ls  and  rese ar che rs  to  furth er  expl ore   the   ch allenge s  and   provide   op ti m al  soluti ons.   Ke yw or d s :   Cl oud  c om pu ti ng    Live m igrati on   Po st - C opy ap proac h   Pr e - C opy ap proach   Virtuali zat ion   Copyright   ©   201 9   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Shkelz en N uza ,   In sti tute  of N at ur al  a nd  Applie d  Scie nces ,   Dok uz  Ey lul  U niv e rsity ,   Bou le vard: D E Ü  Fe n  Bi li m le ri En sti tüs ü  Co ğr a fi Bi lgi Sist e m le ri A na bili m  D al ı Tı nazte pe Kam pü sü ,   35160 B uca/İ Z MİR, T urkey .   Em a il :  sh kelzen. nu za @ gm ail.co m       1.   INTROD U CTION     Cl oud  c om pu ti ng  is   known   a n  em erg in g  pa rad i gm   wh ere   so ft war e ,  platfor m   and  inf ras tructu re  ca n  be  acce sse d  as   a  serv ic e .  I n  the  cl oud  com pu ti ng   t he  key  con ce pt  is  Vi rtuali zat ion   that  al lows   s har i ng  of  a   sing le   i ns ta nce   of  an   ap plica ti on   or  a  re sour ce  betwee n  m ulti ple  custom ers  an d  orga nizat ion s.  Virt ualiz at ion  create s  a  virtu a l  env ir on m ent  on   a  sin gle  ph y sic al   m achine  by  abstracti ng  the  hard war e  de ta il s.  It  allow s   us   to   us e  m ulti ple  i ns ta nces  of  operati ng  syst e m s   (k no wn   as   gu est   OS)  to   handle  the  num ber   of   pro cesses  si m ultaneou sly   and  sepa ratel y  by  each  gues t   op e rati ng  syst e m   [ 1 ] .  It  assi gn s   a  lo gical   nam e  cor res pond  to  a   ph ysi cal   sto ra ge   an d  prov i des   a  pointer   to  t ha t  ph ysi cal   re s ource  wh e n  it   i s  dem and e d.   T her e  are  fou r  know n   ty pes  of  virtu al iz at ion s:    1.   Hardwa re  virt ualiz at ion :  w he n  the   virt ual  m achine  (VM )  softwa re  or  the  VM  m a nag e r  is  i ns ta ll ed   directl y o n  the   hard war e  syst em .   2.   Op e rati ng  syst e m   virtu al iz at ion :  wh e n  t he  VM  softwa re  or  the  VM  m anag er   is  instal le d  on  t he  host  OS   and not  directl y on the  ha rdw are syst em .   3.   Ser ver   virt ualiz at ion :  wh e n  t he  VM  s of t wa r e  or   t he  VM   m anag er   is  i nst al le d  directl y  on  the   se rv e r  syst e m .   4.   Stor a ge  Virtua li zat ion :  gro uping   process   of  the  physi cal   stora ge  from   different  m ulti ple  netw ork  st or a ge   dev ic es  to  l ook l ike a si ng le   stora ge de vice.   As  virt ualiz at i on  s plit s  a  ph y sic al   m achi ne  (P M)   into   se ve ral  VMs ,  t his  br i ng s   us   t o  th e  te rm   of   t he   VM  w hich   is  a  softwa re  im plem entat ion   of  an   en vir onm ent  of  c om pu ti ng  w here  a  program   or   OS   can  be   instal le d  an d  r un  [ 2 ] .  VM wa re  ES X  /  E SX i   [ 3 ] ,  Virt ual  P C  [ 4 ] ,  Xe n  [ 5 ] ,   an d  Mi croso ft   Hype r - V  [ 6 ] ,  KV M  [ 7],  VirtualBo x  [ 8 ]   know n  as   hype rv is or s  w hich  a re  so m e  popula r  virtu al iz at ion   softwa r e.  Xe n  an d  V Mware  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   5 ,  Oct ober   201 9   :   4 4 3 3   -   4 4 4 0   4434   hype rv is or s  ha ve  s pecial   te chnolo gy  f or  li ve  m igrati on ,  and   t hey  are  know n  as  XenM otion   a nd  V Moti on .                                        Feng  et   al .   [ 9 ]   com par e  the   pe rfor m ances  of  both   an d  t he  giv e n  res ults  wh e n  m igrati ng  id entic al   V Ms  sho w   that  VMotio n  gen e rates  le ss  data  trans ferre d  than  Xe nMot ion .  Live  m igrati on   of   VMs  of fe rs  the  po s sibil it y  for  al locat io n  of   resou rces  to   runn i ng  ser vic es  with ou t  int e rrup ti on  durin g  m igrati on   pro cess  that  is  i m portant   for  se rv ic es  w i th p a rtic ular  Quali ty  o f Ser vi ce ( QoS) re qu i rem ents  [10 ].     Back gr ou nd    Live  m igrati on  of   VMs  is  a  process  of  m igrati ng   the  sta te s  ( CPU,  m e m or y,  storag e ,  net work,  et c.)  of   VM  f ro m   on e  ph ysi cal   m achine  to  a no t her  on e .  On   t he  pe rfor m ance  of  li ve  m igrati on,   var i ous  te ch ni qu e s   m ake v a rio us  i m pacts. I n gene ral, li ve  m igra ti on   of V Ms  h a s sev e ral  ben e f it s includ i ng :   1.   On li ne  ma i nte nance,  s om et i m es  to  enh anc e  reli abili ty   an d  avail abili ty   of   a  syst e m ,  i t  m us t  be  con ne ct ed   to cli ents s o  al l  V Ms a re m igrati ng  a way wit hout  bein g disc onnected .   2.   Load  Bal an ci ng ,  w hen   t he  lo ad  is  c onsidera bly  unbala nce d,   t he  VMs  s houl d  be  m igrated  f r om   PMs  t hat   are  ov e rloa de d t o othe r  PMs  that are  not in  the  ov e rloa de d  sta te .   3.   Ma nage ab il it y a nd  m ain te na nc e , m ov em ents  of V Ms  and  s hu t dow n of P Ms for m ai ntenan ce .   4.   Ener gy  Ma nage men t ,  c onso li dation  of   VMs,  switc h  off  unde r util iz ed  PMs  to  red uc e  data  center ’s  he at   loss a nd po wer co nsum ption .   5.   Impr oved pe rforma nce  and r el iab il it y ,   the a pp li cat io n per f or m ance w il l n ot b e  d e grade d.   6.   Mi nimum  vi ol ation   of  Service  Level   Agreem ent  ( SL A) ,  meeti ng   the  SLA  req uireme nts  betwe en  cl ou d  pr ov iders  an d cl oud users .   Ther e  a re  m an y  pap ers  that h and le s  the V M  m igrati on   te ch niques, b ut  this   pap e r  is  i nten ded   to  m ake  a b et te r u nd e rs ta nd in g o f VM m igrati on tech niques.   In  [ 11 ] ,   on  di ff e ren t  hype r vi so rs   are   com par e d  li ve   m i gr at io n  e ff ic ie ncies.  Xe n  s pe nt  the   m os t   dow nti m e w hile K VM s pen t t he  le ast  s um  o f  downti m e fo r st or a ge  a nd m e m or y l ive  m igrati on s.     In   [ 12 ] ,  is  re presented   pr e - c opy   a pproach  t ha t  sh ows  bette r  pe rfo rm ance  com par ed  with   pure  st op - and - co py .  T he   pr e - c op y   com bin es  m any  ro unds   of  pus h   and   s hort  stop - and - co py   at   the  end .  T he  sto p - and - cop y   has  high  dow nti m e.  