Abstract-Cloud infrastrukturleverantörer behöver tillförlitliga verktyg prestandaanalys för sina noder. Dessutom är analysen av virtuella maskiner ett viktigt krav när det gäller att kvantifiera molnprestanda. Emellertid är grundorsaksanalys, i händelse av oväntade krascher eller avvikande beteende i virtuella maskiner, fortfarande en stor utmaning. Moderna spårningsverktyg som LTTng tillåter finkornig analys - om än vid en minimal körning overhead, och att vara OS beroende. I detta dokument föreslår vi HAVANA, en maskinvaruassisterad VM-analysalgoritm som samlar in och analyserar ren maskinvaruspårningsdata, utan något beroende av den underliggande OS- eller prestandaanalysinfrastrukturen. Vårt tillvägagångssätt är helt icke-inträngande och kräver ingen prestandastatistik, spårning eller logginsamling från den virtuella maskinen. Vi använde den nyligen introducerade Intel PT ISA förlängningar på moderna Intel Skylake processorer för att visa sin effektivitet och noterade att i våra experimentella scenarier, leder det till en liten overhead på upp till 1%, jämfört med 3,6-28,7% för liknande VM spåranalys som gjorts med programvara-bara system som LTTng. Vår föreslagna algoritm för spåranalys av virtuella datorer har också varit öppen för ytterligare förbättringar och till nytta för andra utvecklare. Dessutom utvecklade vi interaktiva verktyg för Resurs- och processkontroll Flödesvisualisering för att analysera maskinvaruspårningsdata och presentera ett verkligt användningsfall i papperet som gjorde det möjligt för oss att se oväntad resursförbrukning hos virtuella maskiner.
I REF använde författarna de nyligen introducerade Intel PT ISA-tilläggen på moderna Intel Skylake-processorer för att analysera prestanda hos virtuella maskiner.
Low Overhead Hardware-Assisted Virtual Machine Analysis and Profiling
{'venue': '2016 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps)', 'journal': '2016 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}