虚拟机性能可变性的多维度分析
软件工程
2023-09-22 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
云计算与虚拟化解决方案允许人们以按需付费的方式租用运行应用所需的虚拟机（VM），但租用的虚拟机并不提供任何性能保证。云平台已知会受到性能可变性的影响，但仍需更深入的理解。本文朝该方向推进，提出一项关于虚拟机性能可变性的深入、多维度研究。与以往研究不同，我们的评估涵盖了广泛的因素：来自4家知名云提供商的16种虚拟机类型、10个基准测试以及28种不同的指标。我们提出了四项新贡献。首先，我们引入了一个新的基准测试套件（VMBS），使研究人员与从业者能够系统地收集多样化的性能数据。其次，我们提出了一种称为变异性指标（Variability Indicator）的新指标，用于衡量虚拟机性能中的可变性。第三，我们展示了跨四个不同维度对收集数据的分析：资源、隔离、时间与成本。第四，我们提出了多个基于机器学习（Machine Learning）的预测模型，旨在预测未来性能并检测时间模式。我们的实验提供了关于虚拟机资源可变性的重要洞见，突显了不同云提供商之间的异同。据我们所知，这是迄今为止该主题上开展的最广泛的分析。
引用
@article{arxiv.2309.11959,
title = {A Multi-faceted Analysis of the Performance Variability of Virtual Machines},
author = {Luciano Baresi and Tommaso Dolci and Giovanni Quattrocchi and Nicholas Rasi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.11959},
year = {2023}
}