The   pr e - c opy   te ch nique  is  bette r  than   on - dema nd ,  because   sto p - and - co py   ha s  high  total   m igrati on  tim e,  and   c om pu te r  res our ces  in  strai gh t   pro portio n  w it h  increasi ng  the  tim e.  The   m os t   do m inant para m et er o n pe rfo rm ance is the  m igrati on  li nk  sp ee d.     Also ,  i n   [ 13 ]   are  su m m arize d  the  a dv a ntag es  of   dif fer e nt  appro a ches ,  s uch   as  pr e - co py   an d  sto p - and - co py .  T he   per f or m ance  of   li ve  m igrati on   can  be  af fected  dif fer e nt ly   us ing   trad e - off  te ch niqu es  on  diff e re nt  hype rv is or s .  Using   diff ere nt  virt ualiz at ion   te chn i qu e s  on   di ff ere nt  hype r visors,  aut hor s  has  co m par ed,   CP U  us a ges,   m e m or y  utilizat io ns   an d  trans fer  tim e.  In   [14 ] ,  the  auth or s  s how  that  ap plyi ng   pr e - paging   te c hn i que  im pr oves  th e  pa ge  fa ult  pr ob le m .  W or king  set s  t hat  will   be  us ed   in  t he  fu t ur e  a re  pr e di ct ed,   and   pa ges  a re  loade d  be f or e  bein g  acce sse d,   then   norm al   po st - co py   li ve  m igrati on   is  processe d.     In   or der   t o  el i m inate   the  m igrati on   of  free   m e m or y  pag es,  a  m echan ism   dyn amic   sel f - ba ll oo ning   will   be  execu t ed.   T he   resu lt s  from   pre - co py  on  X en   are   com par ed   with   the   im pr ov e d  post - c op y   ap proac h  a nd  it   s hows   that   post - cop y   is  bette r  in  connecti on  with  num ber   of   trans ferred  pa ges  an d  total   m igrati on   tim e ,  wh il e  pr e - co py   is   bette r  in  term s o f  downti m e.    In  orde r  t o  m ake  t he  op ti m al   sel ect ion   for  destinat io n  VMs,  i n  [15 ]   is  use d  a  c ost   m od el   on  hype rv is or  X e n.   F or   t he  cal culat ion ,  t he  dif fer e nt  param eter s  are u sed ,  suc h  is  the  su m   of   netw ork  tra ff i c,  siz e   of   VM ’s  m e mo ry  an d  de gr ee   of   dirty  pa ges.  Du ri ng   the  c re at ion   of  a  cost - awar e  m igrati on   al gorithm   [1 6 ]   us e   a  Sh a non’s  no t ion   of   e ntr opy  [16 ] .  By   cal cul at ing   the  t rad e off  of  perform ance  in flue nce   and  m igrati on  tim e   the alg or it hm  w ants  to  m inim iz e  m igrati on  co st.     In   [ 17 ] ,   Live  Gang  Mi gr at ion  ex plains ,  wh e re  t he  gro up  of  VMs  m igrates  sim u lt aneo usl y  by   QEMU/ KV M  hype rv is or s  w i th a m ini m u m  t otal netw ork  tr aff ic  a nd m igrati on  ti m e. I n order  t o do co nc urren t   li ve  m igrati on   of   co - locat e d  VMs  is  us ed  D e - du plica ti on   te chn i qu e .  De - duplica ti on   de al s  with  el i m inati on   of   redu nd a nt  in form ation .  In   order   t o  detect   s i m i la rity   of   co ntents  pag e  i de ntica l  detect or  us e s  has h   f unct ion.   The  res ult  of  t his  pap e r  s how s  that  Liv e  Ga ng  Mi gr at io n  c an  reduce  t otal  netw ork   traf fic  an d  m igrati on   ti m e.   In  orde r  t o  re du ce   the  m igr at ion   loa d  by  reducin g  set   of  the   data  t o  m igrate,  sug ge sts  ne w  m od el   nam ed   In c rem ental . I t uses  blo ck - bitmap   i n order  to  sync hron iz e al l wr it e accesse s to  t he  local   di sk   [18 ] .      Proble m Descr ipti on     Ther e   ha ve  be en  c on si der a ble   co ntributi on s   in  the   li ve   m igrati on   of  VM  te c hn i ques.  For  the   te chn iq ues  of   VM  li ve  m igrati on   that  ha ve   been   pr ese nt ed  so   far,  in  orde r  to  fi nd   a n  op ti m al   so lutio n  of   dynam ic   con so li dation  i n  the  cl oud  e nv iro nm ents,  m a ny  ap prox im a ti on   te ch nique s  hav e  bee n   us e d.    By   co m par ing  the  m ajo r  te chn i qu e s  of   V M  li ve  m igrati on   in  the  cl oud  en vir on m ents,  it   has  enab l ed  us   t o  unde rstan d  the   i m pact  factor s   and   li m it a ti on s  that  em erg e  from   these  te c hn i qu e s,  th us   m aking   th e  na rrowe r   def i niti on   of  t he  iss ues  relat ed  to   dyn am ic  co nsoli dation  an d  res ource  util iz at ion ,  s uc h  as   a  ver y  c om plex  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       An overvi ew   of virt ua l  m ach i ne  li ve migr atio n  te ch niques   ( Artan M az rek aj )   4435   issue  in  cl oud  infr a struct ur e .  The  m ai n  fo c us  of  this  pap e r   is  to  pro vid e   to  the  researc he rs  com pr e hensi ve  unde rstan ding an d  cl assifi cat ion  of k ey   as pe ct s  of  li ve  m igrati on   te ch niqu es,  on  res ource s  li ke  CP U,   m em or y,   netw ork, an d  st or a ge.        Con tri buti ons      In   t his  pap e r,   t he  prob le m   of   dynam ic   con s ol idati on   of   VM s  thr ough  t he  li ve  m igrati on   m echan ism   is  co ns ide red,  wh ic h  e nab le s   eff ic ie nt  res ource   al locat ion  in  the   cl oud  e nv i ronm ents.  The  m ai n  para m et ers  that  hav e  a  dir ect   i m pact  on   the  eff ic ie ncy  of   the  res ourc es  that  are  ta ckled,   s uc h  as  dow nti m e,  disruptio n  tim e,  total   m igrati on   ti m e,  a m ou nt  of   m igrated  data,  a nd  perform ance  de gr a datio n.   F urt her m or e,  i n  te rm s  of  li ve  m igrati on ,   the  m ajo r  te chn i qu e s  that  ha ve  an  im pact  on   res ource  uti li zat ion   are  de al t  with  rig oro us ly   as   m e m or y, file , net w ork, an d d evice m igrati on .    This  pa per   is  orga nized  as  f ol lows .  Sect i on   2  ex plains  the  perform ance  m et rics.  In   the  s ect ion   3  are   ta ckled  the  li ve   VM  m igra tio n  te c hniq ues,  wh e reas  i n  t he  sect io n  4  are  gi ven  ty pe s  of  ot her   V M  li ve   m igrati on  tec hniq ues. The  p a per co nclu des wit h  a  su m m ar y and a c om par ison o f rel at ed work .        2.   PERFO R MANC E  METR I CS   The  f ollow i ng   m et rics  are  m os tl y  us ed  to  m easur e  the  ef fici ency  and   pe rfor m ance  of  a  VM  li ve   m igrati on   proc ess.     2.1.    D owntim e   This  m et ric  rep rese nts  th e  in te rv al   of   ti m e  wh il e  se rv ic es   are  no t  run ni ng  an d  a vaila bl e.  