bloggers [18]; however, these studi

bloggers [18]; however, these studies have tried to simply find the fastest hypervisor, not understand the strengths and weaknesses of each as we do.

III. METHODOLOGY

The methodology for our performance comparison of hy- pervisors is to drill down each resource component one by one with a specific benchmark workload. The components include CPU, memory, disk I/O, and network I/O. Each component has different virtualization requirements that need to be tested with different workloads. We follow this with a set of more general workloads representative of higher-level applications.

When a VM is created, it is assigned a certain number of virtual CPUs (VCPU). VCPU can represent how many cores this VM can use. However, VCPU does not guarantee a specific physical CPU is dedicated to the VM, rather it represents a flexible assignment of physical to virtual CPUs, which may be further subdivided based on the scheduling weights of different VMs. The CPU scheduling parameters used by the hypervisor can impact the overhead added for handling CPU-intensive tasks. We study cases where VMs are assigned a single VCPU or four VCPUs (the max on our test system).

The hypervisor must provide a layer of indirection between the guest OS and the system’s memory to ensure both per- formance isolation and data integrity. With hardware-assisted virtualization, this mapping is done through Extended Page Table (Intel) or Rapid Virtualization Indexing (AMD) support built into the Memory Management Unit (MMU), which provides a significant performance boost compared to doing memory translation in software [12]. Despite all using this hardware, the hypervisors we compare can all take advantage of it in different ways, leading to varying performance levels.

Disk IO is a common source of overhead in virtualization platforms. If paravirtualization is used, then the IO path between the guest VM and hypervisor can be optimized. With full virtualization, this is not possible, and there is not yet wide support for hardware-assisted disk device virtualization. As a result, the hypervisor must emulate the functionality of the disk device, potentially leading to large overheads. To characterize these overheads, we test a range of IO types and sizes, as well as higher level IO behavior such as that from an email, file, or web server.

Network performance is also a critical source of over- head for many virtualization platforms since many VMs run network-based applications such as web sites. Therefore, two major factors for the performance are network bandwidth (throughput), and latency. Preliminary support for network card-assisted virtualization is being developed [19], but this feature is not standardized enough for our tests. Our network benchmarks stress both low-level network characteristics and web server performance.

In addition to the component-level tests described above, we run several application level benchmarks. These bench- marks illustrate how the overhead of different components interact to determine overall performance. Finally, we also test scenarios where multiple interfering VMs run simultaneously. Performance isolation is an important goal for the virtual- ization layer, particularly when used in cloud environments. If the performance isolation fails, customers may complain that the VM performance varies depending on other tenants’ usage pattern. In our composite benchmarking experiments, we explore how well the hypervisor schedules or manages the physical resources shared by VMs.

IV. BENCHMARK RESULTS

A. Experimental Setup

The goal of our system setup is to provide complete fair- ness in all the aspects that can affect the system performance.

Hardware Setting: For a fair comparison, the hardware set- tings are exactly the same for all the hypervisors by using one server machine, which has two 147GB disks that are divided into three paritions. Hyper-V occupies one partition, VMware vSphere occupies one parition, and KVM and Xen share the same linux installation that can be booted using either Xen or the KVM kernel. The machine has Intel(R) Xeon (R) 5160

Kết quả (Việt) 1:

