Medindo e Modelando o Desempenho      de Aplicações em um         Ambiente Virtual        Edicarlos, Gustavo, Rafael, Tadeu
1. Introdução• Virtualização é uma técnica utilizada em ambientes  virtuais.• Estes ambientes virtuais são máquinas que po...
Dentro deste contexto há uma necessidade por ferramentase tecnologias que ajudem a fazer a previsão de desempenho dos sist...
2. Trabalhos Relacionados• Vários sistemas operacionais funcionando na me  sma máquina• Não é um conceito novo.(1960)  – C...
Abordagens• Análise de aplicacões já implantadas em um ambiente  virtual   – Teoria das filas   – Equações simplificadas  ...
3. O Ambiente Virtual Xen• Xen é um monitor de máquinas virtual (VMM) que permite  múltiplas instâncias de S.O executarem ...
3. O Ambiente Virtual Xen• Escalonamento de créditos do XEN provém  um balanceamento de carga automática entre CPUs virtua...
4. Arcabouco para Previsão de Desempenho Desempenho • Modelo considera o overhead da camada de virtualização   o ex.: oper...
4.1 Modelando o Desempenho em VMs           slowndown p/ vmi usando o dispositivo K           demanda pelo uso do disposit...
4.2 modelando o desempenho de operaçoes                     de E/S O IDD é o componente do Xen responsável por executarope...
• A demanda de CPU  do IDD• Utilização de CPU  do IDD• Residência médio  no IDD
4.3 Limites Assintóticos• A análise de limites assintóticos para determinar a carga que o  sistema suporta é muito importa...
• Em uma aplicação no ambiente virtual os possíveis  gargalos são o IDD e a VMi analisada.• Analisando a VMi para ser o ga...
Analisando o IDD como possível gargalo, isso deve acontecer caso a utilizaçãoda CPU dedicada a VM atingir o CAP0.UCPUi : S...
5. Experimentação• Maquina utilizada  o Intel Xen 64-bits  o 2 CPU 3.2 Ghz  o 2 GB de RAM  o 7200 RPM e 8 MB  o Duas placa...
5. Experimentação• Xenoprof, utilizado para medir o número de instruções  executadas e falhadas nas caches do processador ...
5.1. Slowdown para Classes de Aplicações• Servidor Web Apache• httperf, ferramenta que permite fazer varias requisições HT...
5.2. Overhead no IDD• Cpi  se mantem constante, mesmo para grandes taxas de  chegadas de requisições• Investigar os fatore...
5.2. Overhead no IDD• Podemos reparar que a Cpi de chegada e saída aumenta com o  tamanho o pacote.• Existe menos de uma i...
5.3 Interferência entre VMsAumento de instruções (AI) - aumento no IC (I executadas)Dilatação da instrução (DI) - aumento ...
6. Estudo de Caso e Validação do Modelo  • Determinado empiricamente    o Sik       Cpi        Pik         Ncpu  • Obtido ...
7. Conclusão e Trabalhos Futuros• Os autores do artigo concluem que este foi o primeiro trabalho  que teve como proposta i...
7. Conclusão e Trabalhos Futuros• Nos trabalhos futuros, os autores deixam como proposta a  validação do modelo deles para...
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Medindo e Modelando o Desempenho de Aplicações em um Ambiente Virtual

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Análise do artigo "Medindo e Modelando o Desempenho de Aplicações em um Ambiente Virtual" dos autores F. Benevenuto, C. Fernandes, M. Caldas, V. Almeida.