Actuall y,     is t he  ti m e d urat ion   from  w he n VM pa us es  on th e  s ource P M t il l i t resu m es on t he desti nation PM .       2.2.    Disr upt i on time   It  is  the  tim e  wh e n  cl ie nts  that  are  co nnec te d  to  the  ser vi ces  that  are  runn i ng   on   t he  m igrated  VM   no ti ce  de gr a da ti on   of  ser vice  respon sive nes s.  The refor e ,  wh e n  cl ie nts  r equ e st  any  ser vice,  res pons e   tim e  ta kes  lo nger .  This  m eans,  di sruptio n  ti m e  i s  the   tim e  per i od  durin g  w hich  ser vices  on  the  Virtual  Ma chine   sh ow  lo we r  pe rfor m ance  to  the  cl ie nt  beca use   of   t he  m igrati on   pr ocess.  Al so   the  m et ho ds  for  sync hro ni zat ion  and the t ran s fe r  rates  h a ve  a n i nf lue nce  on th is perf or m ance m e tric .     2.3.    To ta l  mi gr at i on   time   This  m et ric   rep rese nts  the  ti m e  du rati on  since  the  m igrati on   sta rts  ti ll   t he  sta te s/servi ces  on   the   so urce  an d  de sti nation  PM  are  to ta ll y  sy nchr on iz e d.   T o  reduce  total   m igrati on   tim e  i t  is  pr efe rr e d  for   decr easi ng the   siz e o f  tra ns fe r red data,  for ex a m ple to c om pr ess t he  tra ns fe rr e d data be f ore we se nd it .     2.4.    Am ount   of  mi gr at e d dat a   It  is  the  a m ou nt   of   data  that  ar e  transm itted  dur i ng   the  w ho l e  tim e  of   m igrati on .  S om et i mes  it   can  be   ref e rr e d  to   as pa ges  tra nsfer re d.   T he  m ini m a l  a m ou nt  is  c onside red  the  si ze  of  the r un  ti m e  sta te s,  li ke  stora ge  siz e,  m e m or y  siz e,  CPU  sta t e  siz e,  et c.  In   m os t  cases  it   will   be  great er   than  the  act ua l  r un  tim e  sta t e  siz e.     This  will   no t  happe n  in  f re eze - an d - c opy  m et ho d  because   in  this  m eth od  m us t  be  so m e  red unda ncy  for   protoc ols a nd s ynch ronizat ion.     2.5.    Perf orm ance  de gradati on   This  m et ric  rep rese nts  t he  de crease  of  pe r form ance  of  the  se rv ic e   w hi ch  is  ca us e d  durin g  t he   m igrati on   proc ess.  Per form ance  deg ra datio n  is  evaluated  by   co m par in g  the  thr oughput  of   ser vice  duri ng   the   m igrati on  a nd  without i t.       3.   LIVE V M MI GRATIO N  T ECHNIQ UES     3.1.    Me mor y mi gration   Mem or y  m igrati on   is  a  process  of  m igr at ing   VM  m e m or y  instance  fr om   the  so ur ce  to  the  destinat io n.   Th e proces s  of  m e m or y m igratio n ca n be  d i vide d  int o  ph a ses  [19 ]:   1.   Pu s h  ph ase:   th e  hype rv is or   t r ansf e rs  m e m or y  pag es  t o  the  destinat io n  P M  wh e n  VM  on   source  is  sti ll   run ning.  Dirtie d  pa ges  in  tra ns m issi on   proc ess  are  sent  ag ai n  ti ll  the  rate  of   those   rec opie d  pa ges  are  m or e than   dirt yi ng   rate f or co ns ist ency.   2.   Stop - a nd - co py   phase:   a fter  be ing   co pied   th e  m e m or y  pages  by  source   V M  w ho  ha s  be en  st oppe d  th a n  sta rt  a  n ew  V M  to  the  desti nation.  T his  m eans  the  s ourc e  VM  has  st opped   unti l  pag e s  has  been   c op ie d  to the dest inati on V M,  and  th en  the  n e w V M has sta rted.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   5 ,  Oct ober   201 9   :   4 4 3 3   -   4 4 4 0   4436   3.   Pu ll   phase:   Af t er  exec ution   of  the  VM  on   de sti nation  PM  s ta rts  if  a  pag e  require d  is  no t   found,   the n  a   pag e  f a ult occ urs, s o  t he pa ge i s pull ed  f r om  t he  s ource  VM  thr ough the  n et work.    All  the  m igratio n  te ch niques  try   to  red uce  t otal  m igrati on   tim e   and   dow n  tim e.  Ther e  ar e  two  m a in  appr oach es  in m e m or y  m igrati on s: a)  P re - C op y a nd  b) P ost - Cop y .     3.1.1.  Pre - c opy   ap pr oach   In   the  pre - c opy  app r oac h  al l  m e m or y  pag e s  are  sent  befo re  the  VM  is  r esum ed  to  exe cute  on  the   new   node .  Thi s  te chn iq ue  ha s  been   im ple m ented  on   m any  kinds  of  hype r visors  li ke  Xe n,  VMwa re  an d  KV M  and   us es  it erati ve  pu s h   an d  s top - and - c op y  phas e  [20 ] .  D ue  to  the  it erati ve  proce dure  of   pus h  phase   so m e   m e m or y  pag es ,   w hich  a re  known   as  dirty  pa ges  will   be  m od ifie d.  T hen  th ese  pa ges  a re  r egen e rated   on  so urc e   PM  durin g  it erati on s  of   the  m igrati on   pr oc ess.  I n  the  sec ond  phase ,  te r m inati on   de pe nd s  on  the  de fine d  thres ho l d.   The   te rm inati on   phase is exec ute d i f  a ny one  of c onditi ons m eet  [ 21 ]:   a.   Nu m ber   of it er at ion s e xcee ds   the num ber   of  i te rati on s  pre - de fine d,     b.   The  t otal am ou nt of m e m or y wh ic h has  bee n  se nt, or   c.   The n um ber  of  total  d irty   pages in  pr e vious  roun d fall s b el ow the  d e fine d  t hr es hold.     In   the  pu ll   pha se,  at   so urce  P M  the  VM  m i gr at in g  proce s s  is  su sp e nd e d,  and   a fter  that   rem a ining   dirty  pa ges  a nd   proces sor’s   sta te   are  su s pende d.   Wh e n  the  m igrati on  pr ocess  is  com plete d  correct ly ,  hype rv is or r es um es V M m igr at ion   on the  d e sti nation PM .   Gu a ngyo ng   et . al .  [22 ] ,  propo sed  two  te ch ni qu e s  for  i m pr ovin g  pr e - c op y  appr oach :  1)  te chn i qu e  of  m e m or y  com p act ion   based   on  dis k  cac he  a nd   m e m or y  sna psho t;   2)  sc hem e  of   ada pti ve  do wn ti m e  con t ro l   base d  on  the  hi story  of  VM’ s   m e m or y   upda te   inform at ion   cal le d  W rita bl e  W or king  Set   -   WW S.  They   hav e  i m ple m ented  the  m et ho d  in  KV M  hype rv is or.  It  s hows  th at   the  m e m or y  com pacti on   te chn i qu e s  can  r edu c e   m e m or y  trans f er  ti m e  by  a  f act or   of  2  a nd  m os tl y  in  the  first  phase.   E xp e rim ental   resu lt s  p r ov e d  t hat  the   adap ti ve   VM   dow nti m e  cont ro l  te ch nique   su ccess f ully   handled   the  li ve  m igrati on   for  the   VM  r unning   m e m or y  intens ive  w orkloa ds.   