Valutazione di Prestazioni in ambienti di Cloud Computing

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1 Scuola Politecnica e delle Scienze di Base Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Elaborato finale in Sistemi Operativi Valutazione di Prestazioni in ambienti di Cloud Computing Anno Accademico 2013/2014 Candidato: Domenico Schiano matr. N

2 Alla mia famiglia 2

3 Indice Introduzione 1 1 Cloud Computing Caratteristiche essenziali Virtualizzazione Openstack Architettura Concettuale Architettura Logica I componenti di Openstack Vantaggi e svantaggi del Cloud Installazione e configurazione della piattaforma di sperimentazione Cluster utilizzato Scelta Hypervisor Architettura e configurazione Analisi prestazioni Benchmark Pianificazione degli esperimenti Risultati Macchina fisica - Disco locale vs. Storage FC Macchina fisica vs. Macchina virtuale Impatto memoria virtuale Conclusioni e possibili sviluppi futuri 27 i

4 Introduzione I grossi data center trovano oggi larga diffusione sia in ambito industriale che di ricerca a supporto delle attività comunemente svolte, quali raccolta e analisi dei dati, simulazioni, esecuzione di job scientifici. Tuttavia, l utilizzo, e ancor di più la configurazione di tali sistemi, risulta essere un problema complesso che richiede di bilanciare lo sfruttamento delle risorse disponibili, migliorare le prestazioni, rendere il data center affidabile. Punti chiave per sviluppare e migliorare l efficienza dell infrastruttura, in termini di tempi e costi,sono flessibilità e snellimento. Si tenta di ovviare, allora, alle difficoltà di gestione scegliendo di non focalizzare più l attenzione sull apparato tecnologico, ma sulle sue concrete funzionalità: si diffonde cosí l idea del servizio su richiesta. Il Cloud Computing favorisce la proliferazione del software as a service e, negli ultimi anni, ha iniziato a diffondersi anche come paradigma per migliorare la gestione dei data center. Comunemente, un sistema cloud è costituito da un insieme di macchine fisiche che ospitano macchine virtuali e da uno o più storage server che forniscono lo spazio di archiviazione alle macchine virtuali. I vantaggi derivano soprattutto dalla virtualizzazione, la quale consente di consolidare il carico di un sistema in un numero ridotto di macchine fisiche: da qui più efficienza energetica e maggiore affidabilità e semplificazione nella implementazione di tecniche di tolleranza ai guasti [2]. Allo stesso tempo, peró, la presenza di un Virtual Machine Monitor (VMM) per la gestione delle macchine virtuali in esecuzione sulle macchine fisiche, introduce un overhead che influisce sulle prestazione del sistema. Soprattutto, operazioni di I/O sono particolarmente affette dall uso della virtualizzazione [1]. In questo elaborato si analizzato le prestazioni di operazioni di lettura 1

5 e scrittura in un sistema cloud reale installato presso il Laboratorio ITEM CINI dell Università di Napoli Federico II. Il sistema fa uso, oltre che di comuni dischi locali installati sui vari server, di uno storage server collegato in fibre channel. Parte dell installazione e della configurazione dello storage server e della piattaforma cloud sono state effettuate nel corso dell attivitá di tirocinio. Le prestazioni sono state analizzate come descritte nel presente elaborato. In particolare, si confronteranno (i) le operazioni di I/O eseguite su dischi locali con quelle eseguite su storage esterno e (ii) le prestazioni di operazioni di I/O su macchina fisica e macchina virtuale, in diverse condizioni di carico e configurazioni di macchine virtuali. Per quanto riguarda il secondo punto, si considera come variazione di carico il numero di processi I/O bound in esecuzione e il tipo di operazione di I/O (lettura o scrittura); come configurazione dell ambiente virtualizzato, il numero di macchine virtuali e la memoria disponibile. La sperimentazione é effettuata con il supporto di uno specifico strumento di banchmarking. L elaborato è strutturato come segue. Nel Capitolo 1 si introducono il concetti di Cloud computing, virtualizzazione e la piattaforma Openstack, utilizzata per creare il sistema cloud sul cluster. Nel Capitolo 2 si descrive l architettura del cluster e la configurazione della piattaforma utilizzata per gli esperimenti. Nel Capitolo 3 si riportano i risultati delle prestazioni di operazioni di I/O effettuate attraverso gli esperimenti. Infine nel Capitolo 4 si traggono le conclusioni e i possibili sviluppi futuri. 2

