消費エネルギー予測に基づいたKVM仮想化環境における省電力制御の研究

概要

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本稿では,仮想化環境における省電力化を目的とし,消費エネルギー予測に基づいた省電力化を行う仮想マシンモニター (VMM) の設計,実装と評価について述べる.従来手法では,OS やアプリケーションを修正する必要があるが,本研究では VMM レイヤにおいて動的電圧・周波数制御 (DVFS) 時の仮想マシン (VM) ごとの演算性能,消費電力,ネットワーク I/O,ディスク I/O の予測に基づいた省電力制御を行うことで,VM のゲスト OS やアプリケーションに対して透過的に省電力を実現できるのが特徴である.本手法では,VM 実行時のキャッシュミス率やプロセッサ全体のメモリアクセス頻度などのハードウェアパフォーマンスカウンタの情報と仮想 NIC,仮想 I/O の情報を用いて,多変量回帰分析手法により求めた最適な演算性能,消費電力またはスループットをもとに DVFS 制御を実施する.実装には,Linux カーネルを用いた VMM である KVM を用いた.評価より,コア単位で DVFS 制御可能なマルチコア環境において,演算性能とスループットの条件の範囲内で VM が 1 台ある場合,最大でメモリバウンドベンチマークにて 38.3%,ディスクベンチマークにて 35.1%,ネットワークベンチマークにて 46.0%,VM が複数台ある場合,最大で 44.3% のプロセッサの消費エネルギーの削減率を確認した.
2013-11-26

消費エネルギー予測に基づいたKVM仮想化環境における省電力制御の研究

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