But  w hen   t he  m e m or y  con te nts  of  ta r get  m igrati ng  VM  c hange  t oo   m uch ,  the   m e m or y com pacti on  tec hn i que m igh t n ot  work   well .     3.1.2.  Post - c opy  appro ach   In   t his  a ppro ac h  [ 23 ] ,  eac h  m e m or y  pa ge  ha s  bee n  tra nsfer red   once  a nd  this  m akes  it   bette r  than  t he   pre - co py  ap pro ach.  T he  total   m igrati on   ti m e   and   nu m ber   of  trans ferre d  pa ges  are  le ss  [ 2 4 ] .  At  the  be gi nn in g,  po st - co py   s usp ends  the  m igra ti ng   VM  at   the   source  PM,  it   cop ie s  m ini m a l  process or   sta te   to  the  destin at ion   PM,  resu m es  t he  VM,  an d  sta rts  fetchin g  m e m or y  pag es  f r om   the  so urce  PM  throu gh   th e  network.  The   way   how  pa ges  a re  fetche d,   hel ps   rising   dif fer e nt  var ia nts  of   post - co py,   w he re  each  is  consi de red   as  a  f unct ion   f or   i m pr ovem ents.   a.   Dem and   pa ging:  w hen   sta rts  the  m igrated  V M  on   destinat ion   PM,  an d  th e  pag e s  it   needs  are  not  in  th e   m e m or y,  then   pa ge  fa ult  oc cur s .  It  ca n  be  se r viced  by   requesti ng  t he  pa ge  th r ough  the   n et wor k.     The pa ge  is t ra ns fe rr e d  a nd  due to  the t raffic  V irt ual Mac hi ne  sl ow s  do wn.   b.   Act iv e  pa gi ng :   wh il e  VM  is  run ning,  the  pa ges  are  pr oac ti vely   pu sh e d  into  it   [25 ] .  If   any  pag e  fau lt s,  tho se  can  b e  se rv ic e d by dem and p a ging a nd  for  t ran s ferre d pa ges n o p age  f a ults occ ur.     c.   Pre - paging :  th is  var ia nt  is  li ke   activ e  pagi ng   but  pre dicti ng   the  s pecial   local it y  of   VM  m e m or y  acce ss   patte rn  [ 23 ] .  T he next  pa ges wh ic h wil l be a ccesse d  a re tr a ns fe rr e d  t o  the   VM.   d.   Dyna mic  Self - Ballo on i ng   ( D SB) :  is  us ed  to  avo i d  tran sf e r  of   f ree  m e m or y  pag es.  It  release s  per i od ic al ly   fr ee  pa ges  of   VM  back   to   the  hypervis or s ,  so   this  w ay   sp eeds - up  the  process  of   m igrati on   with  neg li gi ble  pe r form ance  deg r adati on.  Th us,   releasi ng   pro cess  of   t hese   pag es  t hat  are  not  us e d  is  increase d  to  th e   destinat io n P M, as a  res ult o f  this t he  total   m igrati on  ti m e  is re du ce d.     3.1.3.  Hybri d  techniq ue  ( Pr e a n d  p ost c opy )    It  us es  t he  be nef it s  of   pr e - c op y  a nd  post - cop y  a ppr oaches,  an d  th e  c om bin at ion   of  these  tw o  appr oach es  r e du ce s  serv ic e  dow nti m e  and   the  total   m igrati on   tim e.  First,  it   wo rk s  as   a  pr e - c op y  ap proac h  wh il e  VM  is   r unning   on  t he  so urce   PM.  A f te r  the   first   it erati on  of  VM  m e m or y  trans f er  is  st oppe d,  and  it   resu m es  at   destinat ion   PM  wi th  it s  pr ocess or  sta te   and   dirty  pag es.  T he n,   the  rem ai nin g  pa ges  are  tra ns f err e d  by post - c opy a ppr oach [ 2 4 ].   Chou dh a ry  et .a l.   [21 ] ,  com par es  pr e - co py   with  post - c op y ,   seen  that  the  seco nd   ap proa ch  reduces  th e   total   m igrati on  tim e  and   the  trans ferre d  num ber   of  pa ges.   But  du e  to  m igrati on   la te ncy  of   fetc hing  the   pag es   it   has  m or e  do wn ti m e  than  th e  first  a ppr oac h.   A no t her   dis adv a ntage   of  post - c op y   is  that   if  any  fail ur e   occurs  durin g  t he  m i gr at io n,  the  r ecov e ry  m ay   no t  be  possib le .  Wh en   pr e - cop y  or  po st - cop y  im pr ove s  the   perform ance,  de pends  upon  the  w orklo ad  t ype  an d  pe rform ance  go al   of  m igrati on .  It  is  con cl uded  t ha t  pr e - cop y  co uld   be  consi der e d  as  a  bette r  appr oa ch  f or   rea d  int ensive  work l oa d,   an d  post - co py  for  w rite   intensive  or large  m e m o ry wor klo a d.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       An overvi ew   of virt ua l  m ach i ne  li ve migr atio n  te ch niques   ( Artan M az rek aj )   4437   Hines  et . al.   [2 3 ] ,  al s o  c om par ed  post - cop y  a nd  pre - co py  ap proa ch  on  Xe n.   They  sho w  i m pr ovem ents  in  so m e  m igrati on   m et rics  lik e  pa ges  tra nsfer red,  netw ork  over hea d  an d  total   m igrati on   ti m e   us in g  a  range  of   VM  w orkl oa ds .  T hey  m iti gate  us in g  of  po st - co py  with   adap ti ve  pre - pa gi ng   to  el im inate   duplica te   of   al l  pag e  tra ns m is sion s .  Ying wei  et .a l.   [26 ] ,  des cribes  a  schem e  fo r  whole - sy stem   l ive  m igrati on .   Fo r   achie ving  an  inc onside ra ble  dow ntim e  and   finite   depend e ncy  f r om   so urce  PM ,  thi s  kind  of   m igr at ion   trans fer s  the  w ho le   syst em   run - ti m e  state,  lik e  m e m or y  data,  local   disk   s tora ge  an d  CP U  sta te   of   th e  VM .   It  proposes  a  TPM  –   Th ree  -   Ph ase  Mi grat ion   al gorithm ,  wh ic h  com po s ed  of  pr e - co py ,  fre eze - and - c opy   an d  po st - co py .     3.2.    Fil e migr at i on     A  co ns ist ent  vi ew  an d  a  locat ion   in de pen de nt  view  of   file  syst e m   sh ou ld  be  avail able  on  al l  PMs  to  su pp or t  VM  m igrati on.  A  s ol ution  to  sup port  this,  is  pro vi ding  eac h  VM   with  it s  own  virtu al   disk,  w hich  is   m app ed  in  t he  file   syst e m ,  an d  it   transpor ts  t his  virtu al   dis k’s  co ntents  al ong  with  the  ot he r  sta te s  of   the   VM.  Anothe r  pro posed  way  co uld   be  to  ha ve  a  gl ob al   file   syst em   through  al l  PMs,  w he re  c ould  be  lo cat ed  a  VM,   bu t i t i s  not so   pr act ic al  to p rovide  a  consist e nt g l ob al   r oo t  f il e syst e m  thr ough all  PMs .   In  [ 27 ]   is   ta ck le d  a  distrib ut ed  st or a ge  te c hnology  for  V M  m igrati on,  wh ic h  is  know n  as   I nter net  Su s pend/Re s um e  (I SR).  It  le ts  su sp e nd   on   on e  PM  a nd   se a m le ssly  resum e  on   ano t her   PM.  