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  • Entradas Modelo 1. desempenho do real 2. dados do overhead da virtualização 3. alocação de recursos 4. speedUp Novo Hardware Saidas 1. tempo de resposta 2. tx de saida requisiçoes 3. uso dos recursos overhead * A VM não tem acesso direto ao hardware
  • * formula 4 Tempo médio de uma VM no recurso k. representa todo o tempo gasto pela VM em K  (t fila + t processamento )
  • Medindo e Modelando o Desempenho de Aplicações em um Ambiente Virtual

    1. 1. Medindo e Modelando o Desempenho de Aplicações em um Ambiente Virtual Edicarlos, Gustavo, Rafael, Tadeu
    2. 2. 1. Introdução• Virtualização é uma técnica utilizada em ambientes virtuais.• Estes ambientes virtuais são máquinas que possuem um SO similar a uma máquina física.• Vantagens: – Redução de Custos de hardware, espaço, energia e gerenciamento; – Flexibilidade do ambiente de serviços;• Desvantagens: – “Perda de Desempenho”;• A desvantagem acontecem se o usuário resolver mudar
    3. 3. Dentro deste contexto há uma necessidade por ferramentase tecnologias que ajudem a fazer a previsão de desempenho dos sistemas, alocação de recursos,configuração da máquina, etc.É neste ponto que este artigo se encaixa, pois ele vem parapropor modelos analíticos que serão capazes de prever odesempenho que aplicações reais teriam no ambientevirtual.Os modelos criados pelos autores do artigo levam emconsideração a execução de aplicações no SO Linux. Oambiente virtual onde será estimado o desempenho destasaplicações é o ambiente Xen.
    4. 4. 2. Trabalhos Relacionados• Vários sistemas operacionais funcionando na me sma máquina• Não é um conceito novo.(1960) – CP-67, software para o mainframe IBM 360/67 – VM/370, MMV para o Sistema /370• Se tornando uma prática “padrão”. (IDC Brasil)• Tecnologia, usada por 40% das empresas nos EUA(Forrester Research)• Consolidação de servidores
    5. 5. Abordagens• Análise de aplicacões já implantadas em um ambiente virtual – Teoria das filas – Equações simplificadas – Sem parametros importantes de configuração• Análise com foco na migração do ambiente não virtual – Utiliza como entrada medições realizadas em ambiente real – Prevê o desempenho das mesmas aplicações em um ambiente virtual.• De acordo com dados da VMware, a virtualização, combinada à consolidação de servidores, reduz em até 53% os custos com hardware e 79% os custos operacionais, gerando uma economia média de até 64% para a empresa que adota a solução.
    6. 6. 3. O Ambiente Virtual Xen• Xen é um monitor de máquinas virtual (VMM) que permite múltiplas instâncias de S.O executarem concorrentemente em uma unica maquina física.• IDD (isolated driver domain).• Uma VM (Maquina Virtual) pode acessar o hardware através de um dispositivo virtual (Vif) que esteja conectado ao IDD
    7. 7. 3. O Ambiente Virtual Xen• Escalonamento de créditos do XEN provém um balanceamento de carga automática entre CPUs virtuais e físicas de uma plataforma SMP• CAP o 4 CPU e 2 VM  cap = 50  Pode atingir 50% de uma CPU  cap = 350  Fica com o restante da CPU• CPU que controla o IDD pode ser um gargalo
    8. 8. 4. Arcabouco para Previsão de Desempenho Desempenho • Modelo considera o overhead da camada de virtualização o ex.: operações de E/S • Cada VM possui sua classe de aplicação
    9. 9. 4.1 Modelando o Desempenho em VMs slowndown p/ vmi usando o dispositivo K demanda pelo uso do dispositivo K uso da vmi no dispositivo K tempo de residência médio do recurso K pela vmi Tempo de Resposta
    10. 10. 4.2 modelando o desempenho de operaçoes de E/S O IDD é o componente do Xen responsável por executaroperações de entrada e saída (E/S) para outras VMs.- pacotes (pontes ou mecanismos de roteamento)1.determinar o custo de processar um pacote, cpi noambientevirtual para a classe i de aplicações;1.analisar a carga gerada pela aplicação alvo no ambiente realmedindo o número médio de pacotes por requisição, pri para aclasse i.
    11. 11. • A demanda de CPU do IDD• Utilização de CPU do IDD• Residência médio no IDD
    12. 12. 4.3 Limites Assintóticos• A análise de limites assintóticos para determinar a carga que o sistema suporta é muito importante já que poderemos prever tempos razoáveis de resposta e assim evitar a saturação do ambiente.• λ imax: Taxa máxima de chegada de requisição que cada VM suporta;• capi : Parâmetros do escalonador;• λi: Taxa de chegada de requisições em cada VM;• IDD: Componente do Xen responsável por executar operações de entrada e saída;• vmi: Máquina virtual onde i é o número da máquina.
