Understanding performance metrics and their collection in dynamic virtual machines

• Autorzy: Młyński M.

Warianty tytułu

PL

Zrozumienie metryk wydajności oraz ich gromadzenia w dynamicznych maszynach wirtualnych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Dynamic and distributed virtual environments are much more difficult to monitor than are individual servers. Shared resources which change according to external circumstances cause many challenges and difficulties. This paper addresses an approach to the monitoring of virtual environments. Various evaluations and experiments, a comparison with the Grid, and other available virtual solutions, are also presented.

PL

Niniejszy artykuł omawia realne problemy związana z monitorowaniem dynamicznego środowiska wirtualnego. Proces monitorowania wydajności w takich systemach jest bardziej złożony niż dla serwerów indywidualnych. Zasoby współdzielone, których charakterystyki zmieniają się w zależności od zewnętrznych warunków tworzą wiele wyzwań w zakresie monitorowania wydajności. Maszyny wirtualne posiadają możliwości dynamicznych zmian architektury sprzętowej, dlatego systemy monitorowania dla takich środowisk musza charakteryzować się większą elastycznością, oraz posiadać mechanizmy pozwalające na wychwycenie dynamicznych zmian architektury sprzętowej systemu komputerowego. Technologie wirtualizacyjne takie jak mikro-partycjonowanie, współdzielenie procesorów pomiędzy kilkoma systemami, wspólne pasma sieciowe oraz partycje mobilne, są obszarem, gdzie dynamika zmian charakterystyki sprzętu odgrywa szczególna rolę. W artykule zaprezentowany został także prototyp systemu do monitorowania środowisk wirtualnych opartych na maszynie wirtualizacyjnej PowerVM. Prototyp zakłada wykorzystanie dwu modułów G-Collector i G-Analyzer. Przetworzone wyniki są następnie prezentowane w formie graficznej w infrastrukturze systemu Gangla. Przedstawiony prototyp umożliwia rozbudowę o takie elementy jak: udoskonalenie modelu przekazywanych danych uwzględniającego opóźnienia czasowe oraz interpretacji niedeterministycznych danych, adaptacyjne przewidywanie wykorzystania zasobów, czy też synchronizacja czasowa odczytanych metryk.

Słowa kluczowe

EN

DLPAR; micro-partitioning; virtualization; virtual I/O server; performance monitoring; dynamic infrastructure

• Wydawca: Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Polskiej Akademii Nauk
• Czasopismo: Theoretical and Applied Informatics
• Rocznik: 2010
• Tom: Vol. 22, No. 2
• Strony: 115--130
• Opis fizyczny: Bibliogr. 23 poz., rys.

Twórcy

autor

Młyński M.

