CC BY
4УДК 004
Сущеня Р.В.
аспирант
Московский государственный технический университет «СТАНКИН»
(г. Москва, Россия)
ПРЕИМУЩЕСТВА ВИРТУАЛИЗАЦИИ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ И ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ КЛАСТЕРА СЕРВЕРОВ ПО СРАВНЕНИЮ С ТРАДИЦИОННЫМИ МЕТОДАМИ
Аннотация: в работе представлен подход к управлению питанием и производительностью платформы, на которой работают несколько независимых сетевых приложений. Подход предполагает виртуальную среду кластера серверов и включает соответствующую модель оптимизации и стратегию, разработанную для динамического распределения приложений по кластеру процессора.
Ключевые слова: виртуальная среда, кластер серверов, управление нагрузкой, оптимизация энергопотребления.
В центрах обработки данных развертывается все больше крупных серверных кластеров, поддерживающих множество различных интернет-приложений и сервисов в бесперебойном и прозрачном режиме. Центр обработки данных — это крупномасштабная распределенная система, состоящая из сотен или тысяч машин, связанных между собой быстрой сетью. Подобные архитектуры становятся распространенными в платформах служебных/облачных вычислений, таких как Amazon EC2 и Google AppEngine. В этих платформах приложения в основном размещаются на нескольких выделенных физических серверах и могут иметь различную рабочую нагрузку, которая меняется со временем. Эти платформы могут предъявлять высокие требования к обработке и производительности, что влечет за собой высокие
затраты на электроэнергию и косвенно способствует увеличению выработки CO2, а затем и ухудшению состояния окружающей среды.
Для обеспечения возможности размещения нескольких независимых сетевых приложений современные серверные кластерные платформы используют методы виртуализации, позволяющие использовать различные виртуальные машины (ВМ) - операционную систему и программные приложения - на одном физическом сервере. Виртуализация серверов широко применяется в центрах обработки данных по всему миру для повышения эффективности использования ресурсов, в частности, она помогает сделать эти вычислительные среды более энергоэффективными. Для поддержки виртуализации серверов было разработано несколько мониторов виртуальных машин или гипервизоров, которые выступают в качестве прослойки между виртуальной машиной и реальным оборудованием. Применение технологий виртуализации для оптимизации энергопотребления в серверных кластерах оказывается сложной темой исследования.
Виртуализация серверов предоставляет средства для консолидации серверов и позволяет по требованию выделять и переносить виртуальные машины, на которых выполняются приложения, на физические серверы. Признано, что динамическая консолидация рабочих нагрузок приложений путем миграции виртуальных машин в реальном времени помогает повысить коэффициент использования серверов, что позволяет сократить использование компьютерных ресурсов и связанные с этим потребности в электроэнергии. В частности, возможность динамического перемещения рабочих нагрузок приложений в виртуализированной серверной среде позволяет отключать некоторые физические машины в периоды низкой активности, а при увеличении спроса возвращать их обратно и распределять между ними рабочие нагрузки приложений. Это представляет собой эффективный способ управления центром обработки данных с точки зрения управления энергопотреблением.
Более того, механизмы включения/выключения сервера в сочетании с возможностями динамического масштабирования напряжения и частоты
(DVFS), предлагаемыми современными процессорами, могут обеспечить еще большую экономию электроэнергии. Примерами DVFS являются технологии Intel "Enhanced Speedstep Technology" и AMD "PowerNOW!". С помощью технологии DVFS частота процессора, связанная с рабочим напряжением, может автоматически регулироваться во время работы, снижая энергопотребление и уменьшая количество тепла, выделяемого на чипе. Поскольку DVFS позволяет процессору изменять рабочую частоту, это приводит к соответствующему изменению производительности за счет уменьшения количества инструкций, которые процессор может выполнить за определенный промежуток времени. В связи с этим в серверных системах возникают соответствующие компромиссы между энергопотреблением и производительностью, которые необходимо учитывать в зависимости от конкретного серверного оборудования, рабочей нагрузки приложения, а также целей управления энергопотреблением и производительностью.
Оптимизационный подход призван обеспечить эффективное решение для интеграции управления энергопотреблением и производительностью в виртуализированных серверных кластерах. Для достижения этой цели мы описываем математическую формулировку для минимизации потребляемой мощности и удовлетворения требований к производительности в терминах модели смешанного целочисленного программирования. Кроме того, мы предлагаем оптимизационную стратегию управления для динамической настройки кластера виртуализированных серверов, используя при этом оптимизационную модель, которая периодически решается в режиме контура управления. Чтобы полностью реализовать общий оптимизационный подход, нам необходимо исследовать использование методов динамической конфигурации, таких как динамическое масштабирование частоты/напряжения процессора, включение/выключение сервера, развертывание виртуальных машин по требованию и живая миграция. Что касается оценки, то нам необходимо собрать доказательства того, что общий подход является осуществимым и эффективным, с помощью моделирования и экспериментов.
В отличие от традиционных решений по оптимизации энергопотребления, основанных на эвристике, текущий подход использует точную методологию оптимизации, основанную на целочисленном программировании, для динамической настройки серверного кластера. Решение задачи оптимизации энергопотребления до оптимального уровня может быть экономически значимым, поскольку разница в 10 % затрат на электроэнергию для центра обработки данных может стоить больших денег в год для предприятия. Кроме того, поскольку задача оптимизации должна решаться во время выполнения и периодически, алгоритм оптимизации должен иметь ограниченное по времени требование к обработке, учитывая обычный период управления конфигурацией кластера (например, секунды или несколько минут). Этот период управления представляет собой мягкое ограничение реального времени для алгоритма оптимизации.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Windows Server 2012 R2. Полное руководство. Том 2. Дистанционное администрирование, установка среды с несколькими доменами, виртуализация, мониторинг и обслуживание сервера. - М.: Вильямс, 2023. - 864 c;
2. Лэнгоун, Д. Виртуализация настольных компьютеров с помощью VMware View 5 / Д. Лэнгоун. - М.: ДМК Пресс, 2020. - 524 c;
3. Иванов, Д. В. Виртуализация общества. Версия 2.0 / Д.В. Иванов. - М.: Петербургское Востоковедение, 2018. - 224 c;
4. Самойленко А. Технологии аппаратной виртуализации //ixbt.com.
2011. URL http://www.ixbt.com/cm/virtualization-h.shtml (дата
обращения: 17.05.2024)
Sushchenya R.V.
Moscow State Technical University «STANKIN» (Moscow, Russia)
BENEFITS OF VIRTUALIZATION FOR OPTIMIZING SERVER CLUSTER POWER CONSUMPTION AND PERFORMANCE OVER TRADITIONAL METHODS
Abstract: the paper presents an approach to power and performance management of a platform running multiple independent networked applications. The approach assumes a virtual server cluster environment and includes an appropriate optimization model and strategy designed to dynamically distribute applications across the processor cluster.
Keywords: virtual environment, server cluster, load management, energy optimization.