    13. 13. • Em uma aplicação no ambiente virtual os possíveis gargalos são o IDD e a VMi analisada.• Analisando a VMi para ser o gargalo, temos a estrutra matemática abaixo que pode explicar o que acontece.
    14. 14. Analisando o IDD como possível gargalo, isso deve acontecer caso a utilizaçãoda CPU dedicada a VM atingir o CAP0.UCPUi : Soma das utilizações de CPU no IDD Como a demanda do VM0 e λi são parâmetros de entrada, podemosassumir que o CPUi é fixo com isso podemos dizer que a taxa de recursos que aVMi pode utilizar é limitada pela diferença do CAP0 – UCPUi. Com isso temosque λi é igual a:
    15. 15. 5. Experimentação• Maquina utilizada o Intel Xen 64-bits o 2 CPU 3.2 Ghz o 2 GB de RAM o 7200 RPM e 8 MB o Duas placas de rede Ethernet Gigabit Broadcom Realtek• Cada VM é configurada com 512 de RAM• Xencpu, para medir o tempo ocupado de CPU no Xen.• O tempo ocupado de CPU no Linux: /proc
    16. 16. 5. Experimentação• Xenoprof, utilizado para medir o número de instruções executadas e falhadas nas caches do processador e na TLB• Oprofile, possui a mesma funcionalidade que o Xenoprof• Numero de pacote nos dois ambientes: /proc• Foi realizado uma compilação de Kernel e foi comparado o uso das ferramentas de medição e o não uso.• Períodos grande ambas ferramenta não apresentaram interferências.
    17. 17. 5.1. Slowdown para Classes de Aplicações• Servidor Web Apache• httperf, ferramenta que permite fazer varias requisições HTTP e medir o desempenho.• CPU exclusiva para IDD e outra exclusiva para VM• SPECWeb99.• Não depende da taxa de chegada de requisições• O slowdown médio para ambas as cargas é aproximadamente 0,92.
    18. 18. 5.2. Overhead no IDD• Cpi  se mantem constante, mesmo para grandes taxas de chegadas de requisições• Investigar os fatores que podem interferir no Cpi: pacotes de tamanhos diferentes• netperf, foi utilizado para gerar o tráfego;
    19. 19. 5.2. Overhead no IDD• Podemos reparar que a Cpi de chegada e saída aumenta com o tamanho o pacote.• Existe menos de uma interrupção por pacote quando pacotes são pequenos, assim diminuindo o Cpi • Cpi media da carga de trabalho 1: 0.01195 ms/pacotes.
    20. 20. 5.3 Interferência entre VMsAumento de instruções (AI) - aumento no IC (I executadas)Dilatação da instrução (DI) - aumento no CPIInterferencia (I) é qualquer aumento no tempo de CPU (a) I - 3,19% DI - 3% AI 0,32%
    21. 21. 6. Estudo de Caso e Validação do Modelo • Determinado empiricamente o Sik       Cpi        Pik         Ncpu • Obtido pelo modelo o λ1max= 7.699  (ponto de saturação) o Demanda e Utilização
    22. 22. 7. Conclusão e Trabalhos Futuros• Os autores do artigo concluem que este foi o primeiro trabalho que teve como proposta inicial a avaliação de desempenho de aplicações em ambiente virtual e validação com experimentação.• A avaliação de desempenho apresentada neste artigo é possível mostrar que o overhead de virtualização aumenta quando as máquinas virtuais compartilham a mesma CPU.• Esse overhead extra que foi calculado não é contabilizado por modelos analíticos, nem por escalonadores e acredita-se que com esta descoberta os modelos analíticos criados poderiam ser melhorados e direcionados para diminuir o custo da virtualização cada vez mais.
    23. 23. 7. Conclusão e Trabalhos Futuros• Nos trabalhos futuros, os autores deixam como proposta a validação do modelo deles para outras cargas de trabalho.• Utilizar outros ambientes virtuais e desenvolver uma ferramenta que utiliza o modelo proposto por eles.
    24. 24. Dúvidas?Medindo e Modelando o Desempenho de Aplicações em um Ambiente Virtual Edicarlos, Gustavo, Rafael, Tadeu

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