A  distrib ut ed  file  syst e m   us ed  in   IS R  ser ves  to  trans fer   the  files  of   s uspen de d  VM  sta te .  Hyperviso r  use s  local   f il es  to  store  t he   con te nts  of  ea ch  VM’s   vi rtu al   disk  an d  th en  tra nsfers   th os e  a nd  oth e r   inf or m at ion   of  VM  sta te   to  the   destinat io n.   Th ere  are  know n  two  dif fe ren t  te chn i qu e s,  one   cal le d  sma rt  cop yi ng   a nd   othe r  one  is  a  pr oact iv e   state  tran sfe r,   wh ic h  help s  to   reduce  the  am ount  of  data  th at   hav e  to  be  trans ferre d  fro m   su sp en de d  VM  to  resu m e V M.   Also ,  a nothe r  s yst e m   wh ic h  ta ckles  the  file   m igrati on   is  Z ap   [26 ]   that  pr ov i des  a  thin  vi rtuali zat ion   la ye r  that  intr oduce s  a  pr oc es s  dom ain   abst r act ion   known   as  pod   a nd  is  s et   on   t op  of  th e   OS.  It  pro vid e s  a  set  of   processes  w it h  the  sa m e  vi rtuali zed  vie w  of   the  syst em   a nd   is  in dicat ed  by  a  virtu al iz ed  file   syst e m   p rivat e   and   c orres pondin g  pri vate  file   syst e m   na m e sp ace  that  pres ents  this  gro up.  W he n  pods   a re  create d  or   th ey   are  m ov ed  to  a  P M,  al so   is  crea te d  a  pod   ide nt ifie r  on  PM  f or  each  pod   t o  se rv e  as  a n  area  for  virt ual  file   syst e m   of  pod .  Z ap   ta ke s care t o  m ake th e  directo ry  inacce ssible  for pr ocesses  on t he  PM  w hich are  no t i n give n pod.     3.3.    Ne twor k  mi gration   Fo r  rem ote  com m un ic at ion   of  syst e m s  with  VM,  each  V M  sh ould  ha ve   it s  MAC  add ress  a nd  the  virtu al   I P  ad dr ess.  Hy perviso rs  pe rfor m   m a pp i ng   of  virt ua l  IP   an d  the  M AC  ad dr es ses  to  their  c orres pondin g  VMs. A ls o,  is  pro vid e d  an unsoli ci te d  ARP  rep ly  f r om   m igrati ng  PM  wh i ch  ad ver ti ses t he  IP  m ov e d  to  a n ew  locat ion   i f  the   m achines  incl uded   in  VM  m i gr at io n  a re  c onnected  with  sw it ched   netw ork .  S o,   fu t ur e   pa ckets   are  se nt  to   the   ne w  loc at ion  by  rec onfi guring  al l  the  pee r s.  T he  m igrati ng  ope rati ng  s yst e m   has  an   act ual   MAC  ad dr ess  t o  detect   it s  m o ve  to  a  new   po rt  [2 8 ] .  T her e  i s  a  syst e m   fo r  netw ork  m igrati on ,  wh ic h  is  known   as  Q uasar  [ 29 ] ,  pro vid es  s uppo rt  f or   m igr at ion   of   c om pu ti ng  en vir on m ents.  It  is  e quip ped  with   a   virtu al   netw ork  m echan ism   wh ic h  m akes  m igrati on   t rans pa ren t   to  guest   OS e s.  Th e  m echan ism   allow s  ne twork   connecti ons t o be  kep t ac r os s  m igrati on .       3.4.    De vice m igra tion   Nowa days,  vi rtuali zat ion   is  no t  su pport ed  in  t he  m os t  of   the  hard war e,  s o  de vice  virtua li zat ion   co uld  on ly   rely   on   pure  s of twa re  te chnolo gy   [30 ].   Ph ysi cal   reso urces  are  sh a red  us ing   s of t ware  based   vi rtual iz at io n  betwee n  dif fere nt  gu e sts,  by  pr e ve nting   acc ess  to  dev ic e  r eso ur ces  f ro m   gu e sts.  De vice  m igrati on   nee ds   tha t   VMs  ca n’ t  us e   PM  s pecific  de vices  as  so m e  de vices  are   di ff ic ult  to   m igrate.   Ge ner al ly ,   there   are  t hr ee   ty pes  of d e vice s upport  pro vid e d  to  m ake d evice  m igrati on   poss ible [ 2 8 ]:   a.   Em ula ti on ,  it   serv e s  f or  em ulati ng   a  dev i ce  in  s of t war e .  F or  exam ple,  a  virtu al   c onso le   co uld  be   reg ist ere d  as  /d ev/co nsole .    b.   Virt ua li za ti on ,   if  a  VM   m igra te s  to  a nother   P M  wh ic h  has  a n  e qu i valent  de vice,  the   VM   will   be  a ble  to  util iz e it .     c.   A  No n - migrata ble  device   dr iv er ,  pa sses  al l  r equ e sts  to  t he  dev ic e  on  the  PM,  but  wh e n  the  de vice  is  i n  us e it   do es  not  al low  m igrati on .       4.   OTHE R  LI V E V M MIG R ATIO N  TE C HNIQ UES   4.1.   A daptiv e  memor y  c ompr ession   Fo r   bala ncin g  the  cost  a nd  th e  perform ance  of   VM  m igratio n,  aut hors  at   [31 ]   intr oduce  an  ad aptiv e   zero - awa re  c om pr ession  al gorithm .  They  pro po se d  t he  VM  m igrati on  te chn i qu e   cal le d  MEC OM   that  us e s  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   5 ,  Oct ober   201 9   :   4 4 3 3   -   4 4 4 0   4438   m e m or y  com p ressio n  in  orde r  to  fast,  a nd   s ta ble  VM  m igrati on.  F ro m   exp e rim ents  that  com par ed  to  Xen,   their syst em  ca n red uce  32%  of total  m igratio n t i m e, 2 7.1 %  of  down ti m e and 68. 8%  of to ta l t ran sfe rr e d data.      4.2.    Usin g sh ar ed stor ag e   In  orde r  t o  ke ep  the   dow ntim e  to  m ini m u m   the  aut hors   at   [ 32 ]   pr e se nts  a  te c hn i que  w hich   will   reduce  the   tota l  tim e  to  m igr at e  a  run ning  VM  f ro m   on e  PM  to  an ot her .   Their  te c hn i que  m akes  an  update d  m app in g  of  m e m or y  pa ges  that  presentl y  exist  in  the  sam e  for m   on   the  stora ge  de vice   and   trac ks   t he   VM’ s   I/O  op e rati on  to  the  netw ork  at ta ched   sto ra ge   dev ic e .  T hro ugh  the   it erati ve  pre - co py  phase,  t he  m e m or y  to   disk   m app in g  will   be  sent  to  the  destinat io n  PM,  after  t hat  it   will   get  the  con te nts  f ro m   the  netw ork  at t a ched  stora ge  dev ic e,   rathe r  tha n  t ra ns fe rr i ng  pa ge s  from   the  sou rce  to  t he  destinat ion.  F r om   t he  r esults  it   is  seen   that a re duct io n of u p o ver   30 % in t otal t ran s fer  ti m e fo r a  ra ng e  of  be nchm ark s.     4.3.    Ex ploitin g  d ata de - dup li cat ion   Zha ng  et . al   [ 33 ]   des c ribes   a  VM  m igrati on  ap proac h,   Mi gr at io n  with  D at a  De - duplica ti on   (MD D),  wh ic h  presents   data  de - duplica ti on   into  the  m igrati on .  