Blog [18]; Tuy nhiên, các nghiên cứu đã cố gắng để chỉ đơn giản là tìm thấy hypervisor nhanh nhất, không hiểu những điểm mạnh và điểm yếu của mỗi khi chúng tôi làm.III. PHƯƠNG PHÁPCác phương pháp để chúng tôi so sánh hiệu suất của hy-pervisors là để khoan xuống mỗi thành phần tài nguyên một với một khối lượng công việc cụ thể điểm chuẩn. Các thành phần bao gồm CPU, bộ nhớ, đĩa I/O và mạng I/O. Mỗi thành phần đã yêu cầu ảo hóa khác nhau mà cần phải được kiểm tra với khối lượng công việc khác nhau. Chúng tôi làm theo điều này với một tập hợp các khối lượng công việc tổng quát hơn đại diện của các ứng dụng cao cấp.Khi một máy ảo được tạo ra, nó được phân công một số lượng nhất định của CPU ảo (VCPU). VCPU có thể đại diện cho bao nhiêu lõi này VM có thể sử dụng. Tuy nhiên, VCPU không đảm bảo một CPU vật lý cụ thể dành riêng cho máy ảo, thay vào đó nó đại diện cho một nhiệm vụ linh hoạt của vật lý ảo CPU, mà có thể được chia ra dựa trên trọng lượng lập lịch trình của máy ảo khác nhau. CPU lập kế hoạch tham số được sử dụng bởi hypervisor có thể ảnh hưởng đến chi phí thêm để xử lý CPU-chuyên sâu nhiệm vụ. Chúng tôi nghiên cứu trường hợp mà máy ảo được gán một VCPU duy nhất hoặc bốn VCPUs (tối đa trên hệ thống thử nghiệm của chúng tôi).Hypervisor phải cung cấp một lớp của mình giữa khách hệ điều hành và bộ nhớ của hệ thống để đảm bảo sự cô lập mỗi formance và toàn vẹn dữ liệu. Với ảo hóa phần cứng hỗ trợ, lập bản đồ này được thực hiện thông qua mở rộng trang bảng (Intel) hoặc hỗ trợ nhanh chóng ảo hóa Indexing (AMD) được xây dựng vào đơn vị quản lý bộ nhớ (MMU), cung cấp một hiệu suất đáng kể tăng so với làm bộ nhớ dịch thuật trong phần mềm [12]. Mặc dù tất cả bằng cách sử dụng phần cứng này, hypervisors chúng tôi so sánh tất cả có thể sử dụng nó theo những cách khác nhau, dẫn đến mức hiệu suất khác nhau.Đĩa IO là một nguồn phổ biến của các chi phí trong nền tảng ảo hóa. Nếu paravirtualization được sử dụng, sau đó giữa khách VM và hypervisor IO, đường dẫn có thể được tối ưu hóa. Với ảo hóa đầy đủ, điều này là không thể, và không có được nhiều hỗ trợ cho phần cứng hỗ trợ đĩa thiết bị ảo hóa. Kết quả là, hypervisor phải thi đua các chức năng của thiết bị đĩa, có khả năng dẫn đến lớn overheads. Để mô tả các overheads, chúng tôi kiểm tra một loạt các IO loại và kích cỡ, cũng như cao cấp IO hành vi ví dụ như từ một email, tệp, hoặc máy chủ web.Hiệu suất mạng cũng là một nguồn quan trọng của trên-đầu cho nhiều nền tảng ảo hóa từ nhiều máy ảo chạy ứng dụng dựa trên mạng chẳng hạn như các trang web. Vì vậy, hai yếu tố chính để thực hiện là mạng băng thông (thông qua), và độ trễ. Sơ bộ hỗ trợ cho mạng hỗ trợ thẻ ảo hóa đang là phát triển [19], nhưng tính năng này là không đủ để thử nghiệm của chúng tôi được chuẩn hóa. Điểm chuẩn mạng của chúng tôi nhấn mạnh cả hai đặc điểm mạng ở độ cao thấp và hiệu suất máy chủ web.Ngoài các bài kiểm tra thành phần cấp mô tả ở trên, chúng tôi chạy một số ứng dụng cấp tiêu chuẩn. Các nhãn hiệu băng ghế dự bị minh họa làm thế nào chi phí của các thành phần khác nhau tương tác để xác định hiệu suất tổng thể. Cuối cùng, chúng tôi cũng kiểm tra tình huống nơi nhiều máy ảo interfering chạy đồng thời. Hiệu suất cô lập là một mục tiêu quan trọng cho các lớp ảo ization, đặc biệt là khi được sử dụng trong môi trường đám mây. Nếu sự tách biệt hiệu suất không thành công, khách có thể khiếu nại rằng hiệu suất máy ảo khác nhau tùy thuộc vào các người thuê nhà sử dụng mô hình. Trong chúng tôi composite điểm chuẩn thử nghiệm, chúng tôi tìm hiểu làm thế nào tốt hypervisor lịch hoặc quản lý các nguồn tài nguyên vật lý được chia sẻ bởi VMs.IV. BENCHMARK KẾT QUẢA. thử nghiệm thiết lậpMục tiêu thiết lập hệ thống của chúng tôi là cung cấp cho hội chợ-ness hoàn thành tất cả các khía cạnh có thể ảnh hưởng đến hiệu năng hệ thống.Thiết đặt phần cứng: Để so sánh công bằng, thiết lập phần cứng-tings là chính xác như nhau cho tất cả các hypervisors bằng cách sử dụng một máy chủ có hai đĩa 147GB được chia thành ba paritions. Hyper-V chiếm một phân vùng, VMware vSphere chiếm một parition và KVM và Xen chia sẻ cùng cài đặt linux có thể được khởi động bằng cách sử dụng Xen hoặc hạt nhân KVM. Máy có Intel(R) Xeon (R) 5160

Kết quả (Việt) 2:

