[논문 리뷰] Silentium! Run-Analyse-Eradicate the Noise out of the DB/OS Stack

Wolfgang Mauerer, Ralf Ramsauer외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 01.

Advanced Data Storage Technologies인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 DB/OS 스택에서의 간섭을 단계적으로 제거함으로써 다중 테넌트 메모리 기반 데이터베이스에서 성능 노이즈를 제거하는 체계적인 접근법을 제안한다. 이로 인해 경쟁하는 테넌트의 워크로드가 저하되지 않은 채 베어메탈 성능에 근접한 밀리초 이내의 지연 시간 결정성 성능을 달성한다. 주요 결과로는 전문가가 OS를 구성함으로써 거의 베어메탈 수준의 성능을 달성할 수 있으며, 이는 특정 워크로드에 대해 맞춤형 OS 개발이 덜 필수적이게 한다는 것을 보여준다.

ABSTRACT

When multiple tenants compete for resources, database performance tends to suffer. Yet there are several scenarios where guaranteed sub-millisecond latencies are crucial, such as in real-time scenarios, IoT, or when operating in safety-critical environments. In this paper, we study how to make query latencies deterministic in the face of noise (whether caused by other tenants or unrelated operating systems tasks). We perform controlled experiments with an in-memory database in a multi-tenant setting, where we successively eradicate noisy interference from within the system software stack, to the point where the engine runs close to bare-metal on the underlying hardware. We show that we can achieve query latencies comparable to the database engine running as the sole tenant, but without noticeably impacting the workload of competing tenants. We discuss these results in the context of ongoing efforts to build custom operating systems for database workloads, and point out that for certain use cases, the margin for improvement is rather narrow. In fact, for scenarios like ours, existing operating systems might just be good enough, provided that they are expertly configured. We then critically discuss these findings in the light of a broader family of database systems (e.g., including disk-based), and the technological disruption of the advances in modern hardware.

연구 동기 및 목표

• 자원 경쟁과 시스템 노이즈로 인한 다중 테넌트 메모리 기반 데이터베이스의 성능 변동성 문제 해결.
• 기존 운영 체제가 전문가 설정을 통해 거의 베어메탈 성능을 달성할 수 있는지 조사하여 맞춤형 OS 개발의 필요성을 줄이기.
• 실시간 및 안전성 중심 워크로드에서 경쟁하는 테넌트와 OS 작업으로 인한 쿼리 지연 시간에 미치는 영향 평가.
• 현대 하드웨어 환경에서 스택 수준 최적화를 통한 성능 향상의 실질적 한계 파악.

제안 방법

• 성능 간섭을 고립하고 측정하기 위해 다중 테넌트 환경에서 메모리 기반 데이터베이스를 사용해 통제된 실험 수행.
• 응용 프로그램 수준 설정에서 시작하여 하드웨어 및 커널 최적화까지 진행되는 순차적 방식으로 OS 및 데이터베이스 스택의 노이즈 원인 제거.
• CPU 스케줄링, 메모리 관리, 인터럽트 처리와 같은 OS 구성 요소를 워크로드 인식 기반으로 설정하여 지터와 지연 시간 급증 감소.
• 각 최적화 단계 이전 및 이후의 쿼리 지연 시간 측정을 통해 각 노이즈 원인 제거의 영향도 정량화.
• 최종 성능을 단일 테넌트 베어메탈 배포와 비교하여 다중 테넌트 구성이 최적 성능에 얼마나 가까이 도달하는지 평가.
• 성능 향상과 경쟁 테넌트 워크로드에 미치는 영향의 상충 관계 평가를 통해 비침습적 운영 보장.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 테넌트 메모리 기반 데이터베이스에서 체계적인 스택 수준 최적화를 통해 성능 노이즈를 얼마나 제거할 수 있는가?
• RQ2 전문가가 결정성 있는 데이터베이스 워크로드에 맞게 구성한 표준 OS는 얼마나 베어메탈 성능에 가까이 갈 수 있는가?
• RQ3 DB/OS 스택에서 노이즈를 제거할 경우 경쟁하는 테넌트에 어떤 성능 영향을 미치는가?
• RQ4 어떤 상황에서는 데이터베이스를 위한 맞춤형 OS 개발이 여전히 필요한가, 아니면 기존 OS의 전문가 설정만으로도 충분한가?

주요 결과

• DB/OS 스택의 노이즈를 체계적으로 제거함으로써 저자들은 단일 테넌트가 베어메탈 하드웨어에서 실행되는 데이터베이스와 유사한 쿼리 지연 시간을 달성한다.
• 성능 향상은 상당히 크며 — 지연 시간 지터가 극적으로 감소한다 — 경쟁하는 테넌트의 성능 저하 없이 달성된다.
• 실시간 및 안전성 중심 워크로드의 경우 기존 운영 체제가 전문가가 설정하면 충분히 기능할 수 있으며, 이는 맞춤형 OS 개발의 필요성을 줄여준다.
• 전문가가 설정한 표준 OS와 베어메탈 배포 간 성능 격차는 미미하여, 이러한 상황에서 추가적인 OS 특화에 따른 수익 감소가 나타난다.
• 이 연구는 하드웨어 발전과 현대 운영 체제의 기능 향상으로 인해 특정 워크로드에 대해 맞춤형 데이터베이스 운영 체제의 성능 우위가 줄어들었다고 강조한다.