audio encoding, compression, scient

audio encoding, compression, scientific, HTML processing, photo procesing, encryption, and decompression workloads.

Figure 8(a) shows the benchmark results for 1 VCPU case, while Figure 8(b) shows results with 4VCPUs. The re- sults show significant inconsistencies—the bzip2.decompress, scimark, tidy, and openssl benchmarks all have dramatically different results depending on the hypervisor and number of cores used. While the bzip benchmark includes a modest amount of IO, the others are all dominated by CPU and memory activity. This makes the variability we observe all the more surprising since the CPU and memory benchmarks indicated a relatively consistent ranking of hypervisor speed.
Multi-Tenant Interference
While our previous tests have only considered a single VM running in isolation, it is far more common for each server to run multiple VMs simultaneously. As virtualization platforms attempt to minimize the interference between these VMs, mul- tiplexing inevitably leads to some level of resource contention. That is, if there is more than one virtual machine which tries to use the same hardware resource, the performance of one virtual machine can be affected by other virtual machines. Even though the schedulers in hypervisors mainly isolate each virtual machine within the amount of assigned hardware resources, interference still remains in most of hypervisors [7– 10].

As the web server is a popular service in cloud infrastruc- tures, we want to see how its performance changes when other VMs run applications on the same host. In order to see the impact of each component, CPU, Memory, Disk, and network, we measure the HTTP response while stressing each of the resource components with different benchmarks.

Figure 9 shows the impact of interference in each hypervi- sor. There are four VMs: one VM runs a simple web service being accessed by a client, and the other three are used for interference generators. The experiment is divided into four phases: first a CPU based benchmark is run, followed by mem- ory, disk, and finally a network intensive application. During each phase, all three interfering VMs run the same benchmark workload and we measure the performance impact on the web VM. Note that due to benchmark timing constraints, the start and end of some phases have short periods where no interfering VMs are running. With no interference, all hypervisors have a base web response time of approximately 775 ms.
Figure 9(a) illustrates Hyper-V is sensitive to CPU, mem-
ory, and network interference. Not surprisingly, the interfering disk benchmarks have little impact on the web server since it is able to easily cache the files it is serving in memory. Figure 9(b) shows the interference sensitivity of KVM; while KVM shows a high degree of variability in response time, none of the interfering benchmarks significantly hurt performance. Figure 9(c) shows the interference sensitivity of vSphere to memory is high, whereas the sensitivity to CPU, disk, and network is very small. Finally, Figure 9(d) shows the interfer- ence sensitivity of Xen on memory and network is extremely high compared to the other hypervisors.

Figure 9(e) shows the direct comparison of four hypervi- sors. A base line shows the average response time without using hypervisors. As we also can see from Figure 7, Xen has inherent network overheads so that other workloads affect more on the application performance.

V. DISCUSSION

Our experimental results paint a complicated picture about the relative performance of different hypervisors. Clearly, there is no perfect hypervisor that is always the best choice; different applications will benefit from different hypervisors depending on their performance needs and the precise features they require. Overall, vSphere performs the best in our tests, not

Kết quả (Việt) 1:

