Nästa generations datacenter (NGDC) omvandlar arbetsintensiva, hårdkodade system till delade, virtualiserade, automatiserade och fullt hanterade adaptiva infrastrukturer. Virtualiseringstekniker utlovar stora möjligheter att minska energi- och hårdvarukostnaderna genom serverkonsolidering. Dessutom kan virtualisering optimera resursdelning mellan program som finns i olika virtuella maskiner för att bättre möta deras resursbehov. Men för att säkert övergå ett program som körs inbyggt på verklig hårdvara till en virtualiserad miljö, måste man uppskatta de ytterligare resurskrav som uppstår av virtualisering overheads. I detta arbete utformar vi en allmän metod för att uppskatta resursbehoven i applikationer när de överförs till en virtuell miljö. Vår strategi har två nyckelkomponenter: en uppsättning mikrobenchmarks för att profilera de olika typerna av virtualisering overhead på en given plattform, och en regressionsbaserad modell som kartlägger den ursprungliga systemanvändningsprofilen till en virtualiserad. Denna härledda modell kan användas för att uppskatta resurskrav för alla program som ska virtualiseras på en given plattform. Vår strategi syftar till att eliminera felbenägna manuella processer och presenterar en helt automatiserad lösning. Vi illustrerar effektiviteten av vår metodik med hjälp av Xen virtuella maskinmonitor. Vår utvärdering visar att vår automatiserade modellgenerering på ett effektivt sätt kännetecknar de olika overhead-omkostnaderna för virtualisering av två olika hårdvaruplattformar och att modellerna har ett medianförutsägelsefel på mindre än 5 % för både RUBiS- och TPC-W-riktmärken.
I REF uppskattade de resursbehoven när arbetsbelastningen flyttas från fysisk till virtualiserad infrastruktur.
Profiling and Modeling Resource Usage of Virtualized Applications. UMass
{'venue': 'Middleware', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science']}