클라우드 환경에서 가상화 입출력의 성능 및 형평성 향상을 위한 통합 접근방법

국문 초록 (Abstract)

오늘날 클라우드 시스템은 저장 공간 뿐 만 아니라 연산 시스템, 영상 스트리밍 등 다양한 목적의 서비스를 제공한다. 시간과 장소를 불문하고 네트워크 접속이 가능해지면서 클라우드 시스템은 한층 중요한 분야로써 각광받는다. 그리고 클라우드 시스템을 가능하게 하는 근본적인 기술은 바로 가상화 시스템이다.
가상화 시스템은 물리적인 자원을 논리적으로 추상화하여 효율적으로 자원을 관리하고 제공하는 기술이다. 적은 물리적인 시스템으로 많은 서비스를 효과적으로 제공할 수 있고 자원의 균등한 분배 등 다양한 장점을 가지고 있다. 또한 인텔(Intel(R)), AMD와 같은 CPU제조사들이 가상화 시스템의 성능 향상을 위한 하드웨어 수준의 가상화 기술 지원을 제공함으로써 고성능의 가상화 시스템을 구축할 수 있게 되었다. 하지만 가상화 저장장치 I/O는 여전히 성능 저하에 대한 이슈를 가지며 현재까지도 많은 연구들이 활발히 진행되고 있다.
한편, 클라우드 시스템은 T.P.O(Time, Place, Occasion)에 따라서 다양한 서비스 모델이 존재하며 서비스의 종류나 목적에 따라서 I/O에 대한 요구사항과 패턴들이 서로 다르다. 하지만 범용의 시스템의 자원 관리 정책이 모든 요구사항을 수용하는 것은 어려울 뿐만 아니라 낮은 효율성을 갖는다. 따라서 본 논문은 가상화 시스템에서 I/O에 대해서 다양한 관점에서 문제점을 분석하고 성능과 QoS(Quality of Service)를 보장하는 기법들을 제안한다.
우리의 연구는 3가지의 경우를 고려하고 각각의 I/O 요구사항에 알맞은 새로운 기법들을 제안하고 검증한다. 먼저, 유사한 서비스들을 수행하는 가상머신들 간의 공평한 I/O 기회를 제공하기 위한 새로운 I/O 스케줄러를 제안함으로써 QoS를 보장하는 기법을 제안한다. 두 번째로, 목적이 서로 다른 가상머신들 간의 I/O를 인지하고 각각의 I/O 대역폭을 제어함으로써 성능과 QoS를 모두 만족시키는 새로운 대역폭 스케줄러 기법을 제안한다. 마지막으로 고성능의 저장장치를 사용하는 시스템에서 가상화 I/O의 성능 하락의 원인을 분석하고 고성능의 가상화 I/O를 위한 새로운 I/O 엔진을 제안한다. 또한 가상화 I/O를 추적하고 분석할 수 있는 새로운 도구도 함께 제안함으로써 문제점을 보다 세부적으로 분석하고 제안한 기법들의 효용성을 높일 수 있도록 한다.
실험을 위해서 각각의 환경에 적합한 마이크로 벤치마크 뿐 만 아니라 매크로 벤치마크를 통해서 실제 워크로드에서 검증을 진행하였다. 그 결과, 3가지의 제안한 기법들이 목표로 하는 가상화 I/O의 성능 또는 QoS를 만족하거나, 또는 두 가지의 목표 모두를 동시에 만족하는 결과도 관찰할 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Today, cloud systems provide a variety of services, not only storage space, but also computing systems and video streaming. As the network access becomes possible regardless of time and place, the cloud system becomes an important industry. And the fundamental technology that enables cloud systems is virtualization system.
A virtualization system is a technique for efficiently managing resources by abstracting physical resources logically. It can provide many services effectively with fewer physical systems, and it has various advantages such as load balance of resources. In addition, CPU makers such as Intel (R) and AMD can provide high-performance virtualization systems by providing hardware-level virtualization support to improve performance of virtualization systems. However, virtualized storage I/O still has a problem of performance degradation, and many studies are still going on.
On the other hand, the cloud system has various service models according to T.P.O (Time, Place, Occasion) and the requirements and patterns for I/O are different according to the type and purpose of the service. However, it is difficult for resource management policy of general-purpose system to accommodate all the requirements, or it has low efficiency. Therefore, in this paper, we analyze problems in various aspects of I/O in virtualization systems and propose techniques to guarantee performance and QoS.
