Automatic virtual machine configuration for database workloads (SIGMOD Journal)
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1 Automatic virtual machine configuration for database workloads (SIGMOD Journal) [Soror et al. 2010] Adriano Lange Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática Programa de Pós-Graduação em Informática Curitiba, 08 de Novembro de 2011 Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
![2010] Adriano Lange Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática](/docs-images/44/1248843/images/page_1.jpg "Programa de Pós-Graduação em Informática Curitiba, 08 de Novembro de 2011")
2 1 Introdução 2 Definição 3 Design do Assistente de Configuração 4 Experimentos Realizados 5 Conclusões 6 Observações Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
3 Estrutura Introdução 1 Introdução 2 Definição 3 Design do Assistente de Configuração 4 Experimentos Realizados 5 Conclusões 6 Observações Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
4 Cloud Computing Introdução Arquitetura de computação orientada a serviços: recursos (storage, memória, processamento, tráfego de rede) dados softwares Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
5 Introdução Cloud Computing: Principais vantagens Escalabilidade e Elasticidade pay-per-use Baixo investimento inicial Baixo time-to-market Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
6 Introdução Modelos de Bancos de Dados para Múltiplos Clientes (Database Multitenancy) Shared Table Shared DB Shared OS Shared Hardware Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
7 Introdução Virtualização de Hardware Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
8 Introdução Algumas Vantagens da Virtualização Consolidação de recursos Abstração de hardware Simplificação de atividades administrativas Migração online Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
9 Introdução Desvantagem da Virtualização Definir uma distribuição adequada de recursos para cada máquina virtual (VM i ) de acordo com suas cargas de trabalho (W i ). Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
10 Objetivo Introdução Construir uma ferramenta que: Sugira uma quantidade adequada de recursos para cada VM a partir de uma estimativa de suas respectivas cargas de trabalho, considerando: Um SGBD por VM; Os SGBDs podem ser heterogêneos entre si; Uso do modelo de custo de cada SGBD. Refine as configurações iniciais, ajustando os recursos alocados em decorrência de possíveis erros nos modelos de custo; Se adapte às mudanças na carga de trabalho de cada VM. Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
11 Estrutura Definição 1 Introdução 2 Definição 3 Design do Assistente de Configuração 4 Experimentos Realizados 5 Conclusões 6 Observações Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
12 Definição do Problema Definição N máquinas virtuais, cada uma com uma carga de trabalho W i ; M recursos físicos (CPU, memória, I/O,...); O objetivo é minimizar o custo global dentro de um espaço de possíveis soluções: N Cost(W i, R i ) i=1 R i é a quantidade de recursos alocada para uma determinada VM i : R i = [r i1,..., r im ] 0 r ij 1 N r ij 1, para um mesmo j i=1 Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
13 Definição Qualidade de Serviço (QoS) Degradação de custo: Degradation(W i, R i ) = Cost(W i, R i ) Cost(W i, [1,..., 1]) Cada VM possui um limite de degranação L i 1; Uma solução é válida se, para toda VM i : Degradation(W i, R i ) L i Por padrão, L i foi definido como. Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
![.., 1]) Cada VM possui um limite de degranação L i 1; Uma solução é válida se, para](/docs-images/44/1248843/images/page_13.jpg "toda VM i : Degradation(W i, R i ) L i Por padrão, L i foi definido como.")
