抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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非一様メモリアクセス(NUMA(不均一メモリアクセス)アーキテクチャが支配的なアーキテクチャとなっており,仮想化プラットフォームで広く使用されている。NUMAベースクラウドコンピューティングプラットフォームでは,vCPUsと記憶の任意のトポロジーはVM,vCPUsと記憶を効率的に管理する仮想マシンモニタ(VMM)のための大きな課題を導入するための顕著な性能劣化を引き起こす可能性がある。これまでの研究は,主に仮想化プラットフォームにおけるNUMA(不均一メモリアクセスオーバヘッドを低減するための最適化戦略を示すためにvCPUsの特性が調べられる。しかし典型的な周期的サンプリング法は,実際のvCPU特性を持ついくつかの偏差を有していた。これは最適化戦略のための不正確なサンプリングとスケジューリング決定をもたらした。サンプリング法とスケジューリング決定の不正確に触発されて,クラウドプラットフォームにおけるメモリ中心負荷の性能を改善するために,命名vScope,vCPUsにおけるゲストOS工程別にみた正確なスケジューリング決定をする細粒スケジューラを提案した。vScopeでは,VMMはvCPUsにおけるゲストOSプロセスを同定し,PMUデータから各プロセスのNUMA親和性を計算した。vCPUのスケジューリングサイクルの終わりで,スケジューラは,適切に不必要なNUMA(不均一メモリアクセスオーバヘッドを軽減するためにそれらの局所NUMA(不均一メモリアクセス)ノードにvCPUsをスケジュールする。Xen4 5.1VMMにおけるvScopeを実装し,いくつかのメモリ集約型ベンチマークとその有効性を評価した。実験結果はXenのCreditスケジューラと比較した場合,vScopeはこれらの作業負荷の最大11.5%までの性能改善を達成できることを示した。vScopeはシステムへの限られたオーバーヘッドを紹介しただけであった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
