Оценка размера рабочего набора виртуальной машины исходя из гостевых показателей производительности (1187411), страница 6
Текст из файла (страница 6)
. . , qn }(3.94)C = {c0 , c1 , . . . , cm }(3.95)Íà ïåðâîì ýòàïå âû÷èñëåíèÿ DTW ñòðîèòüñÿ ìàòðèöà ðàçìåðàn × m, ãäå ýëåìåíò ñ íîìåðîì (i, j) âû÷èñëÿåòñÿ ïî ôîðìóëå:51q(i, j) = (qi − cj )2(3.96)Äàëåå ðåøàåòñÿ çàäà÷à îïòèìèçàöèè:vu kuXwk DT W (Q, C) = min t(3.97)i=0ãäå wk - ýòî ýëåìåíò ìàòðèöû (i, j), íàõîäÿùåéñÿ íà k -îì ìåñòå â ïóòè W â ïóòè îáõîäà ìàòðèöû ðàññòîÿíèé. Íà äåëå ìûïûòàåìñÿ íàéòè ìèíèìàëüíîå âîçìîæíîå ðàññòîÿíèå ñ ó÷åòîìñäâèãà.Îïòèìàëüíûé ïóòü ìîæåò áûòü íàéäåí ïî ðåêóððåíòíîé ôîðìóëå:γ (i, j) = d (qi , cj )+min {γ (i − 1, j − 1) , γ (i − 1, j) , γ (i, j − 1)}(3.98)Îáõîä ìàòðèöû íà÷èíàåòñÿ ñ ïðàâîãî âåðõíåãî óãëà.Íà êàðòèíêå 3.2 ðåçóëüòàò ñëè÷åíèÿ äâóõ ñèãíàëîâ.Àëãîðèòì DynamicTime Warping èìååò âðåìåííóþ ñëîæíîñòüO n2 .
Íî ñóùåñòâóþò îïòèìèçàöèè, êîòîðûå ïîçâîëÿþò óìåíü-øèòü âðåìåííóþ ñëîæíîñòü, òàêèå êàêèSakoe-Chiba Band [37]Itakura Parallelogram [38]. Èäåÿ ýòèõ ìåòîäîâ çàêëþ÷àåòñÿ âîãðàíè÷åíèè âîçìîæíîñòè îáõîäà ìàòðèöà ëèáî äâóìÿ ëèíèÿìè, ïàðàëëåëüíûìè äèàãîíàëè èëè ïàðàëëåëîãðàììîì(ðèñóíîê3.3). Çà ïðåäåëû ýòèõ ãðàíèö àëãîðèòì ïîèñêà îïòèìàëüíîãîïóòè âûéòè íå ìîæåò.52Ðèñ. 3.3: Äâà íàèáîëåå èçâåñòíûõ ñïîñîáà îïòèìèçàöèè ïîèñêà ìåòðèêè DTW, Sakoe-Chiba Band è Itakura Parallelogram.53ÃËÀÂÀ 4Òåõíè÷åñêàÿ ðåàëèçàöèÿ äàííîé ãëàâå îïèñûâàþòñÿ òåõíè÷åñêèå àñïåêòû äàííîé ðàáîòû.4.1Ìîäåëü âçàèìîäåéñòâèÿÄëÿ ýêñïåðèìåíòîâ è ðàçðàáîòêè àëãîðèòìà áûëî èñïîëüçîâàíîñëåäóþùåå ÏÎ:• Host-machine: Linux Ubuntu 14.04;• Virtual-machine: Windows 7 èëè Windows 8;• Âèðòóàëèçàöèîííîå ÏÎ: Parallels Desktop 10;• VirtIO Ballon driver â êà÷åñòâà balloon driver èç ãëàâû 2;• Python - äëÿ èñïîëíåíèÿ ñêðèïòîâ óïðàâëåíèÿ balloon driver.Òåõíè÷åñêèå õàðàêòåðèñòèêè õîñò-ìàøèíû:• Intel Core i5-4570 3.2GHz x 4;• 16Gb RAM;• NVidia 770 2GB Video Driver;• 1Tb HDD.Òåõíè÷åñêèå õàðàêòåðèñòèêè âèðòóàëüíîé ìàøèíû54Ðèñ.