14 Prioridade Relativa Definição Cada VM possui um fator de ganho efetivo (G i 1): G i Cost(W i, R i ) Por padrão, G i foi definido como 1; Função de minimização de custo usando o fator de ganho efetivo: N (G i Cost(W i, R i )) i=1 Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
15 6 Observações Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51 Estrutura Design do Assistente de Configuração 1 Introdução 2 Definição 3 Design do Assistente de Configuração Estimador de Custo Enumeração de Configurações Refinamento Online Gerenciamento Dinâmico de Configurações 4 Experimentos Realizados 5 Conclusões
16 Design do Assistente de Configuração Visão geral Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
17 6 Observações Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51 Estrutura Design do Assistente de Configuração Estimador de Custo 1 Introdução 2 Definição 3 Design do Assistente de Configuração Estimador de Custo Enumeração de Configurações Refinamento Online Gerenciamento Dinâmico de Configurações 4 Experimentos Realizados 5 Conclusões
18 Cost Estimator Design do Assistente de Configuração Estimador de Custo Normalização do custo estimado para cada SGBD; Calibração dos parâmetros. Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
19 6 Observações Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51 Estrutura Design do Assistente de Configuração Enumeração de Configurações 1 Introdução 2 Definição 3 Design do Assistente de Configuração Estimador de Custo Enumeração de Configurações Refinamento Online Gerenciamento Dinâmico de Configurações 4 Experimentos Realizados 5 Conclusões
20 Design do Assistente de Configuração Configuration Enumeration Enumeração de Configurações Percorre o espaço de busca: Uso de algoritmo guloso (otimização local de descida mais íngreme); Foram utilizados apenas CPU e Memória como recursos (M = 2). Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
21 6 Observações Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51 Estrutura Design do Assistente de Configuração Refinamento Online 1 Introdução 2 Definição 3 Design do Assistente de Configuração Estimador de Custo Enumeração de Configurações Refinamento Online Gerenciamento Dinâmico de Configurações 4 Experimentos Realizados 5 Conclusões
22 Design do Assistente de Configuração Generalized Online Refinement Refinamento Online Tem por objetivo fazer pequenos ajustes no espaço de busca (acurácia dos modelos de custo); Uso de regressão linear. Fig. 6. Variation in DB2 cpuspeed. Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
23 Design do Assistente de Configuração Generalized Online Refinement Refinamento Online Regressão linear: Cost (W i, R i ) = M j=1 Act i Est i αijk r ij + Act i Est i β ik Acti : Valor real da carga de trabalho durante a fase de refinamento; Esti : Valor estimado; αijk : Coeficiente angular do recurso r ij em um intervalo k ; β ik : Coeficiente linear do intervalo k ; Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
24 6 Observações Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51 Estrutura Design do Assistente de Configuração Gerenciamento Dinâmico de Configurações 1 Introdução 2 Definição 3 Design do Assistente de Configuração Estimador de Custo Enumeração de Configurações Refinamento Online Gerenciamento Dinâmico de Configurações 4 Experimentos Realizados 5 Conclusões
25 Design do Assistente de Configuração Dynamic Configuration Management Gerenciamento Dinâmico de Configurações Monitora periodicamente a variação dos custos das consultas de cada carga de trabalho (θ): Para alterações menores (θ 10%): Refinamento online; Para alterações maiores (θ > 10%): Reinicia o processo de configuração. Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
26 Estrutura Experimentos Realizados 1 Introdução 2 Definição 3 Design do Assistente de Configuração 4 Experimentos Realizados Configuração Resultados 1: Uso de CPU Resultados 2: Uso de Memória Resultados 3: QoS Resultados 4: CPU e Memória com C. de Trabalho Variadas 5 Conclusões Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