MD D  has  ha sh   bas ed  fin gerp rints   to  discover  id entic al   m e m or y  pag es ,  an d  in  or der  to  exclu de  r edun dan t  m e m or y  data  when  m igrati o n  and   util iz es  the  sel f - si m il arity  of   run  tim e  m e m or y  i m age  us es  Run   Le ng t h  E ncode  (RLE ).   Fr om   the  exp e rim ents,  i t  is  s een  that  MDD  ha s  reduced  34.93%  of   total   m igrati on   tim e,  56 . 60%  of  total   data  transf er re d  durin g  m igratio n,  an d  26.16%  of  dow nti m e.     4.4.     Ener gy aw are v ir tual  machine  migr at i on     The  pa per   [34 ] ,  intro duces  a n  al gorithm   th at   deal  with  the  load  of  the  PM  and   wh ic h  eff ic ie ntly   m igrates  the  V Ms.  T her e   are   oth e r  im po rtan t  facto rs  t hat  a re  us e d  to   sel e ct   VMs  w hich  will   be  m igrated,   s o  the  ene rg y  c onsu m ption   will   be  m ini m iz e d  by  s hutt ing  dow n  un deru ti li zed  PMs.  This  will   cau se  the   reducti on  of  th e  ene rg y  c os t.   The  a utho rs  e va luate   their   pr opos e d  s olu ti on  wh il e  us in g  their  own  sim ulator .  Af te r  t he  ex perim ents  their  resu lt s  show  that   propose d  m eth od  re duces  en erg y  co nsum ption   up  to  20.8   %  for   sta ti c V M l oad an d up to  22. 0 %  of   dynam ic  V M l oa d  c om par ed  to p ur e  pe rfor m ance b ase d VM m igrati on .     4.5.    C ontinu al  migration   Cui  et . al   [3 5 ]   r epr ese nt  that  by   con ti nuously   prop a gatin g  sta te   of   the  VM’ s  to  a  back up   PM  throu gh   li ve  m igrati on   te chn iq ues ,  ap plica ti on s  in   the  VM  with  m ini m al   do wntim e  can  be  re paire d  f ro m   har dwa r e   fail ur es .  F ro m   the  res ults  it   is  seen  t han   i n  a   co ntinu al   m igrati on   syst e m ,  if  a  fail ure  is  de te ct ed,   the  V M  can  be repaire d  i n  l ess tha n 1  sec , a lt ho ug h per form ance i m pact  to  the  pr otect ed VM ca n be redu ce d  t o 30% .     4.6.    As yn c hronous  repli ca tion   and  s tate s yn chr on iz at i on   Liu  et .al  [ 36 ]   exp la in s  that  e xecu ti on  trace   is  logged  on  t he  s ource  PM,   in  orde r  to  c oor din at e  the   run ning  source   and   de s ti natio n  VMs  to  achi eve  co ns ist ent  sta te ,  wh ere  is   us ed  a  sync hron iz at io n  te ch nique.   The  a utho rs  i ntr oduce  t he  i m ple m entat io n  of  a  new  appr oach,  CR /TR - Moti on,  w hich  a dopts   c heck - po i nting / recov ery  an d  trace/ r eplay   te chnolo gies  to  pro vid e   fast,  tra nspare nt  V M  li ve   m i gr at io n  for  W AN  a nd   LAN.  T he  co ns um ption   of   the  netw ork  ba ndwidt h  an d  m igrati on   dow nti m e  can  be  reduce d  by  C R/ TR - Moti on.  Ex pe rim ents  sh ow  that  the  appro ac h  can  re duce  m igrati on  com par ed  to   m e m or y - to - m e m or y  te chn iq ue   in  a   LAN,  up  to   31 .5 %   on  t otal  m igrati on  ti m e,  up  to   72. 4%  on  a pp li cat io n  noti ced  dow ntim e,  an d  up   t o  95. 9%  on  the  data  to  s ynch ronize  the   VM  sta te .  For   a  var ie ty   of   w orkloa ds   m igrated  acr os s  WANs,  the  app li cat io n per form ance o ve r head f or m igrati on  is  8.5 4 per cent on a ve rage.     4.7.    G an g  mi gratio n   Live  m igrati on   of   m ulti ple  VMs  at   the  sa m e  tim e  fr om  one  group  of   PM s  to  an oth e r  in   reacti on   t o  even ts  s uch   as   un a vo i dab le   f ai lures  load  s pik es  is  know n  as  Gang  Mi gr at io n  ( GM).  A  la rg e  am o un t  of   netw ork  traf fi c  gen e rated  by   Gang  m igrati on   caus e s  ov erloa d  on  co r e  netw ork  li nks  an d  s witc he s  in  a   datace nter .  Usi ng  gl ob al   de - duplica ti on,  t he   auth ors  i n  [ 37]   prese nt  a  te chn i qu e   to   kee p  dow n  t he  ne twork   ov e r head  of  G M.  The   GM  de te rm ines  an d  exclu des  t he  r et ran sm issi on   of  du plica te   m e m or y  pa ges  be twee n   VMs r un ning on  num ero us  P Ms i n  the cluster. Th e im plem entat ion  o f G M glob al  d e - duplica ti on and ev al uate   it   us ing  QEM U/K VM  VMs . F ro m   the  res ults  it   is  seen  that   it   reduces  the   total   m igrati on  tim e  of   VMs  a nd  th e   netw ork  tra ff ic . A s  w el l,  h as  a  sm aller r eve rs e p e rfor m ance  i m pact o n net work - bound ap plica ti on s.     In  the  Table  1   is give n  a su m m ary of  sev e ra l t echn iq ues  f or V M Li ve  m igrati on. In  this s umm ary are  consi der e d  the   m os t  i m po rtant  featu res  on  li ve  m igrati on ,   su ch  as:   ba sic   m igrati on   te chn i qu e ,  nam e  of   t he   te chn iq ue, hy pe rv is or u se d, m et rics, and a chi evem ents/bene fits.       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N:  20 88 - 8708       An overvi ew   of virt ua l  m ach i ne  li ve migr atio n  te ch niques   ( Artan M az rek aj )   4439   Table  1.  C om par iso n of VM  l ive m igrati on  t echn i qu e s   Bas ic  m ig ration   tech n iq u e   Na m e  of  the  tech n iq u e   Hy p ervis o r  u sed   Metr ics   Ach iev e m en ts/B en ef its   Ref   Pre - co p y   Alg o rith m     Sh ared  sto rage    Xen     -   Migr atio n  ti m e   -   Do wn ti m e   -   Net wo rk traff ic   -   Nu m b e r  o f  pag es    trans f err ed   3 2 %  to tal  m ig r ati o n   ti m e;   Nu m b e r  o f  p ag es trans f err ed  i s al m o st eq u al;   3 7 % o f  d o wn ti m e .   [ 1 9 ,   2 4 ,  3 2 ]     Ad ap tiv e  Me m o r y   Co m p r ess io n       Xen     3 2 %  to tal  m ig ration   ti m e ;   6 8 .8%   n u m b er  o f   p ag es  trans f err e d   redu ced;   2 7 .1%  do wn ti m e.   [ 3 1 ]   Po st - co p y   Alg o rith m     Ad ap tiv e pre - p ag in g     Xen   -    Nu m b er  o f  pag es  trans f err ed   Eli m in ate   all   d u p licate  p ag e  trans m iss io n s;   Red u ce  th e  n u m b e r  o f   n etwo rk - b o u n d   p ag e f au lts to  within  21 %.   [ 2 3 ,  2 5 ,   14]     [ 3 3 ]   Pre - co p y   alg o rith m   Exp lo itin g   Data  De    d u p licatio n   Xen     -   Migr atio n  ti m e   -   Do wn ti m e   Red u ces  5 6 .60 %   o f   to tal  d at a  trans f err ed  du ring  m ig ration ;   3 4 .93 % o f  total  m i g ration  ti m e.     