Our study considers three cases, proposes and verifies new techniques that are appropriate for each I/O requirement. First, we propose a QoS guarantee scheme by proposing a new I/O scheduler to provide fair I/O opportunities between virtual machines performing similar services. Second, we propose a new bandwidth scheduler scheme that satisfies both performance and QoS by recognizing I/O between virtual machines with different purposes and controlling each I/O bandwidth. Finally, we analyze the causes of virtualized I/O degradation in high performance storage systems and propose a new I/O engine for high performance virtualized I/O. It also provides new tools for tracking and analyzing virtualization I/O, enabling more detailed analysis of problems and increasing the effectiveness of the proposed techniques.
For the experiment, the validation was performed on the actual workload through the macro benchmark as well as the micro benchmark suitable for each environment. As a result, we could observe the better performance or QoS, or the concurrent satisfaction of both goals.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론
• 1.1 연구 배경
• 1.2 연구 목적
• 1.3 연구 내용
• 1.4 논문 구성
• II. 가상화 시스템
• 2.1 가상화 시스템 정의 및 종류
• 2.1.1 가상화 시스템 정의
• 2.1.2 가상화 시스템 종류
• 2.2 가상화 시스템의 구조
• 2.2.1 CPU 가상화
• 2.2.2 메모리 가상화
• 2.2.3 I/O 가상화
• 2.3 Xen 가상화 시스템
• 2.3.1 Xen 가상화 시스템
• 2.3.2 가상화 타입에 따른 I/O 스택 차이
• 2.4 KVM 가상화 시스템
• 2.4.1 KVM 가상화 시스템의 특징
• 2.4.2 QEMU 에뮬레이터를 활용한 I/O 스택
• 2.5 관련 연구 및 연구 동기
• III. Virtualization-aware I/O Queue Manager
• 3.1 도메인0의 I/O 스택과 Credit 스케줄러
• 3.2 Xen I/O 분석 통합 도구 및 분석 결과
• 3.2.1 Xen I/O 통합 도구
• 3.2.2 I/O 분석 결과
• 3.3 CFQ(Completely Fair Queueing) I/O 스케줄러
• 3.3.1 CFQ I/O 스케줄러
• 3.3.2 가상머신의 동기화/비동기화 I/O 큐
• 3.4 통합 큐 기반의 가상화 I/O 큐 관리 기법
• 3.5 실험 및 분석
• IV. Course-grained Bandwidth Scheduler
• 4.1 하둡 시스템과 가상화 시스템
• 4.1.1 하둡 분산처리 파일시스템(HDFS)
• 4.1.2 하둡-Xen 통합 환경
• 4.2 이기종의 가상머신들 간의 I/O 간섭
• 4.2.1 Xen 기반의 HDFS의 I/O 분석
• 4.2.2 가상머신들의 I/O 간섭으로 인한 성능 저하
• 4.3 큰 단위 대역폭 스케줄링 기법
• 4.3.1 큰 단위 대역폭 스케줄링
• 4.3.2 Cgroup-Blkio를 이용한 I/O 대역폭 할당
• 4.4 실험 분석
• 4.4.1 Terasort 실험
• 4.4.2 I/O Stress 실험
• V. Direct-AIO Engine for NVMe SSD on QEMU Emulator
• 5.1 플래시 메모리 기반 차세대 저장장치
• 5.1.1 NVMe(Non-Volatile Memory express) SSD
• 5.1.2 NVMe SSD를 위한 다중 큐 블록 I/O
• 5.1.3 NVMe I/O 요청/응답 큐 엔트리
• 5.2 가상화 환경에서 NVMe SSD
• 5.2.1 비가상화/가상화 시스템에서의 NVMe SSD 성능 비교
• 5.2.2 PCI-Passthrough I/O 성능 비교
• 5.2.3 가상화 I/O 스택의 문제점
• 5.3 소프트웨어 기반 직접 접근 I/O 엔진 기법
• 5.3.1 사용자 수준 NVMe SSD 직접 접근 소프트웨어 기술들
• 5.3.2 QEMU 에뮬레이터 기반 Direct-AIO 엔진
• 5.4 실험 및 분석
• 5.4.1 I/O 스트레스 성능 비교
• 5.4.2 실제 워크로드 성능 비교(Real Workload)
• VI. 결 론
• 참고문헌