blogger [18]; Tuy nhiên, những nghiên cứu đã cố gắng chỉ đơn giản là tìm các hypervisor nhanh nhất, không hiểu được điểm mạnh và điểm yếu của mỗi khi chúng ta làm. III. PHƯƠNG PHÁP LUẬN Các phương pháp để so sánh hiệu suất của chúng tôi pervisors hy- là đi sâu từng phần một tài nguyên bởi một với một khối lượng công việc chuẩn cụ thể. Các thành phần bao gồm CPU, bộ nhớ, đĩa I / O, và mạng I / O. Mỗi thành phần có yêu cầu ảo hóa khác nhau mà cần phải được thử nghiệm với khối lượng công việc khác nhau. Chúng tôi làm theo điều này với một tập hợp tổng quát hơn khối lượng công việc đại diện của các ứng dụng cấp cao hơn. Khi một máy ảo được tạo ra, nó được gán một số lượng nhất định của CPU ảo (VCPU). VCPU có thể đại diện cho bao nhiêu lõi VM này có thể sử dụng. Tuy nhiên, VCPU không đảm bảo một CPU vật lý cụ thể là dành riêng cho các máy ảo, thay vì nó đại diện cho một tập linh hoạt của vật chất để CPU ảo, trong đó có thể được chia nhỏ hơn nữa dựa trên các trọng lịch trình của máy ảo khác nhau. Các thông số lập lịch CPU được sử dụng bởi các hypervisor có thể tác động phần phụ phí cho việc xử lý CPU chuyên sâu. Chúng tôi nghiên cứu trường hợp máy ảo được gán một VCPU đơn hoặc bốn VCPUs (tối đa trên hệ thống thử nghiệm của chúng tôi). Hypervisor phải cung cấp một lớp về mình giữa các hệ điều hành khách và bộ nhớ của hệ thống để đảm bảo cả hai trọng cô lập hiệu qủa và toàn vẹn dữ liệu. Với phần cứng hỗ trợ ảo hóa, bản đồ này được thực hiện thông qua mở rộng trang bảng (Intel) hoặc Rapid Virtualization Indexing (AMD) hỗ trợ xây dựng vào các đơn vị quản lý bộ nhớ (MMU), cung cấp một hiệu suất tăng đáng kể so với làm dịch bộ nhớ trong phần mềm [12 ]. Mặc dù tất cả các sử dụng phần cứng này, các siêu giám sát chúng ta so sánh đều có thể tận dụng lợi thế của nó theo những cách khác nhau, dẫn đến thay đổi mức độ hiệu quả. Disk IO là một nguồn chung của chi phí trong các nền tảng ảo hóa. Nếu paravirtualization được sử dụng, sau đó con đường IO giữa các máy khách VM và hypervisor có thể được tối ưu hóa. Với ảo hóa đầy đủ, điều này là không thể, và vẫn chưa có được ủng hộ rộng rãi cho phần cứng hỗ trợ ảo hóa thiết bị đĩa. Kết quả là, các hypervisor phải nâng cao tính năng của thiết bị đĩa, có khả năng dẫn đến các chi phí lớn. Để mô tả những chi phí chung, chúng tôi kiểm tra một loạt các loại và kích cỡ IO, cũng như mức độ IO hành vi cao hơn chẳng hạn như từ một email, tập tin, hoặc máy chủ web. Hiệu suất mạng cũng là một nguồn quan trọng của người đứng đầu quá mức cho nhiều nền tảng ảo hóa vì nhiều máy ảo chạy các ứng dụng dựa trên mạng chẳng hạn như các trang web. Vì vậy, hai yếu tố chính để thực hiện là băng thông mạng (thông lượng), và độ trễ. Hỗ trợ sơ bộ cho thẻ hỗ trợ mạng ảo hóa đang được phát triển [19], nhưng tính năng này không được chuẩn đủ cho các bài kiểm tra của chúng tôi. Điểm chuẩn mạng của chúng tôi nhấn mạnh cả hai đặc tính mạng cấp thấp và hiệu suất máy chủ web. Ngoài những bài kiểm tra thành phần cấp mô tả ở trên, chúng tôi chạy một số tiêu chuẩn mức độ ứng dụng. Những dấu bench- minh họa cho việc cần thiết của các thành phần khác nhau tương tác để xác định hiệu suất tổng thể. Cuối cùng, chúng tôi cũng kiểm tra kịch bản mà nhiều máy ảo chạy đồng thời can thiệp. Hiệu suất phân lập là một mục tiêu quan trọng đối với các lớp hóa virtual-, đặc biệt là khi được sử dụng trong các môi trường điện toán đám mây. Nếu cô lập hiệu suất không thành công, khách hàng có thể phàn nàn rằng hiệu suất VM khác nhau tùy thuộc vào cách sử dụng mô hình thuê khác '. Trong các thí nghiệm chuẩn hỗn hợp của chúng tôi, chúng tôi khám phá làm thế nào cũng lịch ảo hoặc quản lý các nguồn lực vật chất được chia sẻ bởi các máy ảo. IV. Kết quả benchmark A. Cài đặt thử nghiệm Mục tiêu của thiết lập hệ thống của chúng tôi là cung cấp đầy đủ Ness fair- trong tất cả các khía cạnh mà có thể ảnh hưởng đến hiệu suất hệ thống. Thiết lập phần cứng: Để so sánh công bằng, Tings các set-phần cứng giống hệt nhau cho tất cả các siêu giám sát bằng cách sử dụng một máy chủ, trong đó có hai đĩa 147GB được chia thành ba paritions. Hyper-V chiếm một phân vùng, VMware vSphere chiếm một parition, và KVM và Xen chia sẻ các cài đặt linux tương tự mà có thể được khởi động bằng cách sử dụng Xen hoặc hạt nhân KVM. Máy có Intel (R) Xeon (R) 5160