Journal influence
Bookmark
Next issue
Increase of storage coefficient of computing complex efficiency when using virtualization
The article was published in issue no. № 3, 2012 [ pp. 199-202 ]Abstract:The article gives a mathematical description of the effect of increased storage coefficient of computing system efficiency using virtualization tools if certain conditions are performed. These conditions are determined by the efficiency win of the virtual system compared to the physical system at the stage of data processing. It is the efficiency win of the virtual system (service) for certain computational tasks that can be used as a weighting factor that determines the reliability of the whole computing complex. To prove theoretical research has been made an experiment, which included the local area network to the physical server and several workstations. On the physical server a virtual server was raised. During the experiment, the servers reset so that the virtual system exceeded the physical one in the data processing phase. Measuring the efficiency of servers was performed using software agents Ziff-Davis «NetBench». The result of the experiment demonstrated the feasibility of the conditions under which the efficiency of the virtual system can exceed the physical one in the data processing phase. In this case the total reliability of the system is increased without additional funds. The value of this research is that it is possible to develop highly reliable computing systems based on the virtual servers (services), comparable in reliability to existing, but with a much lower cost.
Аннотация:Дается математическое описание эффекта повышения коэффициента сохранения эффективности вычислительной системы при использовании средств виртуализации в случае выполнения определенных условий. Эти условия определяются выигрышем производительности виртуальной системы по сравнению с физической системой на этапе обработки данных. Именно выигрыш в производительности виртуальной системы (сервиса) для определенных вычислительных задач может использоваться как весовой коэффициент, определяющий надежность всего вычисли-тельного комплекса. Для доказательства теоретических исследований был поставлен эксперимент, который включал локальную вы-числительную сеть с физическим сервером и несколько рабочих станций. На физическом сервере был поднят вирту-альный сервер. Во время эксперимента серверы перенастраивались таким образом, чтобы виртуальная система пре-вышала физическую на этапе обработки данных. Измерения производительности серверов осуществлялись с помощью программных агентов Ziff-Davis «NetBench». Результат эксперимента показал выполнимость условия, при котором производительность виртуальной системы может превысить физическую на этапе обработки данных. В этом случае общая надежность комплекса увеличивается, причем без применения дополнительных средств. Ценность данного исследования в том, что на основе виртуальных серверов (служб) можно разрабатывать высо-конадежные вычислительные комплексы, сопоставимые по надежности с существующими, но имеющие гораздо меньшую стоимость.
Authors: (tetav@mail.ru) - , Ph.D | |
Keywords: dependability, virtualization, reliability |
|
Page views: 12189 |
Print version Full issue in PDF (7.64Mb) Download the cover in PDF (1.33Мб) |
Для определения показателя надежности вычислительных систем рекомендуется использовать коэффициент сохранения эффективности Kэ, который отражает качество выполнения системой своих функций [1, 2]. В [2] Kэ конкретизируется с учетом специфики исследуемой системы и представляет собой соотношение фактического значения показателя эффективности с учетом отказов Э и номинального значения этого показателя Э0: . (1) Представим расчет коэффициента сохранения эффективности типового вычислительного комплекса (ВК), состоящего из выделенного сервера и нескольких рабочих станций. Данный расчет основан на работе [3], суть его сводится к следующему. Поскольку основной задачей ВК является обслуживание запросов пользователей, в качестве показателя эффективности логично выбрать число выполненных запросов пользователей. При этом под эффективностью подразумевается вероятность того, что произвольный запрос пользователя будет выполнен. В соответствии с выбором показателя эффективности можно выделить несколько этапов обработки запросов: 1) установление соединения между узлом i и передающим оборудованием (коммутатором); 2) установление соединения между узлом i и оборудованием обработки запросов (сервером); 3) удержание установленного соединения; 4) обработка запроса сервером; 5) разрыв соединения. Эффективность ВК в этом случае сводится к выражению, отображающему поэтапную обработку запросов: , (2) где Эk – эффективность выполнения k-го этапа; K – общее количество этапов обработки запросов. Подставляя полученное значение эффективности выполнения в (1), Kэ можно представить выражением (3) где Эk0 – номинальная эффективность выполнения k-го этапа; Kэk – коэффициент сохранения эффективности на этапе k. Учитывая, что время установления и разрыва сетевого соединения незначительно по сравнению со временем передачи и обработки запроса, можно проигнорировать вклад в общую эффективность этапов 1, 2 и 5. В этом случае для 3-го этапа Kэ3 определяется вероятностью разрушения установленного соединения из-за отказов оборудования: , (4) где S – совокупность возможных сетевых маршрутов между клиентом и сервером; KГj – коэффициент готовности оборудования на j-м маршруте за время сессии Dtcj. Для 4-го этапа Kэ4 определяется вероятностью обработки запроса клиента i на сервере за время существования сессии: , (5) где m – общее количество клиентов; N – общее количество запросов клиентов к серверу; Ni – количество запросов от пользователя i к серверу; Pi(Dtcj) – вероятность (математическое ожидание) доли обработанных запросов пользователя i за время существования сессии. Теоретическая часть эксперимента Рассмотрим два