JP2019159646A - Vm性能保証システムおよびvm性能保証方法 - Google Patents
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Abstract
Description
また、リソースを占有して固定的にVMを割り当てる手法を用いてしまうと、仮想化本来のメリットである柔軟な構成を用いることや、リソースの有効活用ができないという結果となる。
VM性能保証システムSは、後記する図6で示すように、複数のVM1を備える物理サーバ10(コンピュート)と、コントローラ20とを備えて構成される。そして、VM性能保証システムSは、物理サーバ10の利用効率を高めつつ、VM1の性能保証を実現するため、以下に示す技術的特徴を備える。
つまり、VM1のリソース割当量を変更するのではなく、有限な物理リソース(CPUコア)に対して、割り当てるVM数を制御することを特徴とする。
また、VM性能保証システムSでは、性能に余裕がある場合には(性能過多の場合)には、そのVM1の所属グループをより低優先でオーバーコミット率の大きいグループに変更する。このようにすることで、物理リソース(CPUコア)の利用効率を高めることができる。
次に、本実施形態に係るVM性能保証システムSについて説明する。
図6は、本実施形態に係るVM性能保証システムSを構成する物理サーバ10およびコントローラ20の機能ブロック図である。
物理サーバ10とコントローラ20は、通信ネットワークを介して接続される。本実施形態では、1台の物理サーバ10上に、仮想ルータとして機能するVM1が複数配置されるものとして説明する。なお、物理サーバ10は1台に限定されるものではなく、複数台の物理サーバ10がコントローラ20に接続されていてもよい。また、仮想ルータもVM1の機能の一例であり、他の機能をVM1で実現するようにしてもよい。
物理サーバ10は、自身の物理サーバ上に複数のVM1(仮想マシン)を設定する機能(コンピュートとしての機能)を有する。ここでは、具体例として、各VM1に対してSLA等で規定される性能を、VM1(仮想ルータ)のパケット転送の遅延(レイテンシ)とする。なお、SLA等で規定される性能は、遅延(レイテンシ)以外でも、例えばスループット等であってもよい。また、VM1(仮想ルータ)のCPU使用量、メモリ使用量、パケット送受信数等をリソース利用量とする。
入出力部は、情報の送受信を行うための通信インタフェース、および、タッチパネルやキーボード等の入力装置や、モニタ等の出力装置との間で情報の送受信を行うための入出力インタフェースからなる。
また、記憶部は、フラッシュメモリやハードディスク、RAM(Random Access Memory)等により構成される。この物理サーバ10の記憶部には、図6に示すように、優先度グループ設定情報14が記憶される(詳細は後記)。
なお、リソース利用量収集部11は、コントローラ20の指示により、後記するテストツールが実行された場合には、そのテストツールのテスト結果である各VM1のリソース利用量をコントローラ20に送信する。
具体的には、優先度グループ定義部12は、図4で示したように、優先度が最も高いグループとして、共有できるVM数を「2」とする「優先度Aのグループ」を設定する。次に優先度が高いグループとして、共有できるVM数を「4」とする「優先度Bのグループ」を設定する。さらにその次に優先度が高いグループとして、共有できるVM数を「8」とする「優先度Cのグループ」を設定する。さらにその次に優先度が高いグループ(優先度が最も低いグループ)として、共有できるVM数を「16」とする「優先度Dのグループ」を設定する。
なお、この優先度グループは、優先度A〜Dの4つのグループに限定されることなく、CPUコアを分割できる範囲で、2つ以上の任意の数のグループに設定可能である。
また、VM1を専用のCPUコアに固定化(ピニング)する技術は、例えば非特許文献1の技術により実現することができる。
