PerfSim:一种面向云原生微服务链的效能模拟器
分布式、并行与集群计算
2021-12-30 v2 性能
摘要
云原生计算范式使基于微服务的应用能够以可扩展、可复用和互操作的方式利用云基础设施。然而,在云原生系统中,海量的配置参数和高度细粒度的资源分配策略会显著影响性能和部署成本。为了以简单、快速且经济高效的方式理解和分析这些影响,我们提出了 PerfSim,一种用于近似和预测用户定义场景中云原生服务链性能的离散事件模拟器。为此,我们提出了一种通过收集和分析微服务端点函数的性能与网络轨迹来建模其性能的系统方法。结合提取的模型与用户定义场景,PerfSim 可模拟所有服务在给定时间段内的性能行为,并提供系统 KPI(如请求平均响应时间)的近似值。利用单台笔记本电脑的计算能力,我们在 104 种普遍场景中对 PerfSim 的仿真精度与速度进行了评估,并将仿真结果与真实 Kubernetes 集群中的相同部署进行了比较。在近似传入请求的平均响应时间方面,我们实现了约 81-99% 的仿真精度,以及约 16-1200 倍的仿真加速因子。
引用
@article{arxiv.2103.08983,
title = {PerfSim: A Performance Simulator for Cloud Native Microservice Chains},
author = {Michel Gokan Khan and Javid Taheri and Auday Al-Dulaimy and Andreas Kassler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.08983},
year = {2021}
}
备注
for the dataset used for evaluation, see https://ieee-dataport.org/documents/experiments-data-used-evaluating-perfsim-simulation-accuracy-based-sfc-stress-workloads and https://ui.neptune.ai/o/kau/org/PerfSim/experiments. Source code will be available via perfsim.io in end of January 2022