mã hóa âm thanh, nén, khoa học, chế biến HTML, ảnh procesing, mã hóa, và khối lượng công việc giải nén.Tìm 8(a) cho thấy kết quả điểm chuẩn cho 1 VCPU trường hợp, trong khi con số 8(b) Hiển thị các kết quả với 4VCPUs. Re-sults Hiển thị đáng kể mâu thuẫn — bzip2.decompress, scimark, ngăn nắp và openssl chuẩn tất cả có các kết quả đáng kể khác nhau tùy thuộc vào hypervisor và số lõi được sử dụng. Trong khi các điểm chuẩn bzip bao gồm một số tiền khiêm tốn của IO, những người khác tất cả bị áp đảo bởi hoạt động CPU và bộ nhớ. Điều này làm cho biến đổi chúng ta quan sát tất cả các chi tiết đáng ngạc nhiên kể từ CPU và bộ nhớ chuẩn chỉ định phù hợp tương đối diện hạng hypervisor tốc độ.Sự can thiệp của người thuê nhà đaTrong khi chúng tôi thử nghiệm trước đó đã chỉ xem xét một máy ảo duy nhất chạy trong sự cô lập, nó là phổ biến hơn cho mỗi máy chủ để chạy máy ảo nhiều cùng một lúc. Như nền tảng ảo hóa cố gắng để giảm thiểu sự can thiệp giữa các máy ảo, mul-tiplexing chắc chắn sẽ dẫn đến một số mức độ của ganh đua tài nguyên. Có nghĩa là, nếu có nhiều hơn một máy ảo mà cố gắng để sử dụng tài nguyên cùng một phần cứng, hiệu suất của một máy ảo có thể bị ảnh hưởng bởi các máy ảo. Mặc dù schedulers trong hypervisors chủ yếu là cô lập mỗi máy ảo trong số lượng tài nguyên được chỉ định phần cứng, sự can thiệp vẫn còn trong hầu hết các hypervisors [7-10].Như các máy chủ web là một dịch vụ phổ biến trong đám mây infrastruc-tures, chúng tôi muốn xem như thế nào hiệu quả của nó thay đổi khi máy ảo khác chạy các ứng dụng trên máy chủ cùng một. Để xem tác động của mỗi thành phần, CPU, bộ nhớ, đĩa và mạng, chúng tôi đo lường hồi đáp HTTP trong khi nhấn mạnh mỗi thành phần tài nguyên với các tiêu chuẩn khác nhau.Hình 9 cho thấy tác động của sự can thiệp trong mỗi hypervi-sor. Có bốn máy ảo: một máy ảo chạy một dịch vụ web đơn giản được truy cập bởi một khách hàng, và ba người khác được sử dụng cho máy phát điện sự can thiệp. Thử nghiệm này được chia thành bốn giai đoạn: đầu tiên một điểm chuẩn CPU dựa được điều hành, theo sau là mem-ory, đĩa, và cuối cùng một mạng chuyên sâu ứng dụng. Trong mỗi giai đoạn, tất cả máy ảo ba interfering chạy khối lượng công việc chuẩn tương tự và chúng tôi đo lường tác động hiệu suất trên web VM. Lưu ý rằng do chuẩn thời gian khó khăn, bắt đầu và kết thúc của một số giai đoạn trong thời gian ngắn mà không có máy ảo interfering đang chạy. Với không có sự can thiệp, tất cả hypervisors có một cơ sở web thời gian đáp ứng của khoảng 775 ms.9(a) hình minh hoạ Hyper-V là nhạy cảm với CPU, mem -ORY, và mạng sự can thiệp. Không ngạc nhiên, điểm chuẩn đĩa interfering có ít ảnh hưởng trên máy chủ web kể từ khi nó có thể dễ dàng nhớ cache tập tin nó phục vụ trong bộ nhớ. 9(b) hình hiển thị cảm ứng với sự can thiệp của KVM; trong khi KVM cho thấy một mức độ cao của sự biến đổi trong thời gian phản ứng, không ai trong số các tiêu chuẩn interfering đáng kể làm tổn thương hiệu suất. 9(c) hình hiển thị cảm ứng với sự can thiệp vSphere vào bộ nhớ là cao, trong khi độ nhạy cảm với CPU, đĩa, và mạng là rất nhỏ. Cuối cùng, con số 9(d) cho thấy sự nhạy cảm interfer-ence của Xen vào bộ nhớ và mạng là rất cao so với hypervisors khác.Con số 9(e) cho thấy so sánh trực tiếp của bốn hypervi-sors. Một đường cơ sở cho thấy thời gian đáp ứng trung bình mà không sử dụng hypervisors. Như chúng ta cũng có thể thấy từ hình 7, Xen có vốn có mạng overheads do đó khối lượng công việc khác ảnh hưởng đến nhiều hơn về hiệu suất của ứng dụng.V. THẢO LUẬNKết quả thử nghiệm của chúng tôi vẽ một bức tranh phức tạp về hiệu suất tương đối của hypervisors khác nhau. Rõ ràng, có là không có hypervisor hoàn hảo mà luôn luôn là sự lựa chọn tốt nhất; ứng dụng khác nhau sẽ hưởng lợi từ hypervisors khác nhau tùy thuộc vào nhu cầu hiệu suất của họ và các tính năng chính xác họ yêu cầu. Nhìn chung, vSphere thực hiện tốt nhất trong các thử nghiệm của chúng tôi, không

Kết quả (Việt) 2:

mã hóa âm thanh, nén, khoa học, xử lý HTML, hình ảnh chế biến, mã hóa, và khối lượng công việc giải nén. Hình 8 (a) cho thấy kết quả điểm chuẩn cho trường hợp 1 VCPU, trong khi hình (b) 8 cho thấy kết quả với 4VCPUs. Các kết lại cho thấy sự mâu thuẫn-the đáng kể bzip2.decompress, scimark, điểm chuẩn gọn gàng, và openssl tất cả có kết quả khác nhau đáng kể tùy thuộc vào hypervisor và số lượng lõi sử dụng. Trong khi điểm chuẩn bzip bao gồm một số tiền khiêm tốn của IO, những người khác đều bị chi phối bởi CPU và bộ nhớ hoạt động. Điều này làm cho sự thay đổi, chúng tôi quan sát tất cả những gì đáng ngạc nhiên hơn vì các tiêu chí chuẩn CPU và bộ nhớ chỉ ra một bảng xếp hạng tương đối phù hợp của tốc độ hypervisor. Multi-Tenant nhiễu khi kiểm tra trước đó của chúng tôi đã chỉ được coi là một máy ảo duy nhất chạy trong sự cô lập, nó là phổ biến hơn cho mỗi máy chủ để chạy nhiều máy ảo cùng một lúc. Là nền tảng ảo hóa cố gắng để giảm thiểu sự giao thoa giữa các máy ảo, tiplexing mul- chắc chắn sẽ dẫn đến một số mức độ tranh chấp tài nguyên. Đó là, nếu có nhiều hơn một máy ảo mà cố gắng sử dụng các tài nguyên phần cứng, hiệu suất của một máy ảo có thể bị ảnh hưởng bởi các máy ảo khác. Mặc dù các bộ kế hoạch trong siêu giám sát chủ yếu là cô lập mỗi máy ảo trong phạm vi số tài nguyên phần cứng giao, nhiễu vẫn còn ở hầu hết các siêu giám sát [7- 10]. Khi máy chủ web là một dịch vụ đám mây phổ biến trong các cấu sở hạ tầng, chúng tôi muốn xem làm thế nào hiệu quả của nó sẽ thay đổi khi máy ảo khác chạy các ứng dụng trên cùng một máy chủ. Để xem tác động của mỗi thành phần, CPU, Memory, Disk, và trên mạng, chúng tôi đo lường đáp ứng HTTP trong khi nhấn mạnh từng thành phần tài nguyên với các tiêu chuẩn khác nhau. Hình 9 cho thấy tác động của can thiệp vào từng sor hypervi-. Có bốn máy ảo: một máy ảo chạy một dịch vụ web đơn giản được truy cập bởi một khách hàng, và ba người còn lại được sử dụng cho máy phát điện can thiệp. Các thí nghiệm được chia thành bốn giai đoạn: đầu tiên một CPU dựa trên chuẩn là chạy, tiếp theo là vieân Ory, đĩa, và cuối cùng là một ứng dụng mạng chuyên sâu. Trong mỗi giai đoạn, cả ba máy ảo chạy can thiệp khối lượng công việc chuẩn cùng và chúng tôi đo lường tác động hiệu suất trên web VM. Lưu ý rằng do hạn chế thời gian chuẩn, bắt đầu và kết thúc của một số giai đoạn có thời gian ngắn mà không can thiệp máy ảo đang chạy. Với không can thiệp, tất cả các hypervisor có một thời gian phản ứng web cơ sở của khoảng 775 ms. Hình 9 (a) minh họa Hyper-V là nhạy cảm với CPU, vieân Ory, và nhiễu mạng. Không ngạc nhiên, các tiêu chí chuẩn đĩa can thiệp có ít tác động trên các máy chủ web vì nó có thể dễ dàng nhớ cache các file mà nó đang phục vụ trong bộ nhớ. Hình 9 (b) cho thấy sự nhạy cảm giao thoa của KVM; trong khi KVM cho thấy một mức độ cao của sự thay đổi trong thời gian phản ứng, không ai trong số các tiêu chí chuẩn can thiệp tổn thương đáng kể hiệu suất. Hình 9 (c) cho thấy sự nhạy cảm giao thoa của vSphere vào bộ nhớ là rất cao, trong khi độ nhạy để CPU, đĩa, và mạng là rất nhỏ. Cuối cùng, hình 9 (d) cho thấy độ nhạy khoa thiệp của Xen vào bộ nhớ và mạng lưới là rất cao so với các siêu giám sát khác. Hình 9 (e) cho thấy sự so sánh trực tiếp của bốn sors hypervi-. Một đường cơ sở cho thấy thời gian phản ứng trung bình mà không sử dụng các hypervisor. Như chúng ta cũng có thể thấy trong hình 7, Xen có tổng phí mạng vốn có để khối lượng công việc khác ảnh hưởng nhiều đến hiệu suất ứng dụng. V. THẢO LUẬN Kết quả thực nghiệm vẽ nên một bức tranh phức tạp về hiệu suất tương đối của các hypervisor khác nhau. Rõ ràng, không có hypervisor hoàn hảo mà luôn luôn là sự lựa chọn tốt nhất; các ứng dụng khác nhau sẽ được hưởng lợi từ các hypervisor khác nhau tùy thuộc vào nhu cầu hoạt động của họ và các tính năng chính xác mà họ yêu cầu. Nhìn chung, vSphere thực hiện tốt nhất trong các thử nghiệm của chúng tôi, không