27 Estrutura Experimentos Realizados Configuração 1 Introdução 2 Definição 3 Design do Assistente de Configuração 4 Experimentos Realizados Configuração Resultados 1: Uso de CPU Resultados 2: Uso de Memória Resultados 3: QoS Resultados 4: CPU e Memória com C. de Trabalho Variadas 5 Conclusões Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
28 Ambiente de Testes Experimentos Realizados Configuração SGBDs: PostgreSQL e DB2 V9; Monitor de VMs: Xen 3.0.2; SO: SUSE Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
29 Cargas de Trabalho Experimentos Realizados Configuração TPC-C (tpcc-uva para PostgreSQL) DB2: 10 (1GB) e 100 (10GB) warehouses; PostgreSQL: 10 (1,3GB) e 100 (13GB) warehouses. TPC-H (DBT3 para PostgreSQL) DB2: fatores de escala 1 (1GB) e 10 (10GB); PostgreSQL: fatores de escala 1 (4GB) e 10 (30GB). Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
30 Experimentos Realizados Medidas de Performance Configuração T default : Tempo total de execução padrão; Todas as VMs com recursos divididos igualmente (1/N) T advisor : Tempo total de execução sob a configuração recomentada pelo assistente; Melhoria de performance relativa à configuração padrão: T default T advisor T default Foram avaliadas apenas as alocações de CPU e Memória. Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
31 Estrutura Experimentos Realizados Resultados 1: Uso de CPU 1 Introdução 2 Definição 3 Design do Assistente de Configuração 4 Experimentos Realizados Configuração Resultados 1: Uso de CPU Resultados 2: Uso de Memória Resultados 3: QoS Resultados 4: CPU e Memória com C. de Trabalho Variadas 5 Conclusões Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
32 Experimentos Realizados Resultados 1: Uso de CPU Sensibilidade da Carga de Trabalho ao Uso de CPU (1) DB2 Somente alocação de CPU TPC-H fs 1 W 1 = 5C + 5I W 2 = kc + (10 k)i C = 25 Q18 (CPU intensivo) I = 1 Q21 (CPU não intensivo) Fig. 12. Varying CPU intensity (DB2). Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
33 Experimentos Realizados Resultados 1: Uso de CPU Sensibilidade da Carga de Trabalho ao Uso de CPU (1) PostgreSQL Somente alocação de CPU TPC-H fs 1 W 1 = 5C + 5I W 2 = kc + (10 k)i C = 20 Q18 (CPU intensivo) I = 1 Q21 (CPU não intensivo) Fig. 13. Varying CPU intensity (PostgreSQL). Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
34 Experimentos Realizados Resultados 1: Uso de CPU Sensibilidade da Carga de Trabalho ao Uso de CPU (2) DB2 Somente alocação de CPU TPC-H fs 1 W 3 = 1C W 4 = kc C = 25 Q18 (CPU intensivo) Fig. 14. Varying workload size and resource intensity (DB2). Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
35 Experimentos Realizados Resultados 1: Uso de CPU Sensibilidade da Carga de Trabalho ao Uso de CPU (2) PostgreSQL Somente alocação de CPU TPC-H fs 1 W 3 = 1C W 4 = kc C = 20 Q18 (CPU intensivo) Fig. 15. Varying workload size and resource intensity (PostgreSQL). Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
36 Experimentos Realizados Resultados 1: Uso de CPU Sensibilidade da Carga de Trabalho ao Uso de CPU (3) DB2 Somente alocação de CPU TPC-H fs 1 W 5 = 1C W 6 = ki C = 25 Q18 (CPU intensivo) I = 1 Q21 (CPU não intensivo) Fig. 16. Varying workload size but not resource intensity (DB2). Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
37 Experimentos Realizados Resultados 1: Uso de CPU Sensibilidade da Carga de Trabalho ao Uso de CPU (3) PostgreSQL Somente alocação de CPU TPC-H fs 1 W 5 = 1C W 6 = ki C = 20 Q18 (CPU intensivo) I = 1 Q21 (CPU não intensivo) Fig. 17. Varying workload sizebut not resourceintensity (PostgreSQL) Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
38 Estrutura Experimentos Realizados Resultados 2: Uso de Memória 1 Introdução 2 Definição 3 Design do Assistente de Configuração 4 Experimentos Realizados Configuração Resultados 1: Uso de CPU Resultados 2: Uso de Memória Resultados 3: QoS Resultados 4: CPU e Memória com C. de Trabalho Variadas 5 Conclusões Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