コントローラ20は、物理サーバ10から各VM1のリソース利用量の情報を取得し、VM1(仮想ルータ)の性能推定値を計算する。そして、コントローラ20は、計算したVM1の性能推定値が、性能不足領域、無変更領域、性能過多領域のうちのどの領域に属するのかを判定する。コントローラ20は、VM1の性能推定値が、性能不足領域に属すると判定した場合には、よりオーバーコミット率の小さいCPUピニングパターンの優先度グループに変更する指示(優先度グループ変更情報)を物理サーバ10に送信する。また、コントローラ20は、VM1の性能推定値が、性能過多領域に属すると判定した場合には、よりオーバーコミット率の大きいCPUピニングパターンの優先度グループに変更する指示(優先度グループ変更情報)を物理サーバ10に送信する。
入出力部は、情報の送受信を行うための通信インタフェース、および、タッチパネルやキーボード等の入力装置や、モニタ等の出力装置との間で情報の送受信を行うための入出力インタフェースからなる。
また、記憶部は、フラッシュメモリやハードディスク、RAM等により構成される。このコントローラ20の記憶部は、図6に示すように、データ保存DB26を備える。このデータ保存DB26は、物理サーバ10から取得した各VM1のリソース利用量(CPU使用量、メモリ使用量、パケット送受信数等)の情報が記憶される。また、このデータ保存DB26には、テストツール機能部22の指示により、物理サーバ10から取得したVM1ごとのテスト結果の情報が記憶される。
テストツール機能部22は、例えば、異なるオーバーコミット率で設定された優先度グループに属するVM1それぞれについて、負荷を所定パターンで変動させ、それにより得られるリソース利用量と、そのときの性能値とをテスト結果情報として取得する。
なお、テストツールを用いる理由は、実性能のデータは、実際のサービス提供時には取得できないことが多いためである。
例えば、優先度変更判定部25は、VM1の性能推定値が、性能不足領域に属すると判定した場合には、よりオーバーコミット率の小さいCPUピニングパターンの優先度グループに変更する指示(優先度グループ変更情報)を物理サーバ10に送信する。また、優先度変更判定部25は、VM1の性能推定値が、性能過多領域に属すると判定した場合には、よりオーバーコミット率の大きいCPUピニングパターンの優先度グループに変更する指示(優先度グループ変更情報)を物理サーバ10に送信する。なお、優先度変更判定部25は、VM1の性能推定値が、無変更領域に属すると判定した場合には、優先度グループを変更する指示を物理サーバ10に送信しない。これにより、そのVM1のその時点での優先度グループへの所属を維持させるようにする。
次に、VM性能保証システムSが実行する処理の流れについて図7および図8を参照して説明する。図7では、VM1(仮想ルータ)の推定遅延値を算出するために必要となる学習結果データを生成する処理(学習結果データ生成処理)について説明する。また、図8では、VM1の優先度グループの変更処理について説明する。
なお、優先度グループ定義部12は、この優先度グループ設定情報14を、外部装置(例えば、コントローラ20やネットワークの管理装置等)から受信することにより取得してもよいし、入出力部(図示省略)を介して情報の入力を受け付けてもよい。
続いて、コントローラ20の学習機能部23が、各VM1についてのテスト結果情報を用いて、機械学習による分析(例えば、回帰分析学習)を行い、学習結果データを生成する(ステップS15)。
図8は、本実施形態に係るVM性能保証システムSが実行する優先度グループ変更処理の流れを示すフローチャートである。
ここでは、物理サーバ10のリソース利用量収集部11が、所定の時間間隔で各VM1のリソース利用量を収集し、コントローラ20に送信する。そして、コントローラ20の性能値推定部24が、学習結果データを用いてVM1の性能推定値を計算する。計算された性能推定値について、優先度変更判定部25が、性能不足領域、性能過多領域に属するかを判定する。以下、詳細に説明する。
なお、図8の処理以前に、図7で行った物理サーバ10による優先度グループ設定情報14の記憶と、コントローラ20による学習結果データの生成が終わっているものとする。
コントローラ20のデータ取得部21は、取得した各VM1についてのリソース利用量の情報をデータ保存DB26に記憶する(ステップS22)。このステップS22以降の処理は、VM1毎に行われる。
