Virtualisering i datacenter möjliggör kostnadseffektiv serverkonsolidering som kan öka systemgenomströmningen och minska strömförbrukningen. Resurshantering av virtualiserade servrar är en viktig och utmanande uppgift, särskilt när det gäller att hantera fluktuerande arbetsbelastningar och komplexa flernivåservrar. De senaste resultaten i kontrollteoribaserad resurshantering har visat på de potentiella fördelarna med att justera tilldelningarna för att matcha varierande arbetsbelastningar. Detta dokument presenterar ett nytt resurshanteringssystem som integrerar Kalman-filtret i feedback-styrenheter för att dynamiskt fördela CPU-resurser till virtuella maskiner hosting serverapplikationer. Nytt av vår strategi är användningen av Kalman filter-den optimala filtreringstekniken för tillståndsuppskattning i summan av kvadrater sense-för att spåra CPU-användningar och uppdatera tilldelningarna i enlighet därmed. Våra grundläggande styrenheter detekterar kontinuerligt och anpassar sig till oförutsedda förändringar i arbetsbelastningsintensiteten. Vår mer avancerade controller självkonfigurerar sig till alla arbetsförhållanden utan någon föregående information. Vägledande, det resulterar i inom 4,8 % av prestandan för arbetsbelastningsmedvetna styrenheter under hög intensitet arbetsbelastning förändringar, och presterar lika bra under medelintensiv trafik. Dessutom förbättras våra regulatorer för att hantera serverapplikationer på flera nivåer: genom att använda den parvisa resurskopplingen mellan applikationskomponenter ger de en genomsnittlig prestandaförbättring på 3 % när man ställs inför en stor oväntad arbetsbelastning som ökar jämfört med regulatorer som inte har någon sådan mekanism för resurskoppling. Vi utvärderar våra tekniker genom att kontrollera en 3-tier Rubis benchmarking webbplats som används på en prototyp Xen-virtualized kluster.
REF kombinerade Kalman-filtret med feedbackkontrollteorin i resurshanteringsmodellen.
Self-adaptive and self-configured CPU resource provisioning for virtualized servers using Kalman filters
{'venue': "ICAC '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}