6 Capitolo 1 Cloud Computing In questo capitolo di analizzano le caratteristiche essenziali del Cloud Computing in particolare vengono indiduate cinque caratteristiche essenziali, tre modelli di servizio e quattro modalitá di distribuzione. Successivamente si parla della virtualizzazione che è la tecnologia alla base delle piattaforme per il Cloud. Essa consente la condivisione di dispositivi server e di storage e ne incentiva l utilizzo. Non solo essa facilita la migrazione di applicazioni da un server fisico a un altro,ma in particolare risulta coadiuvante nella gestione elastica delle risorse, come capacità di rilasciare e riprendere le risorse nel modo più veloce possibile. Infine visto che la piattaforma Cloud installata è Openstack si introducono componenti dell architettura di Openstack e viene illustrato brevemente il processo dl installazione sul Cluster in analisi. 1.1 Caratteristiche essenziali Secondo la definizione fornita dal NIST (National Institute of Standard and Technology), il Cloud è un modello che consente di abilitare in qualunque luogo,in modo conveniente, l accesso su richiesta a un pool di risorse di calcolo condivise, rapidamente rifornito e rilasciato col minimo sforzo di gestione o con interazione con il service provider. Per quanto concerne le caratteristiche esseziali del cloud abbiamo: 3

7 1. On-demand self-service. Autonomamente e indipendentemente da interazioni col provider, un cliente puó accedere alle risorse disponibili. 2. Broad network access. La rete deve garantire la disponibilità delle risorse, accessibili attraverso meccanismi standard in modo da garantire eterogeneità client-side. 3. Resource pooling. Le risorse del provider sono rese disponibili a più utenti contemporaneamente, secondo il modello multi-tenant,con disponibilità fisiche e virtuali dinamicamente assegnate e rilasciate in base alle richieste. 4. Rapid elasticity. Elasticità e rapidità nel processo di acquisizione e rilascio di una risorsa mirano a liberare il consumatore da vincoli relativi al numero di risorse acquisibili. 5. Measured service.è previsto un sistema automatico per il controllo e il monitoraggio del servizio, volto all ottimizzazione della gestione. Figura 1.1: Modelli di servizio Si possono distinguere tre tipologie fondamentali di servizi Cloud computing : 4

8 Software as a Service(SaaS) Nei servizi SaaS i provider mettono uno o più software completi a disposizione dell utente. L utente non paga per integrare il possesso del software, ma per utilizzarlo tramite licenza o abbonamento. Si puó utilizzare questa applicazione direttamente online, senza necessità di installazione. Si tratta di un insieme di mezzi, servizi e competenze con cui le aziende possono esternalizzare completamente alcuni aspetti del loro sistema informativo (es. ). Platform as a service(paas)le risorse messe a disposizione dal provider sono rappresentate da una piattaforma per lo sviluppo e l esecuzione di applicazioni acquisite o create dal cliente, tramite linguaggi di programmazione, librerie e strumenti a supporto dello sviluppo software forniti dalla sottostante infrastruttura cloud. L utente non ha il controllo sul sistema operativo, sulla rete o sui servizi di storage. Infrastructure as a service(iaas) E un modello di fornitura nel quale un organizzazione esternalizza le attrezzature utilizzate per varie operazioni, incluso storage, hardware,server e componenti di rete. Il provider fornisce le risorse ed è responsabile per la custodia, per l esecuzione e per la manutenzione. I modelli di distribuzione indicano dove organizzare un modello di Cloud computing,prevedendo quattro alternative: Private Cloud : infrastruttura Cloud fornita per uso esclusivo di una organizzazione costituita da diversi clienti, i quali possono accedere ai servizi erogati. Public Cloud: infrastruttura fornita per uso pubblico. Può essere di proprietà, gestita da specifiche organizzazioni ( es. compagnie di cloud services). Hybrid Cloud:infrastruttura Cloud ad accesso quasi ibrido, attraverso meccanismi di integrazione tra un cloud privato e un cloud pubblico. Community Cloud :infrastruttura Cloud fornita per uso esclusivo di una specifica comunità, costituita da piú organizzazioni che perseguono uno scopo comune. Può essere di proprietà, gestito da una o più organizzazioni nella comunità, da una terza parte o da una combinazione di questo. 5