ステップS27において、優先度変更判定部25は、VM1の性能推定値xが、x<4ms(第2の条件)に該当するか否かを判定する。そして、優先度変更判定部25は、第2の条件に該当する場合には(ステップS27→Yes)、性能推定値xが性能過多領域にあると判定する。そして、優先度変更判定部25は、よりオーバーコミット率の大きいCPUピニングパターンの優先度グループに変更する指示(第2の優先度グループ変更情報)を物理サーバ10に送信する(ステップS28)。
優先度変更判定部25は、ステップS24〜S29の処理を、物理サーバ10(優先度グループ変更部13)とともに、各VM1について実行する。
本発明は、上記した実施形態に限定されることなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更実施が可能である。例えば、以下のような変形例として実施することもできる。
本実施形態では、上記のように、実性能のデータが実際のサービス提供時には取得できないことが多いため、コントローラ20にテストツール機能部22(図6参照)を備え、異なる優先度グループに属するVM1の負荷を所定パターンで変動させてテスト結果情報を取得し、性能推定値を計算できるようにした。
これに対し、SLA等で規定される性能の種別やシステム構成、アプリケーションの設定等により、各VM1のリソース利用量からコントローラ20が性能値をリアルタイムで取得(算出)できる場合には、テストツール機能部22、学習機能部23、性能値推定部24(図6参照)を設けない構成とする。このとき、コントローラ20の優先度変更判定部25は、リアルタイムに取得した性能値を用いて、各VMの性能不足、性能過多を判定することにより、優先度グループの変更処理を実行する。
また、本実施形態では、コントローラ20にテストツール機能部22(図6参照)を設け、テストツールを起動させてテスト結果情報を物理サーバ10から取得するようにした。このテスト結果情報を用いて、学習機能部23が学習結果データを生成する替わりに、コントローラ20が、所定期間の実運用(稼働)での各VMのリソース利用量と性能値のデータを蓄積し、その蓄積データ(過去の実データ)を用いて、学習機能部23が学習結果データを生成するようにしてもよい。
10 物理サーバ(コンピュート)
11 リソース利用量収集部
12 優先度グループ定義部
13 優先度グループ変更部
14 優先度グループ設定情報
20 コントローラ
21 データ取得部
22 テストツール機能部
23 学習機能部
24 性能値推定部
25 優先度変更判定部
26 データ保存DB
Claims (4)
- 複数のVM(Virtual Machine)を稼働させる物理サーバと、前記物理サーバに接続され、前記VMの稼働状態を管理するコントローラとを備えるVM性能保証システムであって、
前記物理サーバは、
当該物理サーバが有する物理リソースを複数のグループに分割し、当該分割したグループそれぞれに共有できるVM数を異なるように設定して、前記共有できるVM数が少ないほど優先度が高い優先度グループとし、前記優先度グループそれぞれとその優先度グループの物理リソース上で稼働させるVMとの対応関係を格納する優先度グループ設定情報が記憶される記憶部と、
前記VMそれぞれが稼働する際のリソース利用量を収集し、前記コントローラに送信するリソース利用量収集部と、
前記VMそれぞれに対する前記優先度グループの変更指示を示す優先度グループ変更情報を前記コントローラから受信すると、前記優先度グループ設定情報を参照し、当該VMが属する優先度グループを変更する優先度グループ変更部と、を備え、
前記コントローラは、
前記物理サーバから前記VMそれぞれのリソース利用量を取得するデータ取得部と、
取得した前記リソース利用量に基づき算出された性能値が当該VMの性能不足を判定する第1の条件を満たすか否か、および、前記性能値が当該VMの性能過多を判定する第2の条件を満たすか否か、を判定し、前記第1の条件を満たす場合に、より優先度の高い優先度グループへの変更指示を示す第1の前記優先度グループ変更情報を前記物理サーバに送信し、前記第2の条件を満たす場合に、より優先度の低い優先度グループへの変更指示を示す第2の前記優先度グループ変更情報を前記物理サーバに送信する優先度変更判定部と、を備え、
