While our previous tests have only

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.

Kết quả (Việt) 1:

Trong 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.

Kết quả (Việt) 2:

Trong khi kiểm tra trước đó của chúng tôi đã chỉ được coi là một máy ảo chạy duy nhất trong sự cô lập, nó là xa hơn thông thường 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.