Live  m ig r atio n   Pre - co p y   Energy  awar e  VM  alg o rith m     Cu sto m  bu ilt  si m u l ato r   si m u l ato r   Po wer  co n su m p t io n   Red u ces  Po wer  Cons u m p tio n ,  2 8 %  o n   static lo ad  and  22 % o n  dyna m ic  lo ad .   [ 3 4 ]   Live  m ig r atio n   Pre - co p y   Co n tin u al  m ig ration     KVM   Fau lt toleran ce   Hardwar e  f ailu re  ( recov ered  less   th an   o n e sec) ;   Red u ced Do wn ti m e,    3 0 % o v erall  p erfo rm a n ce.   [ 3 5 ]   Live  m ig r atio n   p re - co p y   Asynch ron o u s  replicatio n  and   state  synch ron izatio n     UML in u x /  Re - Virt - lo g   an d  r ep lay   to o l   Do wn ti m e   Migratio n  ti m e   Netwo rk traff ic f au lt    Tolerance   Red u ces 7 2 ,4%  downti m e;   Red u ces 3 1 ,4%   m i g ration  ti m e;   9 5 .9%  netwo rk   b an d wid th .   [ 3 6 ]   Live  m ig r atio n   Gan g   m ig ration   QEM U/KV M   Migratio n  ti m e   Netwo rk b an d wid th   Red u ces 4 2 %  m ig r atio n  ti m e;   Red u ces 6 5 % n etwo rk b an d wid th         5.   CONCL US I O N   This  pap e r  is   an  ov e r view  of  li ve  m igrati on  of  VM  te c hniq ues.  The   li ve  m igrati on   i nvolv e s  the   process  of  m ov in g  VM  or  m ul ti ple  VMs  from   on e  ph ysi cal   m achine  to  a no t her,  wh il e  they ’r e  run ning.   Ser vices  that  are  run ning  on  VM’s  m us t  be  avail able  to  the  us e rs,   s o  th ey   will   be  m igrated  w hile  they   are  run ning.  The   r easo ns   for  li ve   VM  m igrati on  a re:  sys te m   m ai ntenan ce,   load   balancin g,  powe r  m anage m ent ,   proacti ve fa ult t oleran ce , reso ur ce  sh a rin g.   The  pa pe r  f ocuses  on   t he  com pr e he ns ive  li te ratur e  rev ie w  of  oth e r  w ork  re fer s  a nd   try in g  to  br i ng   t o  the  resea rch e r s’  un der sta nd i ng   of   li ve  m i gr at io n  te ch ni qu e s   by  des cri ption   of   wea knesses  a nd   st r eng t hs ,    key  as pects  of   m igrati on   li ke   CPU,   m e m or y,   netw ork ,  a nd  stora ge.   The   di scussion   is  co nc entrated   in  som e  of   perform ance  m et rics,  li ke:  dow nti m e,  tot al   m igrati on   ti m e,  per f or m ance  deg ra datio n,  et c.,  that  aff ect   t he  process  of   V M  li ve  m igratio n.  Cl assifi cat ion   of   li ve  m igrati on   te ch ni ques  by  ex plain ing   th ree  basic   on es:     pre - co py, p os t - cop y a nd  hybri d  li ve VM m igrati on.        REFERE NCE S   [1]   G.  Singh  and  P.   Gupta,   "A   rev i ew  on  m igra ti o n  te chn ique s  an d  cha l le ng es  in  li ve  v irt ua l  m achine   m igra t ion, "   2016  5th  Inte rn ati onal  Conf ere nce   on  Reliabili ty ,   In foc om  Tec hnologi es  and  Optimizati on  ( T rends  and  Fut ure  Direc ti ons)   ( ICRITO ) ,   Sep  2016 ,   pp.   542 - 546 .   [2]   T.   Erl,  R .   Putt ini,  and   Z .   Mahm o od,   Cloud   Computing:  Con ce pts,   Technol og y  &   A rchit e ct ure ,   P.   Hall Press,  2013.   [3]   "V MW are ,   "vS p her e  ESX  and  ESXi  Info  Cent er , "  [Online ] ,   Available:   htt ps:// ww w.vm ware . com ,  [ ac ce ss ed  on   Ma y   2018 ] .   [4]   Microsoft,   "W indows  Virtua l  PC , "  [Online ] ,   Available:   htt p: //w ww . m ic rosoft. com/windows /vi rtua l - pc ,  [ a ccess ed   on  June  2018 ] .   [5]   Xen,   "X en  H y p e rvisor , "  [Onlin e] ,   Avai la b le :   htt p : // ww w.xe n. org /p roduc ts/ xenh y p . html ,  [ a ccess ed on Ma y   2018 ] .   [6]   Microsoft,   "H y per - V  Serve r  2012 , "  [Online] ,   Avail able:   ww w.m ic rosoft. com/serve r - cl ou d/h y p er - v - serve r ,  [ ac c essed  on  Jun e  2018 ] .   [7]   KV M,  Kerne l - b ase d  Virtu al Ma chi ne , "  [Onlin e] ,   Available:   ww w.l inux - kvm . org ,   [ a ccess ed  on  Ju ne  2018 ] .   [8]   Orac le,  ”Vir tu alBox , ”  [Onl ine ] ,   Avail ab le :   ww w.vi rtu al box. o rg ,  [ ac c essed  on  Ma y   2018 ] .   [9]   X.  Feng,   J .   T an g,   X.  Luo,  and  Y.  Jin,  “ A  per f orm a nce   stud y   of  li ve   VM   m igra ti on  technolog ie s:  VM oti on  v s   XenMotion.   Net work  Archi te ct u res,   Mana gemen t,   and  Applications   IX,”   Asia  Comm unic ati ons  and  Phot onic s   Confe renc e  an d   Ex hibition   ( ACP ) ,   Nov   2011.   [10]   Q.  Z hang ,   E.  Gurs es,   R.   Bout ab a,   J.  Xi ao,   “ D y n amic  Resourc e   Alloc a ti on  for  S pot  Marke ts  in  Clouds , ”  The  11 th  USENIX  con f. o n  Hot  top ic s  in m anageme nt  of   i nte rnet ,   cl oud,   a nd  enterpr ise  ne t works and  servi c es ,   ACM ,   2011 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  9 , N o.   5 ,  Oct ober   201 9   :   4 4 3 3   -   4 4 4 0   4440   [11]   W .   Hu,  A.  Hick s,  L.   Zh ang,   E.   M.  Dow ,   V.  Soni,  H.  Jiang ,   R.   B ull ,   and  J.  N.  Matt h ews,  "A   Quanti tative   Stud y   o f  Virtua l   Mac hin e   Li v e  Migr at ion , "  In  ACM   Cloud   and  Aut onomi c Com puti ng  Conf ere nce ,   New   York,  Aug 2013 .   [12]   S.  Akous h,   R.   Sohan,   A.  Rice,  A.  W .   Moore,   and  A.  Hopper,  "P red ic ti ng  th e   Perform anc e  of   Virtua l  Ma chi n e  Migrat ion , "  IE E E  Int ernati onal   Symposium  on  Mode li ng ,  Ana lys is  Simulat ion  o f   Computer  and  Tele communic a t ion   Syste ms   ( MASCOTS ) ,   pp.   37 – 46 ,   2010 .   [13]   G.  Soni  and   M.  Kalr a ,   "Co m par at ive  Stud y   of   L ive   V ir t ual   Ma chi ne   Migrat ion   Tech nique s  in   Clou d, "     Int.   J. Comput.  Appl . ,   vo l. 84, p p.   19 - 25 ,   De c  20 13.   [14]   M.  R.   Hines,   U.  Deshpande ,   and K.  Gopala n,   "P ost - cop y   L ive   Mi gra ti on  of  Virtual  Mac hine s,"  AC M  SIGO PS  Oper   Syst  R ev ,   vol .   43 ,   pp .   14 - 26 ,   Jul   2 009.   [15]   M.  Fors m an  and  A.  Glad ,   "A u tomate d  Li ve   Migrat ion   of  Vir t ual   Ma chi nes, "   Msc  the sis,   Ble ki nge   Instit u te   o f  Technol ogy ,   Kar lskrona,   Sw ed en ,   Sep   2013.   [16]   X.  Qin,   W .   Zhang,  W .   W ang ,   J.   W ei ,   X .   Zh ao,  and  T .   