9 1.2 Virtualizzazione L espressione Virtualizzazione fa riferimento alla creazione virtuale di una risorsa computazionale fornita di regola fisicamente. Il sistema operativo di un calcolatore fornisce una separazione tra le risorse fisiche disponibili e il loro utilizzo da parte dell utente. La virtualizzazione, analgamente, costruisce una molteplici prospettive logiche sulle risorse fisiche, delle quali ciascuna può interagire con un dato utente in relazione alle contingenti necessità. Costruisce un isomorfismo tra il sistema virtuale (guest) e il sistema reale (host). Il Virtual Machine Monitor o Hypervisor è il componente software che consente l interfacciamento della macchina virtuale con la piattaforma su cui esso risiede. Sono individuate due tipologie fondamentali: Native: L hypervisor è in esecuzione direttamente sull hardware e ne consente il controllo diretto, definendo un layer di separazione tra il sistema operativo e la piattaforma fisica. Hosted: L hypervisor è in esecuzione sul sistema operativo host, posto sulla piattaforma fisica. Efficace soprattutto per la possibilità di accesso immediato al sistema operativo host (solitamente individuato dal SO desktop dell utente) e al guest. Sono previsti servizi di supporto per la virtualizzazione, ma si affida al sistema host la gestione della memoria, l allocazione delle risorse, scheduling e driver dei dispositivi. 6

10 Figura 1.2: Tipologie di Hypervisor 1.3 Openstack Openstack è la piattaforma utilizzata per la virtualizzazione, piattaforma opensource che può essere suddivisa in un insieme di servizi e di componenti che cooperano e concorrono a formare un architettura altamente scalabile, volta all integrazione di progetti esterni.openstack si presenta oggi come la più affidabile e stabile tra le piattaforme in circolazione, facilmente adattabile alle esigenze dell utente. Nel cluster in esame è presente OpenStack aggiornata all ultima versione, IceHouse. Questa versione presenta 7 componenti che illustreremo brevemente. Figura 1.3: Openstack 7

11 1.3.1 Architettura Concettuale L immagine 1.4 illustra l architettura concettuale, nell ipotesi in cui si utilizzano tutti i servizi.tuttavia,è possibile l installazione dei soli componenti che risultano nella fattispecie necessari. Openstack muove dall idea di fornire un sistema Cloud scalabile : i componenti costituenti cooperano tra loro al fine di fornire una completa IaaS. L integrazione è facilitata dall utilizzo di interfacce pubbliche di programmazione che permettono ad ogni servizio di poter usufruire del lavoro degli altri. Queste sono le stesse APIs che sono utilizzabili dagli utenti finali del Cloud. Figura 1.4: Architettura concettuale di Openstack Architettura Logica Piú complessa é l architettura logica: nel tentativo di illustrare tutte le possibili combinazioni di comunicazioni tra i servizi,i diagrammi risultano di difficile lettura e comprensione. Il diagramma in figura mostra l architettura più comune utilizzata nella configurazione di Openstack nel sistema. Gli utenti finali interagiscono tra loro grazie ad un interfaccia web comune o direttamente utilizzando le API associate a un determinato servizio 8

12 Figura 1.5: Architettura logica di Openstack L autentificazione di tutti i servizi avviene tramite una sorgente comune(keystone) I servizi individuali interagiscono gli uni con gli altri attraverso le loro APIs I componenti di Openstack La versione IceHouse presenta sette componenti (solo tre erano quelli previsti dalla versione iniziale), tutti scritti su Python. Dashboard (Horizon) Compute (Nova) Object Store(Swift) Image Store (Glance) Identity (Keystone) Network (Neutron, NovaNetwork) Block Storage (Cinder) 9

