Servervirtualisering ger fördelar i autonom resurshantering, men leder också till nya utmaningar. Den utmaning som papperet adresserar är profilering av information om fysiskt resursutnyttjande av virtuella maskiner när de konsolideras på en enda server. Profilering är mycket svårt på grund av dynamiska kartläggningsrelationer av resursaktiviteter mellan det virtuella lagret och det fysiska lagret. Problemet förvärras ytterligare av korsresource-användning orsakssamband på grund av virtualisering overhead och resursutnyttjande multiplexing mellan olika virtuella maskiner. Vi formulerar profilering som ett källseparationsproblem som studeras i digital signalbehandling, och utformar en riktad faktorgraf (DFG) för att modellera de multivariata beroenderelationerna mellan olika resurser (CPU, minne, disk, nätverk) över virtuella och fysiska lager. En referensbaserad metod är utformad för att bygga en DFG-baserad modell för problemet med kalibrering av VM-information. En kalibreringsmekanism för körtid föreslås baserad på den DFG-baserade modellen och förbättras ytterligare med en robust ombyggnadsmetod baserad på styrd regression. Den föreslagna metoden resulterar i uppskattningar av fysiskt resursutnyttjande på enskilda virtuella maskiner och fysiska servrar aggregerat resursutnyttjande. Vi presenterar en fallstudie med hjälp av Xen-virtualiseringsplattformen och utvärderar metoden för olika konsolideringsscenarier med olika tillämpningar som RUBiS, IOzone, SysBench och Netperf. Resultaten visar att DFG-kalibreringen avsevärt förbättrar noggrannheten hos den resursanvändningsinformation som samlas in i gästdatorer eftersom det minskar relativa fel i CPU-användning från 44,8% ner till 3,9% för CPU-intensiva applikationer och relativa fel i diskskrivningshastigheten från 391,5% ner till 10,6% för IO-intensiva applikationer, starkt argumentera för effektiviteten av den föreslagna DFG-kalibreringsmetoden.
Lu m.fl. REF föreslår en metod som använder en riktad faktorgraf för att modellera de multivariata beroendeförhållandena mellan olika resurser (CPU, minne, disk, nätverk) över virtuella och fysiska lager.
Untangling mixed information to calibrate resource utilization in virtual machines
{'venue': "ICAC '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}