前記物理サーバの優先度グループ変更部は、
第1の前記優先度グループ変更情報を受信した場合に、当該VMが属する優先度グループをより優先度の高い優先度グループに変更し、第2の前記優先度グループ変更情報を受信した場合に、当該VMが属する優先度グループをより優先度の低い優先度グループに変更すること
を特徴とするVM性能保証システム。 - 前記コントローラは、
前記優先度グループに属するVMそれぞれに対して、負荷を所定のパターンで変動させて稼働するテストツールの実行を指示するテストツール機能部と、
前記物理サーバから、前記テストツールによる稼働で得られたリソース利用量および性能値をテスト結果情報として受信し、前記テスト結果情報に基づき、前記リソース利用量に応じた性能値の推定に用いる学習結果データを機械学習により生成する学習機能部と、
前記物理サーバから取得した現時点での前記VMそれぞれのリソース利用量に基づき、前記学習結果データを用いて前記VMそれぞれの性能推定値を計算する性能値推定部と、をさらに備え、
前記優先度変更判定部は、前記算出された性能値の替わりに、計算された前記性能推定値を用いて、前記第1の条件および前記第2の条件を満たすか否かを判定することにより、前記VMそれぞれの前記優先度グループの変更を判定すること
を特徴とする請求項1に記載のVM性能保証システム。 - 前記コントローラの前記データ取得部は、前記物理サーバから、前記優先度グループに属するVMそれぞれのリソース利用量および性能値を、所定期間の稼働において実データとして取得し、
前記コントローラは、
前記実データに基づき、前記リソース利用量に応じた性能値の推定に用いる学習結果データを機械学習により生成する学習機能部と、
前記物理サーバから取得した現時点での前記VMそれぞれのリソース利用量に基づき、前記学習結果データを用いて前記VMそれぞれの性能推定値を計算する性能値推定部と、をさらに備え、
前記優先度変更判定部は、前記算出された性能値の替わりに、計算された前記性能推定値を用いて、前記第1の条件および前記第2の条件を満たすか否かを判定することにより、前記VMそれぞれの前記優先度グループの変更を判定すること
を特徴とする請求項1に記載のVM性能保証システム。 - 複数のVMを稼働させる物理サーバと、前記物理サーバに接続され、前記VMの稼働状態を管理するコントローラとを備えるVM性能保証システムのVM性能保証方法であって、
前記物理サーバは、
当該物理サーバが有する物理リソースを複数のグループに分割し、当該分割したグループそれぞれに共有できるVM数を異なるように設定して、前記共有できるVM数が少ないほど優先度が高い優先度グループとし、前記優先度グループそれぞれとその優先度グループの物理リソース上で稼働させるVMとの対応関係を格納する優先度グループ設定情報が記憶される記憶部を備えており、
前記VMそれぞれが稼働する際のリソース利用量を収集し、前記コントローラに送信するステップを実行し、
前記コントローラは、
前記物理サーバから前記VMそれぞれのリソース利用量を取得するステップと、
取得した前記リソース利用量に基づき算出された性能値が当該VMの性能不足を判定する第1の条件を満たすか否か、および、前記性能値が当該VMの性能過多を判定する第2の条件を満たすか否か、を判定し、前記第1の条件を満たす場合に、より優先度の高い優先度グループへの変更指示を示す第1の優先度グループ変更情報を前記物理サーバに送信し、前記第2の条件を満たす場合に、より優先度の低い優先度グループへの変更指示を示す第2の優先度グループ変更情報を前記物理サーバに送信するステップと、を実行し、
前記物理サーバは、
前記第1の優先度グループ変更情報を受信した場合に、前記優先度グループ設定情報を参照し、当該VMが属する優先度グループをより優先度の高い優先度グループに変更し、前記第2の優先度グループ変更情報を受信した場合に、前記優先度グループ設定情報を参照し、当該VMが属する優先度グループをより優先度の低い優先度グループに変更するステップを実行すること
を特徴とするVM性能保証方法。
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