Huang ,   " Towa rds  a  Cost - Aw are   Data  Mi gra ti on  Appro ach  for  Ke y - Valu e  S tore s,"  I EE E   Int e rnational   Conf ere nce on  C luste r  Computing ,   Oc t   2012 ,  p p .   551 – 5 56.   [17]   U.  Deshpande ,   X.  W ang  and  K.   Gopala n,   "Live   Gang  Migrat ion  of  Virtua l  Ma ch ine s,"  in  Proce e dings  of  the   20 t h   Inte rnational   Sy mpos ium  on  High  Pe rform ance  Distribute d ,   Ne w Y ork,   pp.   135 - 146,   Jun   2011 .   [18]   Y.  Luo,   B .   Zh an g,   X.  W ang,   Z.   W ang,   Y.  Sun,   H.  Chen,   "L ive   and  inc r emental  whole - s y stem  m igra ti on   of  virt u al  m ac hine s using   bloc k - bit m ap , "  I EE E   Inte rnat ion al  Conf ere nce o n  Cluste r Comp uti ng ,   Sep   2008 ,   pp.   99 – 106 , .   [19]   C.   Clark,  K .   F ra ser,   S.  Hand ,   J.   G.  Hansen,   E.  Jul,  C .   L impach,  I.  Pratt,  and   A.  W arf ield,   " Li ve   Mi gra ti on  of   Virtu a l  Mac hine s,"  Pro ce ed ings  of  the   2nd  Confe renc e  on  Symposium  o n  Net worked  Sy stems  Design  &   Imple mentat ion ,  vol.   2 ,   pp .   273 – 2 86,   Ma y   2005.   [20]   D.  Kapil,  E .   S.   P il li,  and  R .   C.   Jos hi,   “ Li ve   Virtua l   Mac hi ne  Migration  T ec hniqu es:  Surve y   and  R ese ar c h   Chal le ng es , ” 3r d   IEEE  In te rnati onal  Ad vanc e   C omputing  Conf ere nce ( IACC) ,   2012 ,   pp .   963 - 969 .   [21]   A.  Choudhar y ,   M.  Chandra   Govil,   G.  Singh ,   L .   K.  Aw asthi ,   E .   S.  Pill i,   and  D.   Kapil ,   “ A  cri tic al   surve y   of  li v e  virt ual  m ac hin e   m igra ti on  te ch nique s , ”  Journa l  of  Cloud   Co mputing:  Adv an ce s,  S yste ms   a nd  Appl i cat ions ,    vol. 6  (3) ,   2017 .   [22]   G.  Piao,   Y.   Oh,  B.   Sung,   and  C .   Park,   “ Eff icient  Pre - Cop y   Li ve  Migrat ion  wi th  Mem ory   Com pac ti on  and   Adapt i ve  VM   Dow nti m e   Control , ”  I EEE  Fourth  In ter nati onal  Conf ere nce  on  B ig   Data  and  Cl oud  Computing ,    Dec   2014 .   [23]   R.   M.  Hines  and   K.  Gopala n ,   “ Pos t - Cop y   Based  Li ve  Vir tua l  Ma chi ne  Mi gr at ion  Us ing  Adapti ve  Pre - Paging  an d   D y namic  Sel f - B al looni ng , ”  Proce ed ings  of  the   2009  ACM  SIGPLAN/SIGOPS  i nte rnational   con fe renc e  on  Vi rtu al  ex e cut ion   en vi ro nments ,   Mar   200 9 ,   pp .   51 - 60 .   [24]   S.  Sharm a,   and  M.  Chawla ,   “ A  te chnica l  rev ie w  for  effic ie nt  vir t ual   m ac hine   m ig rat ion , ”  Inte rnat i onal  Confe renc e  on  Cloud  and   Ubiquit ous Comp uti ng  and   Eme rg ing  Techno logi e s ( CUBE) ,   Sep  2013.   [25]   D.  Pere z - Bote ro ,   "A   Brie f  Tut ori al   on  Li ve  Virtu al   Mac hin e  Migrat ion  from   a  Secur ity   Perspe ct iv e , "  Univer sit y   of   Prince ton ,   US A,   2011.   [26]   S.  Os m an,   D.  Subhrave t i,   G.  Su ,   and  J.  Ni eh,   “ The   Design  and   Im ple m ent at ion   of  Za p:  A  S y s t em  for  Migrat in g  Com puti ng  Environm ent s , ”  Proc ee dings  of  th e  5t h  Symposium  on  Operating  System s  Design  and  I mpleme ntation ,  Boston,  MA ,   De c  2002.   [27]   M.  Sat y ana r a y an an,   B.   Gilbe r t,   M.  Toups,   N.  T oli a ,   A.  Surie ,   D .   R.   O’H allar on ,   A.  W olba ch,  J.  Harke s,  A.  Perri g,   and  D.  J.  Farbe r,   “ Perva sive  Personal  Com puti ng  in  an  Int ern et   Sus pend/Resum e  Sy st em , ”  IEE E  Int erne t   Computing ,   vo l.  11  (2), 2007.   [28]   S.  Venka te sha ,   S.  Sadhu,   and  S.  Kinta li,  “ Sur ve y   of  Virtu al   Mac hine   Migra t ion  Te chn ique s, ”  Unive rs it y  o f   Cali fornia, Santa Barbara,   Mar   2009.   [29]   K.  Onoue,   Y.  O y ama,   A.  Yo nez awa ,   “ A  Vi rtua l  Mac h ine   Migrat ion  S y st e m   Based  on  a   CP U  E m ula tor , ”  Proce ed ings  of   the  2nd  Int er nati onal  Wor kshop  on  V irtual izati on  Techno l ogy  in   Distrib ute d  Computin g ,    Nov 2006.   [30]   E.   Zha i ,   G.   D.  Cum m ings,  and  Y.  Dong,  “ Dong  Li v e  Migra ti on   with  Pass - throu gh  Device  for   L inux   VM   2008 , ”  Li nux   S ymp. ,   v o l.   2 ,   p p .   261 - 267 ,   2008 .   [31]   H.  Jin,  L.   Deng ,   S.  W u,   X.  Shi,  X.  Pan,   “ Li ve  virt ual   m ac h ine   m igra ti on  with  ada pt ive   m emory   compress ion , ”  IEE E   Inte rnat io nal  Conf ere nce  on  Cluste r Com puti ng  and   Work shops ,   Oct  2009 .   [32]   C.   Jo,  E .   Gus tafs son,  J.  Son,  B.   Egge r ,   “ Effici en t  li v e  m igration  of  vir tua l  m ac hine s  using   share d  storag e , ”  Proce ed ings  of  the   9th  ACM  S IGPLAN/SIGOPS  int ernati ona l  conf ere n ce   on  Vi rtual  ex e cut i o n  env ironments ,    vol.   48   (7), pp. 4 1 - 50,   Jul   2013.   [33]   X.  Zha ng ,   Zh .   Huo,  J.  Ma,   an d  D.  Meng,   “ Expl oit ing   Data  Dedupli c at ion   t o  Acc e le ra te  Live  Virtu al   Ma c hine  Migrat ion , ”  IEEE  Int ernati onal   Confe renc e  on   C luste r Computin g ,   Oct   2010.   [34]   M.  H.  Al  Sh a y eji  and  M.  D .   Sam raj esh,   “ An   Ene rg y - awa re  Virtual  Mac hine   Migra ti on  Algorit hm , ”    Sec ond  In te rnati onal  Conf ere nce on  Ad vances i n   Computing  and  Comm unic ati ons ( ICACC2012) ,   Aug 2012.   [35]   W .   Cui,   D.  M a,   T.   W o,   and   Q.  Li ,   “ Enha nci ng  rel i ability  for  virt ual   m ac hine s  via   con t inua l  m igra ti on , ”    15th  Int ernati on al  Conf ere nce o n  Parallel  and   D istribut ed System ,   Dec   2009 ,   pp .   937 - 942 .   [36]   H.  Li u ,   H.   Jin,   X .   L ia o ,   C.   Yu,   an d  C. Z .   Xu,   “ Li ve   virt u al   m a chi ne   m igra ti on  v ia   as y nchr onous   rep l i ca t ion  and   sta te   s y nchr oni zation,”  IE EE   Tr ans act ions o n  Paral le l   and  Distribute d   Syste ms ,   vol .   22   (12),   2011 .   [37]   U.  Deshpande,  B.   Schl inke r ,   E .   Adler ,   and   K.  Gopala n,   “ Gang  Migration  of   Vi rtua l   Mac hin es  using  Cluste r - wi de   Dedupli c at ion , ”   13th  IE EE / ACM   Inte rnat ional   S y mpos ium  on  Clu ster,   Cloud ,   and   Gr id  Computing ,   Ma y   2013.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.