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弹性计算的第一代虚拟化技术的痛点和思考有哪些?

来自:电子工业出版社 2021-11-26 11:33:24 891 1

弹性计算的第一代虚拟化技术的痛点和思考有哪些?

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  • 今晚就远航
    2021-11-26 15:40:06

    这代技术的痛点和思考 ,如下图所示。

    传统KVM 虚拟化系统导致CPU 计算特性损失

    众所周知,IaaS 公共云技术的核心是Intel 至强处理器VT 等硬件辅助虚拟化技术(Hardware-assisted virtualization),配合主流虚拟化系统软件(KVM/Xen/VMware ESXi 等),实现了IaaS 弹性计算;客户则是通过ECS(或者 AWS EC2) 购买虚拟机(VM)形式的计算资源。

    image.png

    得益于高度成熟的虚拟化技术,VM 形式的计算资源“几乎”等价于客户线下的物理服务器资源,但是“几乎”并不是“ 完全”。一个典型的案例就是 Intel 至强处 理器的VT 硬件辅助虚拟化能力会被公共云服务提供商的虚拟化系统“消费掉”,客户无法在公共云VM 实例中再次部署虚拟化系统,致使传统OpenStack 和VMware based workload 无法在公共云部署。

    客户希望用一套OpenStack/VMware 统一管理公共云线上资源和专有云线下资源,同时在控制面和数据面打通线上线下资源,在兼顾专有云数据安全、法律合规的基础上,充分利用公共云计算资源的弹性能力,但是由于Intel 至强处理器VT 硬件辅助虚拟化能力“被消费”,使得此种混合云技术很难在公共云实现。云原生安全容器创新依赖Intel VT 硬件辅助虚拟化能力输出,这是传统虚拟化无法解决的问题。

    传统KVM 虚拟化系统导致资源争抢不可避免

    以传统的KVM 虚拟化系统为例,双路Skylake(96 个HT)计算资源的虚拟化典型部署情况是:有8 个HT 部署网络虚拟化vSwitch 和存储虚拟化,对外售卖88 个HT 作为vCPU 计算资源。我们需要注意到,对外售卖的88HT vCPU 计算资源和8HT 网络/ 存储虚拟化是部署在同一组Skylake CPU 上的,那么如下共享资源争抢是不可避免的。

    CPU DDR 带宽、LLC 等共享资源的争抢。在机头网络带宽迅速提升的当下, DDR 带宽、LLC 等资源争抢现象愈发突出。

    半虚拟化(Para-virtualized) I/O 设备模型等资源争抢引入售卖CPU 抖动和售卖I/O 抖动。

    存储和网络等I/O 内部层级化HQoS 难于实施。一般而言,层级化HQoS 是解决资源争抢的有效手段,电信级网络设备一般会部署HQoS 进行资源调度, 而HQoS 的典型部署方法需要通过芯片实现。

    传统KVM 虚拟化系统导致I/O 性能瓶颈

    传统KVM 虚拟化系统由(计算虚拟化)QEMU-KVM + (网络虚拟化)DPDK based vSwitch +( 存储虚拟化)SPDK based I/O initiator 构成。

    在Intel 引入VT 硬件虚拟化支持后,配合KVM、Xen 等虚拟化系统软件,由CPU 指令处理的数据面和KVM 等虚拟化系统软件形成了控制面及异常处理路径,此种软硬件协同设计既实现了CPU 和内存虚拟化的数据路径的最小开销,又保留了KVM 控制路径和异常处理路径的高度灵活性。

    同处于数据路径的存储虚拟化和网络虚拟化虽然通过DPDK 和SPDK 等技术接近了软件优化的技术极限,但是仍然无法和芯片的加速性能媲美。特别是在网络吞吐向100GbE 演进的过程中,交换网络的带宽能力和Intel 至强处理器的处理能力间的差距逐渐拉大,在传统KVM 虚拟化系统下,通过DPDK、SPDK 等纯软件进行I/O 性能优化的瓶颈日渐凸显。

    资料来源:《弹性计算—无处不在的算力》

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