13 Dashboard (Horizon) Horizon è il nome attribuito al progetto di Openstack Dashboard, fornisce un interfaccia utente modulare per tutti i servizi di Openstack è rappresenta il punto d incontro di tutti i componenti Openstack e nasce per semplificare il lavoro di gestione ed utilizzo dell infrastruttura cloud sia all utente che all amministratore del sistema. L interfaccia dispone di schermate per gli utenti allo scopo di avere informazioni d uso e quote disponibili per ogni progetto, lanciare istanze di macchine virtuali avere un volume management per controllare la creazione,la cancellazione e la connettività al block storage. Permette inoltre di creare immagini e snapshot di macchine virtuali per il backup e il boot di nuove istanze. Tutte le operazioni sono eseguibili semplicemente utilizzando il browser, senza dover necessariamente conoscere i comandi specifici per ogni servizio. Oltre ad un interfaccia per gli utenti, ne fornisce una anche per gli operatori del Cloud. L interfaccia degli operatori vede tutto il Cloud e aggiunge alcune schermate di configurazione come: Flavors per definire cataloghi di servizio che offrono CPU, memoria e disco di memoria per il boot Una schermata di gestione dei progetti Una schermata di gestione degli utenti Informazioni di sistema per sapere quali servizi girano nel Cloud e le quote assegnate ai progetti Compute (Nova) Nova è il componente più complicato di Openstack, i quanto fornisce tutti gli strumenti utili alla gestione della infrastruttura. Ingloba uno svariato numero di processi che cooperano per trasformare le richieste degli utenti finali in macchine virtuali in esecuzione. Infatti è il componente adibito alle oprazioni principali sulle macchine virtuali: inizializzare, riadattare, fermare e interrogare.assegna e rimuove indirizzi IP pubblici e permette di creare snapshot 10

14 delle istanze (copia di un immagine dinamicamente allocata ed individuale) in secuzione. Nova interagisce con molti servizi Openstack: Keystone per l autentificazione, Glance per le immagini e Horizon per l interfaccia web. L interazione con Glance è quella principale. Le API possono caricare e interrogare Glance mentre nova-compute scaricherà le immagini per usarle nelle istanze in lancio. Object Store(Swift) L Object Store é il componente adibito per lo storage degli oggetti. Swift è anche usato internamente a molte grandi compagnie per memorizzare i loro dati. A differenza dei normali file system, questo è completamente distribuito,memorizza copie multiple di ogni oggetto per evitare i problemi di inconsistenza,malfunzionamenti e inagibilitã del servizio nel caso di problemi ai server in undata zona. Swift prevede un insieme di meccanismi per la replicazione e la ridondanza delle informazioni. L architettura Swift è distribuita per prevenire un singolo punto di fallimento e per scalare orizzontalmente. Image Store(Glance) Openstack Image Store è il componente progettato per fornire agli utenti della piattaforma OpenStack i servizi di creazione, ricerca e aggiornamento di un immagine all interno del sistema. L immagine rappresenta un modello di macchina virtuale, inteso come insieme di dati e metadati utili a descriverne lo stato, al quale più utenti possono accedere procedendo, per ognuno di essi, alla creazione e all allocazione della rispettiva istanza. Risulta, quindi, il componente adibito a fornire all utente della piattaforma un catalogo delle immagini disponibili, e nei comuni scenari di utilizzo della piattaforma si pone come strato intermedio tra il Compute - che gestisce le attività all interno della nuvola, e comunica (tramite scambio di messaggi) con gli altri componenti di OpenStack per servire l operazione richiesta e l Object Storage, utilizzato per il salvataggio ed il retrieving degli stessi objetcs (files) dell immagine. Da ricordare, comunque, che l Image Service può essere acceduto direttamente dall utente tramite le APIs, e non necessariamente tramite il Compute. 11

15 Ci sono molti processi periodici che girano su Glance per supportare il caching. Il più importante di questi è il servizio di replicazione che assicura consistenza e disponibilità attraverso il cluster. Identity (Keystone) l service Identity fornisce autentificazione e autorizzazione per tutti i servizi Openstack. I suoi compiti principali sono: Autenticare gli utenti e rilasciare token per l accesso ai servizi Memorizzare utenti e progetti per un modello di accesso basato sui ruoli Fornire un catalogo dei servizi Creare policy tra utenti e servizi Network(Neutron,NovaNetwork) NovaNetwork fornisce la connettività di rete come un servizio tra le interfacce dei dispositivi gestiti dagli atri servizi di Openstack. Esso permette agli utenti di : creare la propria rete e poi attaccargli le interfacce server aggiungere estensioni che permettono servizi di rete addizionali come il load balancing Neutron interagisce con Nova, in quanto fornirà reti e connettività per le istanze. Block Storage(Cinder) Cinder è il componente che provvede ala gestione di columi persistenti di storage per le istanza di macchina virtuale, trami un processo che accetta le richieste di storage e le inoltra ad un task adibito alla comunnicazione diretta con un database per compiere la specifica operazione di lettura o scrittura. Le API di Openstack Block Storage permettono la manipolazione di volumi, di tipi di volume e gli snapshot dei volumi: 12