ВК, одинаковых на аппаратном уровне. Первый ВК работает в нормальном режиме, при котором системное ПО установлено на физической платформе сервера (рис. 1). Второй ВК работает в виртуальном режиме, при котором системное ПО представляет собой две изолированные системы (хостовую и гостевую) на одной физической платформе (рис. 2). Гостевая система в этом случае представлена дополнительной подсистемой (m+1), включенной параллельно хостовой. Определим коэффициент сохранения эффективности ВК в нормальном режиме в соответствии с формулами (3)–(5): (6) где – вероятность обработки запроса за время существования сессии. В случае перехода ВК в виртуальный режим изменяется выражение для 3-го и 4-го этапов обработки. На 3-м этапе появляется дополнительный маршрут между физическим и виртуальным серверами (см. рис. 2): , (7) где S+1 – дополнительный маршрут между виртуальным и физическим серверами; – коэффициент готовности виртуального оборудования за время существования сессии. На 4-м этапе появляется дополнительный цикл обработки запросов между виртуальным и физическим серверами: (8) где Nm+1 – количество запросов между физическим и виртуальным серверами; Pm+1 – вероятность обработки запросов виртуальным сервером; – коэффициент сохранения эффективности при обработке запроса на виртуальном сервере. Вычислим коэффициент сохранения эффективности ВК в виртуальном режиме: (9) Сравнение формул (6) и (9) показывает: если виртуальная система представляет собой специальное ПО [3], при котором выполняется условие , (10) коэффициент сохранения эффективности ВК в виртуальном режиме может оказаться выше аналогичного показателя в нормальном режиме. Этот факт подтвержден экспериментально. Следует отметить, что подобный эффект можно получить только в случае использования одного виртуального сервера. При увеличении количества виртуальных серверов на одной физической платформе придется учитывать вероятность перераспределения ресурсов и взаимодействие между виртуальными системами, что однозначно снизит общую надежность ВК. Более подробно проблема надежности ВК, состоящего из нескольких вычислительных систем, описана в [2]. Практическая часть эксперимента Для проведения эксперимента использовался ВК, состоящий из одного физического сервера под управлением MS Windows 2003 (CPU – Pentium 2.6 Ггц, RAM 1 Гбайт, LAN 100 Мбит/с) и 10 рабочих станций различной конфигурации, подключенных к серверу через сетевой коммутатор (100 Мбит/с). На сервере была установлена программа VMWARE SERVER 2.0, под управлением которой работал виртуальный сервер MS Windows 2003. На 9 рабочих станциях были установлены программные агенты NetBench [4], позволяющие получить числовые показатели запросов пользователей к серверу в режиме файлового обмена. На отдельной рабочей станции установлен контроллер NetBench, согласующий работу агентов. Первый эксперимент Физический сервер был сконфигурирован на эффективную работу программ, одной из которых являлся виртуальный сервер под управлением VMWARE SERVER 2.0. Таким образом было сформировано специальное ПО. Виртуальный сервер (MS Windows 2003) сконфигурирован как выделенный файловый сервер и настроен на эффективную работу фоновых сервисов. На обоих серверах (физическом и виртуальном) были предоставлены для общего доступа папки, примонтированные как разные сетевые диски на рабочих станциях. По команде с контроллера агент NetBench на первой рабочей станции обращался к указанному серверу в режиме файловых операций, фиксируя количество запросов, обработанных сервером за 300 секунд. На следующем этапе тестирования к агенту первой рабочей станции присоединялся агент NetBench второй рабочей станции, и весь процесс повторялся. Тестирование заканчивалось, когда все агенты NetBench на 9 рабочих станциях одновременно тестировали сначала физический, а затем виртуальный серверы. Количество выполненных запросов от агентов NetBench (N) и средняя производительность рабочей станции (P), Мбит/с, для физического и виртуального серверов приведены в таблице. Второй эксперимент Физический сервер был переустановлен и настроен в режиме обычного файлового сервера на эффективную работу фоновых сервисов. Виртуальный сервер оставлен без изменений. Количество обработанных запросов (N) и средняя производительность рабочей станции (P), Мбит/с, в режиме файловых операций для физического и виртуального серверов приведены в таблице. Сравнивая количество запросов из таблицы, нетрудно заметить, что при работе ВК в виртуальном режиме в первом эксперименте удалось достичь большей эффективности, чем в нормальном режиме как в первом, так и во втором экспериментах. В заключение можно сделать следующие выводы. Результатом данного исследования является утверждение, что надежность ВК при работе с определенными типами запросов может быть увеличена путем перевода его в виртуальный режим, при котором соблюдается условие (10). Таким образом, можно предположить, пока в виде концепции, вероятность создания высоконадежных ВК, способных в зависимости от предъявляемых требований по надежности переключаться в специиальные виртуальные режимы работы, обеспечивающие увеличение показателей надежности. Литература
|
Permanent link: http://swsys.ru/index.php?page=article&id=3242&lang=&lang=&like=1&lang=en |
Print version Full issue in PDF (7.64Mb) Download the cover in PDF (1.33Мб) |
The article was published in issue no. № 3, 2012 [ pp. 199-202 ] |
Perhaps, you might be interested in the following articles of similar topics:
- Модель надежности отказоустойчивого кластера с миграцией виртуальных машин
- Метод планирования размещения группы виртуальных машин с перераспределением ресурсов
- Фазовый переход наработки на отказ в растущих вычислительных сетях
- Разработка программных моделей доверенного универсального микропроцессора и микропроцессорной системы на его основе
- Методы сокращения количества уязвимостей в специальном программном обеспечении реального времени
Back to the list of articles