클라우드 플랫폼에서의 작업 인지형 가상 머신 통합

Abstract

As the cloud markets grow, the cloud providers are faced with new challenges such as reduction of power consumption and guaranteeing service level agreements (SLAs). One reason for these problems is the use of server consolidation policy based on virtualization for maximizing the efficiency of resource usage. Because current virtualization technologies do not ensure performance isolation among active virtual machines (VMs), it is required to consider resource usage pattern of VMs to improve total throughput and quality of service. In this paper, we propose a new consolidation policy which exploits per-VM resource usage monitoring techniques. Specifically, we focus on the performance impact of contention in a last-level shared cache (LLC). We have found that the ratio of LLC reference is highly associated with cache demand, and a throughput-maximizing VM consolidation policy can be devised by using the ratio. We also show that our policy is effective in throughput evaluation for various workloads.

클라우드 시장이 성장함에 따라, 클라우드 제공자들은 파워 소비량을 줄이거나 서비스 수준 협약들을 보장하는 등의 새로운 문제에 직면하게 되었다. 이러한 문제점들의 원인 중 하나는 자원 사용의 효율성을 극대화하기 위한 가상화 기반의 서버 통합 사용에 있다. 현재 가상화 기술들은 활성화된 가상머신들 사이에서 성능 격리를 보장하지 않기 때문에,전체 처리량과 서비스의 질을 향상시키기 위해서 자원 사용의 패턴을 고려하는 것이 요구된다. 이 논문에서 우리는 가상머신당 자원 사용을 감시하는 기술들을 개발하는 새로운 통합 정책을 제안한다. 그 중에서도 특별히 말단에서 공유되는 캐쉬 안에서 경합에 대한 성능 영향에 집중한다. 여기서 우리는 말단 캐쉬의 참조 비율이 캐쉬 요구량과 매우 밀접한 관련이 있다는 것을 찾았고, 처리량을 최대화 할 수 있는 가상머신 통합 정책은 이 비율을 사용하여 고안될 수 있다는 것을 알아냈다. 또한 우리가 제안한 정책이여러워크로드에서 처리량을 평가하는데 효과적이라는 것을 보여준다.