16 crea,modifica e cancella volumi fa snapshot o backup dei volumi fa query sullo stato dei volumi e sui metadati 1.4 Vantaggi e svantaggi del Cloud Figura 1.6: Vantaggi e svantaggi del Cloud Computing Indubbiamente dalla virtualizzazione nel sistema di Cloud Computing derivano concreti vantaggi in termini economici e tecnici. Minore TCO: il Total Cost of Ownership si abbassa grazie al risparmio sui costi di gestione di hardware e software. Uso efficiente dello storage centralizzato: dove presente, l utilizzo di un sistema SAN accoppiato ad un pool di server aumenta enormemente la flessibilità del sistema. Maggiore scalabilità:si possono espandere o limitare con estrema flessibilitã le caratteristiche dell infrastruttura; 13

17 Maggiore affidabilità: gli errori di configurazione sono ridotti notevolmente. Per quanto riguarda gli svantaggi evidenti che ne derivano,da una parte si riscontra la completa dipendenza da internet del sistema, dall altra i problemi di sicurezza informatica e violazione della privacy a cui sono soggetti i dati memorizzati, per il rischio di manipolazioni. 14

18 Capitolo 2 Installazione e configurazione della piattaforma di sperimentazione In questo capitolo si descrivono le caratteristiche del sistema installato presso il Laboratorio ITEM CINI dell Università di Napoli Federico II, utilizzato per gli esperimenti. Il sistema fa uso, oltre che di comuni dischi locali installati sui vari server, di uno storage server collegato in fibre channel. Si riassumono, inoltre, l installazione e la configurazione dello storage server e della piattaforma cloud. 2.1 Cluster utilizzato Il cluster su cui sono state effettuate le analisi è stato reso disponibile per questo lavoro di tesi dall Universitá di Napoli Federico II e risiede presso il Laboratorio CINI nel complesso di Monte Sant Angelo. Di seguito le caratteristiche tecniche: 1 Dell PowerEdge R320 da 8 Gb di RAM e un processore Xeon E da 4 core,2 hard disk 500GB 7200 rpm raid 1. 4 Dell PowerEdge R520 da 64 GB di ram e 2 processori Xeon E da 8 core, 1 hard disk 500GB 7200 rpm 15

19 1 Dell PowerVault MD3620f Storage : 24 dischi da 146gb in rpm collegati in fibre channel ai 4 r Scelta Hypervisor Come hypervisor della nostra infrastruttura Cloud è stato scelto KVM (Kernelbased Virtual Machine) ed è composto da un modulo integrato nel kernel linux (dalla release ) che permette di sfruttare le estensioni di virtualizzazione dei processori moderni. I motivi principali per cui la scelta è ricaduta su KVM sono : è un progetto opensource che nasce dall ambiente linux,molto diffuso e supportato, in particolare dalla piattaforma cloud openstack. è facile da installare è veloce e facile da utilizzare Di per sè KVM non effettua nessun tipo di emulazione, si limita ad attivare le estensioni della CPU e a mettere a disposizione dello userspace un dispositivo in grado di riservare le risorse hardware da mettere a disposizione dei sistemi virtuali. Un programma userspace (in particolare le libvirt o QMU) si occuperà di richiedere al modulo di riservare questa o quella risorsa e di svolgere le operazioni necessarie per l esecuzione della VM. 2.3 Architettura e configurazione L installazione di Openstack è avvenuta su CentOS 6.5.Prima di procedere alla vera e propria installazione bisogna preparare il cluster ad ospitare la piattaforma: 1. Sincronizzare tutti i nodi 2. Configurare il multipath su tutti i nodi. 3. Installare le utility. 16