• Association for Computing Machinery,

Bibliografia

• 1. G. Vallee, T. Naughton, S. L. Scott: System Management Software for Virtual Environments.Proceedings of the 4th International Conference on Computing Frontiers, May 2007.
• 2. G. Vallee, S. L. Scott: Xen-oscar for cluster virtualization. In Proceedings of ISPAWorkshops: Workshop on Xen in HPC Cluster and Grid Computing Environments (XHPC),pp. 487-498, 2006.
• 3. K. Keahey, K. Doering, I. Foster: From sanbox to playground: dynamic virtual environments in the grid. In 5th IEEE/ACM International Workshop on Grid Computing, pp. 34-42, November 2004.
• 4. B. Dragovic, K. Fraser, S. Hand, T. Harris, A. Ho, I. Pratt, A. Warfield, P. Barham, R.Neugebauer: Xen and the art of virtualization. In Proceedings of the ACM Symposium on Operating Systems Principles, October 2003.
• 5. F. Bellard: QEMU, a fast and portable dynamic translator. In USENIX 2005 Annual Technical Conference, Anaheim, CA, USA, April 2005.
• 6. W. Emeneker, D. Jackson, J. Butikofer, D. Stanzione: Dynamic virtual clustering with Xen and Moab. In Proceedings of ISPAWorkshop: Workshop on Xen in HPC Cluster and Grid Computing Environmants (XHPC), pp. 440-451, 2006.
• 7. C. Bouras, E. Giannaka: Monitoring and Analyzing Performance of Networked Virtual Environments: The Case of EVE. Proceedings of the 8th IEEE International Symposium on Distributed Simulation and Real-Time Applications, 2004.
• 8. K. Kourai, S. Chiba: HyperSpector: virtual distributed monitoring environments for secure intrusion detection. Proceedings of the 1st ACM/USENIX International Conference on Virtual Execution Environments, 2005.
• 9. S. T. Jones, A. C. Arpaci-Dusseau, R. H. Arpaci-Dusseau: Geiger: monitoring the buffer cache in a virtual machine environment. ACM SIGPLAN, 2006.
• 10. S. Smallen, K. Ericson, J. Hayes, C. Olschanowsky: User-level grid monitoring with Inca 2. Proceedings of the 2007 Workshop on Grid Monitoring, 2007.
• 11. I. Legrand, H. Newman, R. Voicu, C. Cirstoiu, C. Grigoras, M. Toarta, C. Dobre: Mon-ALISA: An Agent based, Dynamic Service System to Monitor, Control and Optimize Grid based Applications. In CHEP 2004, Interlaken, Switzerland, September 2004.
• 12. S. Andreozzi, N. D. Bortoli, S. Fantinel, A. Ghiselli, G. L. Rubini, G. Tortone, M. C. Vistoli: GridICE: a monitoring service for Grid systems. Future Generation Computer Systems, 21(4):559-571, 2005.
• 13. M. Massie, B. Chun, D. Culler: The Ganglia Distributed Monitoring System: Design, Implementation, and Experience. Parallel Computing, Elsevier, April 2004.
• 14. S. Smallen, C. Olschanowsky, K. Ericson, P. Beckman, J. M. Schopf: The Inca Test Harness and Reporting Framework. In Proceedings of Supercomputing 04, November 2004.
• 15. M. Mlynski: The influence of the IBM pSeries servers virtualization mechanism on dynamic resource allocation in AIX 5L. Scalable Computing, Practice and Experience Scientific International Journal for Parallel and Distributed Computing, Volume 10, no. 2, pp. 189-199, June 2009.
• 16. M. Mlynski: Automatic adjustment of the settings of workload manager for adaptive performance management. Theoretical and Applied Informatics, Vol. 21 , No. 1, pp. 37-56,2009.
• 17. M. Mlynski: Dynamic resource allocation in AIX 5L. XII Conference of Real Time Systems,WKL, pp. 247-256, 2005.
• 18. C. Hales, C. Milsted, O. Stadler, M. Vagmo: PowerVM Virtualization on IBM System p:Introduction and Configuration, IBM International Technical Support Organization, USA, 2009.
• 19. I. Wootten, S. Rajbhandari, O. Rana, J. S. Pahwa: Actor Provenance Capture With Ganglia.Proceedings of the 6th IEEE International Symposium on Cluster Computing and Grid (CCGRID), 2006.
• 20. S. Rixner: Network Virtualization: Breaking the Performance Barrier, ACM Queue, January 2008.
• 21. W. J. Armstrong, R. L. Arndt, D. C. Bouther, R. G. Kovacs, D. Larson, K. A. Lucke, N.Nayar, R. C. Swanberg: Advanced virtualization capabilities of POWER5 systems. IBM Journal of Research and Development, Vol. 49, pp. 523-532, 2005.
• 22. K. Milberg: Optimizing AIX 5L performance: Monitoring your CPU. IBM developer-Works, 2007.
• 23. I. Dimmer, V. Haug, T. Huche, A. K. Singh, M. Vcegmo, A. K. Venkataran, S. Vetter: IBM PowerVM Virtualization Managing and Monitoring. IBM ITSO, 2009.