[論文レビュー] Server Structure Proposal and Automatic Verification Technology on IaaS Cloud of Plural Type Servers

Yoji Yamato|arXiv (Cornell University)|Nov 29, 2016

Cloud Computing and Resource Management参考文献 8被引用数 13

ひとこと要約

本稿では、ベアメタルサーバー、コンテナ、仮想マシンを統合した異種IaaSクラウドにおけるサーバー構成の推奨と自動的性能検証システムを提案する。OpenStackからの測定性能データを用いて最適化されたOpenStack Heatテンプレートを生成し、ワークロードテストを用いて自動的に検証することで、高性能クラウド構築に必要なユーザーの専門知識の必要性を低減することを目的としている。

ABSTRACT

In this paper, we propose a server structure proposal and automatic performance verification technology which proposes and verifies an appropriate server structure on Infrastructure as a Service (IaaS) cloud with baremetal servers, container based virtual servers and virtual machines. Recently, cloud services have been progressed and providers provide not only virtual machines but also baremetal servers and container based virtual servers. However, users need to design an appropriate server structure for their requirements based on 3 types quantitative performances and users need much technical knowledge to optimize their system performances. Therefore, we study a technology which satisfies users' performance requirements on these 3 types IaaS cloud. Firstly, we measure performances of a baremetal server, Docker containers, KVM (Kernel based Virtual Machine) virtual machines on OpenStack with virtual server number changing. Secondly, we propose a server structure proposal technology based on the measured quantitative data. A server structure proposal technology receives an abstract template of OpenStack Heat and function/performance requirements and then creates a concrete template with server specification information. Thirdly, we propose an automatic performance verification technology which executes necessary performance tests automatically on provisioned user environments according to the template.

研究の動機と目的

• ベアメタル、コンテナ、仮想マシンといった多様なIaaSタイプ間で最適なサーバー構成を選択する課題を、深いシステム知識がなくても解決すること。
• 機能要件および性能要件を具体的なインfraストラクチャテンプレートにマッピングするプロセスを自動化することで、ユーザーのパフォーマンスチューニング負荷を軽減すること。
• 提案されたサーバー構成が指定された性能基準を満たしていることを保証するため、自動的な検証を可能にすること。
• ベアメタル、コンテナ化、仮想化ワークロードを統一した構成と検証が可能な、異種クラウド環境をサポートすること。

提案手法

• OpenStack環境下で、仮想サーバー数を変化させた状態で、ベアメタルサーバー、Dockerコンテナ、KVM仮想マシンの定量的性能特性（例：CPU、メモリ、I/O）を測定した。
• 抽象的なOpenStack Heatテンプレートとパフォーマンス／機能要件を入力として受け取り、実測性能データを用いてそれらを具体的なサーバー仕様にマッピングするサーバー構成提案エンジンを開発した。
• 生成されたテンプレートをデプロイし、事前に定義されたパフォーマンステストを実行することで、要件を満たしているかを検証する自動パフォーマンス検証パイプラインを設計した。
• 提案プロセスと検証プロセスを統合し、マルチタイプIaaSデプロイメントテンプレートをサポートする統合システムを構築した。
• 最終的なサーバー構成の表現とデプロイメントを実現するため、OpenStack Heatをオchestrationレイヤーとして使用した。
• 検証段階で、実世界の状況を想定したワークロード固有のベンチマークを適用し、実環境下でのパフォーマンスを評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 OpenStack環境下で、負荷状態を変化させた場合に、ベアメタルサーバー、コンテナ、仮想マシンのパフォーマンス特性はどのように異なるか？
• RQ2 測定データに基づくアプローチによって、異種IaaSタイプ間で最適な構成を選択するための専門的知識の必要性を低減できるか？
• RQ3 自動パフォーマンス検証は、提案された構成がユーザー指定のパフォーマンス要件を満たしていることをどの程度確実に保証できるか？
• RQ4 テンプレートベースのシステムは、混合IaaSデプロイメントタイプにおいて、機能とパフォーマンスの両立を図る構成を効果的に生成・検証できるか？

主な発見

• ベアメタルサーバー、コンテナ、仮想マシン間でパフォーマンス特性に顕著な差が認められ、同程度のワークロード下でコンテナは低いオーバーヘッドと高いリソース効率を示した。
• 提案されたサーバー構成提案技術は、実測パフォーマンスデータを用いて、高レベルの要件を具体的なOpenStack Heatテンプレートにマッピングすることに成功した。
• 自動パフォーマンス検証により、デプロイされた構成が指定されたパフォーマンス基準を満たしていることが正しく検証され、誤設定のリスクが低減した。
• 本システムにより、混合IaaS環境における最適な構成選定に伴う手動チューニングや専門的知識の必要性が著しく減少した。
• 評価結果から、本アプローチが異種クラウドデプロイメントにおけるデプロイメントの信頼性とパフォーマンス予測可能性を向上させていることが示された。
• 本システムは、複数のIaaSタイプにわたる構成の生成と検証が可能であることを実証したが、著者らは第4節における評価カバレッジが不十分であると指摘している。