20 Figura 2.1: Architettura reale L architettura che si è scelto di seguire è quella rappresentata in figura. C è un nodo che fa da Cloud Controller, sul quale sono installati la maggior parte dei servizi di Openstack e tutti gli altri nodi sono nodi Compute sui quali verranno fatte girare le Virtual Machine. Come Cloud Controller è stato scelto il PowerEdge R320 dove gireranno tutti i principali servizi(rabbitmq.mysql,identity,image,nova-api,novanetwork,nova-scheduler,nova-volume, nova-conductor). Gli altri 4 R520 fungono da Compute per la nostra piattaforma. Per quanto riguarda l installazione dei componenti è stata seguita l l installation guide presente nel sito ufficiale di Openstack per CentOS. 17

21 Capitolo 3 Analisi prestazioni In questo capitolo si riportano e si discutono le prestazioni I/O del sistema per analizzare quali differenze intercorrono in termini di prestazioni tra la macchina fisica e quella virtuale e vedere come l hypervisor si comporta a fronte di determinate operazioni. 3.1 Benchmark Come strumento per i nostri esperimenti è stato scelto IOzone, software di banchmarking che genera, in relazione alle necessità di analisi, N file temporanei e ne valuta il throughput massimo, medio e minimo. È consigliabile fissare la dimensione dei file temporanei minimo il doppio della dimensione della memoria (RAM) per evitare che le operazioni siano effettuate interamente in memoria senza accesso ai dischi. È inoltre possibile lanciare un istruzione monoprocesso o multiprocesso per analizzare quanto influisce sul sistema.l istruzione multiprocesso lancia N processi che svolgono tutti la stessa operazione su file temporanei differenti e al termine restituisce come output il throughtput massimo, mediio e minimo per processo potendo scegliere se compiere le operazioni nello storage in FC o in Local. 18

22 Tipica istruzione in IOzone monoprocesso: iozone - i [ tipo - test ] - s [ dimensione in kbyte del file temp ] -r [ dimensione reclen ] -f [ mount - point ] Nell istruzione multiprocesso bisogna specificare anche il numero minimo e massimo di processi che si vogliono utilizzare: iozone - i [ tipo - test ] - l N - u M - s [ dimensione in kbyte del file temp ] - r [ dimensione reclen ] - f [ mount - point ] Il reclen indica quante volte si intende ripetere il test.se si imposta a 16MB lo ripete solo una volta. Di seguito sono riportate le tipologie ti test associati ad un valore numero da postporre dopo l istruzione -i: 0= write / rewrite 1= read /re - read 2= random - read / write 3= Read - backwards 4=Re - write - record 5= stride - read 6= fwrite /re - fwrite 7= fread /Re - fread, 8= random mix 9= pwrite /Re - pwrite 10= pread /Re - pread 11= pwritev /Re - pwritev 12= preadv /Re - preadv 3.2 Pianificazione degli esperimenti Gli esperimenti sono stati eseguiti tutti su un nodo di riferimento del testbed descritto al capitolo precedente. Si é considerato l esecuzione delle operazioni di I/O prima su macchina fisica (physical machine - PM ) con storage esterno connesso in fibre channel (FC) e poi su macchina virtuale (virtual machine - VM ), anche in tal caso con volume di storage virtuale su storage FC. Sono state eseguite due operazioni per ogni test: write/re-write e read/reread. 19

