【摘要】：以SSD(solid state drive)為代表的新型存儲(chǔ)介質(zhì)在虛擬化環(huán)境下得到了廣泛的應(yīng)用,通常作為虛擬機(jī)讀寫緩存,起到優(yōu)化磁盤I/O性能的作用.已有研究往往關(guān)注SSD緩存的容量規(guī)劃,依據(jù)緩存讀寫命中率評(píng)價(jià)SSD緩存分配效果,未能充分考慮SSD的服務(wù)能力上限,難以適用于典型的分布式應(yīng)用場(chǎng)景,存在虛擬機(jī)搶占SSD緩存資源,導(dǎo)致虛擬機(jī)中應(yīng)用性能違約的可能.實(shí)現(xiàn)了虛擬化環(huán)境下面向多目標(biāo)優(yōu)化的自適應(yīng)SSD緩存系統(tǒng),考慮了SSD的服務(wù)能力上限.基于自適應(yīng)閉環(huán)實(shí)現(xiàn)對(duì)虛擬機(jī)和應(yīng)用狀態(tài)的動(dòng)態(tài)感知.動(dòng)態(tài)檢測(cè)局部SSD緩存搶占狀態(tài),基于聚類方法生成虛擬機(jī)的優(yōu)化放置方案,依據(jù)全局SSD緩存供給能力確定虛擬機(jī)遷移順序和時(shí)機(jī).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在應(yīng)對(duì)典型分布式應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)可以有效緩解SSD緩存資源的爭用,同時(shí)滿足應(yīng)用對(duì)虛擬機(jī)放置的需求,提升應(yīng)用的性能并兼顧應(yīng)用的可靠性.在Hadoop應(yīng)用場(chǎng)景下,平均降低了25%的任務(wù)執(zhí)行時(shí)間,對(duì)I/O密集型應(yīng)用平均提升39%的吞吐率.在Zoo Keeper應(yīng)用場(chǎng)景下,以不到5%的性能損失為代價(jià),應(yīng)對(duì)了虛擬化主機(jī)的單點(diǎn)失效帶來的虛擬機(jī)宕機(jī)問題.
[Abstract]:The new storage medium, represented by SSD (solid state drive), has been widely used in virtualization environment, usually as a virtual machine read and write cache, which plays the role of optimizing disk I / O performance. Previous studies often focus on the capacity planning of SSD cache, evaluate the cache allocation effect based on cache read / write hit ratio, and fail to fully consider the upper limit of SSD service capability, so it is difficult to apply to typical distributed application scenarios. There is the possibility of virtual machine preempting SSD cache resources, resulting in default of application performance in virtual machine. An adaptive SSD cache system for multi-objective optimization in virtualized environment is implemented, and the upper limit of SSD's service capability is considered. Dynamic perception of virtual machine and application state is realized based on adaptive closed loop. The local SSD cache preemption state is dynamically detected and the optimal placement scheme of virtual machine is generated based on clustering method. The migration order and timing of virtual machine are determined according to the global SSD cache supply ability. The experimental results show that the proposed method can effectively reduce the contention of SSD cache resources, meet the requirements of virtual machine placement, improve the performance of the application and take into account the reliability of the application when dealing with typical distributed application scenarios. In the Hadoop application scenario, the average task execution time is reduced by 25%, and the average throughput for I / O intensive applications is increased by 39%. At the cost of less than 5% of the performance loss in the Zoo Keeper application scenario, the virtual machine outages caused by single point failure of the virtualized host are addressed.
【作者單位】： 中國科學(xué)院軟件研究所軟件工程技術(shù)研發(fā)中心;計(jì)算機(jī)科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國科學(xué)院軟件研究所);中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2016YFB1000103) 國家自然科學(xué)基金(61572480) 中國科學(xué)院青年創(chuàng)新促進(jìn)會(huì)(2015088)~~
【分類號(hào)】：TP333

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本文編號(hào)：2427564