The methodology for our performance

The methodology for our performance comparison of hypervisors 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

Kết quả (Việt) 2:

Các phương pháp để so sánh hiệu suất của chúng ta về các hypervisor 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 đĩa