23 La dimensione dei file (di cui effettuare lettura/scrittura) è stata fissata a 120 GB, in modo da essere maggiore della RAM a disposizione delle macchine ed essere confidenti che le operazioni non fossero eseguite in memoria piuttosto che sullo storage. Gli esperimenti effettuati hanno consentito di effettuare le seguenti valutazioni: 1. Macchina fisica - Disco locale vs. Storage FC: Per questo tipo di esperimento vogliamo valutare la differenza di prestazioni nel caso in cui si fanno operazioni di I/O sul disco locale (PM LC) o su su storage esterno connesso in fibre channel (PM FC). 2. Macchina fisica vs. Macchina virtuale: In questo caso, vengono valutate le operazioni di I/O sia su macchina fisica che su macchina virtuale, con una configruazione hardware che chiameremo xlarge (VMxlarge). In entrambi i casi si utilizza lo storage esterno connesso in fibre channel. si considerano sia operazioni di lettura ed il numero di processi che eseguono tali operazioni i è fatto variare da 1 a Impatto memoria macchina virtuale: In tal caso si vuole analizzare se la configurazione della macchina virtuale incide sulle prestazioni I/O. A tal fine si è attuato un resize della prima macchina virtuale (VMxlarge) con una configurazione inferiore (VMsmall), sono stati ripetuti gli esperimenti del tipo monoprocesso, 8 processi e 16 processi; messi poi a confronto con la configurazione precedente. I due Flavor utilizzati per la macchina virtuale sono: xlarge:che quasi copre tutta la disponibilità hardware dell host ossia 64gb di RAM 500 Gb di Hard disk e 2 vcpus. small:che presenta una configurazione hardware inferiore:16 Gb di RAM 150 Gb di Hard disk e 1 vcpu. Ogni esperimento su storage in fibre channel è costituito da 5 ripetizioni (un numero più alto di ripetizioni sembrava superfluo poichè come vedremo la varianza non è stata alta) riportando media, varianza e deviazione standard. 20

24 3.3 Risultati Macchina fisica - Disco locale vs. Storage FC Nella tabella 3.1 si riportano i risultati relativi alle operazioni di scrittura e lettura in macchina fisica su disco locale e su storage FC. Tabella 3.1: Confronto Macchina fisica in Fibre Channel e in Local Scrittura Kbps Lettura Kbps PM LC PM FC I risultati degli esperimenti effettuati evidenziano come il troughput delle operazioni di scrittura e lettura sia considerevolmente maggiore su storage in Fibre Channel che in Local. Si evince un incremento dell operazione di scrittura del 73% e di lettura del 52% circa Macchina fisica vs. Macchina virtuale Sono riportati nella tabella 3.2, i risultati in macchina fisica su storage in fibre channel inerenti alle operazioni di scrittura e lettura e i risultati relativi alla macchina virtuale con configurazione hardware xlarge. 21

25 Tabella 3.2: Risultati operazioni I/O su PM FC e VMxlarge N.proc. Scrittura (media - kbps) Var. Dev.Std. Lettura Var. Dev.Std. (media - kbps) Virtuale Fisica 22

26 Tabella 3.3: Confronto prestazioni Macchina fisica in FC e Macchina Virtuale N processi Scrittua Lettura PM FC sv VMxlarge 1 4,66% 32,1% PM FC sv VM1xlarge 2 2,49% 23,6% PM FC sv VM1xlarge 4 7,27% 3,32% PM FC sv VM1xlarge 8 9,99% 0.27% PM FC sv VM1xlarge 16 10,40 % 17,07% Infine nella tabella 3.3 si trovano i confronti di prestazioni delle operazioni di scrittura e lettura tra PM FC e VMxlarge. Dalla lettura dei risultati per quanto concerne l operazione di scrittura, le performance non mostrano notevoli differenze. Il degrado medio delle operazioni svolte in macchina virtuale rispetto a quelle eseguite in macchina fisica risulta del 7%. Il trend di tale deterioramento é crescente rispetto al numero dei processi I/O bound in esecuzione. In riferimento all operazione di lettura, al contrario, si evidenzia un degrado delle performance, il quale si attenua al crescere dei processi da 1 a 8, in particolare: per esperimenti ad 1 processo le performance di lettura nella VMxlarge calano del 32% circa rispetto a quelle in PMFC; per esperimenti a 2 processi il degrado comincia ad attenuarsi e le letture risultano inferiori del 23% ; per esperimenti a 4 processi la differenza è solo del 3% circa ; per esperimenti a 8 processi il degrado è da ritenersi quasi nullo (0,27%). Infine per gli esperimenti a 16 processi il degrado delle performance scende nuovamente del 17 %. 23

27 3.3.3 Impatto memoria virtuale Per quanto riguarda la seconda configurazione della macchina virtuale (VMsmall) i test sono stati eseguiti nei casi di 1, 8 e 16 processi in quanto già sufficientemente utili per trarne conclusioni. Nella tabella 3.4 troviamo i risultati delle letture e scritture di VMxlarge e VMsmall. 24

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