39 Experimentos Realizados Resultados 2: Uso de Memória Sensibilidade da C. de Trabalho ao Uso de Memória DB2 Somente alocação de Memória TPC-H fs 10 W 7 = 5B + 5D W 8 = kb + (10 k)d B = 1 Q7 (Mem intensivo) D = 150 Q16 (Mem não intensivo) Fig. 18. Varying memory intensity (DB2). Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
40 Estrutura Experimentos Realizados Resultados 3: QoS 1 Introdução 2 Definição 3 Design do Assistente de Configuração 4 Experimentos Realizados Configuração Resultados 1: Uso de CPU Resultados 2: Uso de Memória Resultados 3: QoS Resultados 4: CPU e Memória com C. de Trabalho Variadas 5 Conclusões Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
41 Experimentos Realizados Limite de Degradação (L i ) Resultados 3: QoS DB2 TPC-H fs 1 W 9 a W 13 = 1C L 9 = 1, 5 a 4, 5 L 10 = 2, 5 L 11 a L 13 = C = 25 Q18 Fig. 19. Effect of L 9 (DB2). Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
42 Experimentos Realizados Fator de Ganho Efetivo (G i ) Resultados 3: QoS DB2 TPC-H fs 1 W 9 a W 13 = 1C G 9 = 1 a 10 G 10 = 4 G 11 a G 13 = 1 C = 25 Q18 Fig. 20. Effect of G 9 (DB2). Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
43 Estrutura Experimentos Realizados Resultados 4: CPU e Memória com C. de Trabalho Variadas 1 Introdução 2 Definição 3 Design do Assistente de Configuração 4 Experimentos Realizados Configuração Resultados 1: Uso de CPU Resultados 2: Uso de Memória Resultados 3: QoS Resultados 4: CPU e Memória com C. de Trabalho Variadas 5 Conclusões Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
44 Alocação de CPU Experimentos Realizados Resultados 4: CPU e Memória com C. de Trabalho Variadas Fig. 25. CPU allocation for N workloads when allocating M resources (DB2). Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
45 Alocação de Memória Experimentos Realizados Resultados 4: CPU e Memória com C. de Trabalho Variadas Fig. 26. Memory allocation for N workloads when allocating M resources (DB2). Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
46 Experimentos Realizados Melhoria de Performance Resultados 4: CPU e Memória com C. de Trabalho Variadas Fig. 27. Performance improvement for N workloads when allocating M resources (DB2). Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
47 Estrutura Conclusões 1 Introdução 2 Definição 3 Design do Assistente de Configuração 4 Experimentos Realizados 5 Conclusões 6 Observações Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
48 Conclusões Conclusões Configuração automática de múltiplas VMs, executando SGBDs, que compartilham um mesmo conjunto de recursos físicos; Uso da carga de trabalho e do modelo de custo de cada SGBD para estimar a quantidade de recursos alocada para cada VM; Calibração e refinamento do modelo de custo; Realocação dinâmica de recursos. Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
49 Estrutura Observações 1 Introdução 2 Definição 3 Design do Assistente de Configuração 4 Experimentos Realizados 5 Conclusões 6 Observações Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
50 Observações Observações Sobre [Soror et al. 2010] A definição dos parâmetros do SGBD não considera a carga de trabalho, mas apenas os recursos; Utilizar o modelo de custo para estimar os recursos de cada VM pode não ser uma boa solução, pois: não avalia o acesso concorrente; a arquitetura proposta não encapsula corretamente as atribuições de cada um de seus componentes; O uso estatísticas do SO e do monitor de máquinas virtuais poderia contribuir para a definição de recursos de cada VM; A interferência entre VMs, principalmente sobre I/O, deve ser levado em consideração. Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
51 Observações Automatic virtual machine configuration for database workloads (SIGMOD Journal) [Soror et al. 2010] Adriano Lange Universidade Federal do Paraná Departamento de Informática Programa de Pós-Graduação em Informática Curitiba, 08 de Novembro de 2011 Adriano Lange (UFPR - DINF / C3SL) Cloud Computing 08/11/ / 51
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