4.1: Ìîäåëü âçàèìîäåéñòâèÿ ìåæäó âèðòóàëüíîé ìàøèíîé, ãèïåðâèçîðîì è óïðàâëÿþùèì ñêðèïòîì(Control Script).55• 1 CPU;• 4Gb RAM;• 256Mb Video Driver;• 64Gb HDD.Äëÿ ñáîðà ñòàòèñòèêè ñïåöèàëüíî ìîäèôèöèðîâàëñÿ balloon driver.Äðàéâåð ïîëó÷àåò îò ÿäðà ãîñòåâîé îïåðàöèîííîé ñèñòåìû ñ÷åò÷èêè,ïåðå÷èñëåííûå â òàáëèöå 3.1. Äàëåå â çàâèñèìîñòè îò íàñòðîåê äðàéâåð èëè ïåðåäàåò ÷åðåç ñïåöèàëüíûé èíòåðôåéñ èíôîðìàöèþ î ñîñòîÿíèè ñ÷åò÷èêîâ ãèïåðâèçîðó èëè ñîõðàíÿåò èíôîðìàöèþ â ôàéëíà ñàìîé âèðòóàëüíîé ìàøèíå.
Òàêîé ïîäõîä ïîçâîëÿåò èñïîëüçîâàòüäàííûé äðàéâåð êàê íà âèðòóàëüíîé ìàøèíå, òàê è íà îáû÷íîì PC.Êîä ãèïåðâèçîðà òàê æå áûë ìîäèôèöèðîâàí. Ïðè ïîëó÷åíèè îòballoon driver èíôîðìàöèè î ñ÷åò÷èêàõ îïåðàöèîííîé ñèñòåìû îí çàïèñûâàåò ôàéë.Èç ôàéëà, â êîòîðûé ïèøåò èíôîðìàöèþ ãèïåðâèçîð åå âû÷èòûâàåò ñïåöèàëüíûéControl script, íàïèñàííûé íà ÿçûêå Python. Äàí-íûé ÿçûê áûë èñïîëüçîâàí êàê õîðîøî àäàïòèðîâàííûé äëÿ ïðîòîòèïèðîâàíèÿ è èìåþùèé øèðîêèå âîçìîæíîñòè äëÿ ïàðñèíãà ôàéëîâ. Ýòîò ñêðèïò àíàëèçèðóåò ïîëó÷åííóþ èíôîðìàöèþ è ïðèíèìàåò ðåøåíèå î òîì, ñêîëüêî ïàìÿòè â ñëåäóþùèé ìîìåíò balloon driveráóäåò èçúÿòî èç îïåðàöèîííîé ñèñòåìû.Ñïîñîá àíàëèçà è ðåçóëüòàò ïðèíÿòèÿ ðåøåíèÿ çàâèñèò îò ìîäåëèîöåíêè ðàçìåðà ðàáî÷åãî íàáîðà, êîòîðûé â äàííûé ìîìåíò èñïîëüçóåò ñêðèïò äëÿ ðàñ÷åòà ðàçìåðà èçûìàåìîé ïàìÿòè â ñëåäóþùèéìîìåíò âðåìåíè.
Ýòè àëãîðèòìó áóäóò ïðåäñòàâëåííû â ãëàâå 6.56Ïîñëå ïðèíÿòèÿ ðåøåíèÿ ÷åðåç API(Application Program Interface)ãèïåðâèçîðà ñêðèïò ïîñûëàåò æåëàåìûé ðàçìåð èçúÿòîé ïàìÿòè balloondriver.Balloon driver â ñâîþ î÷åðåäü ïîëó÷èâ íîâûé ðàçìåð íà÷èíàåòïðîöåññ íàäóòèÿ(ination) èëè ñäóòèÿ(deation).Âèçóàëèçàöèÿ ñõåìû âçàèìîäåéñòâèÿ balloon driver, ãèïåðâèçîðà,Control Script ïðåäñòàâëåííà íà ðèñóíêå 4.1.Òàê æå äëÿ òåñòèðîâàíèÿ ðàçëè÷íûõ ñïîñîáîâ ðàñ÷åòà ðàçìåðàðàáî÷åãî íàáîðà â äàííîé ðàáîòå èñïîëüçîâàëèñü atomic tests êîìïàíèè Parallels, PCMark, à òàê æå ìàíóàëüíîå òåñòèðîâàíèå ðàáîòûâèðòóàëüíîé ìàøèíû.4.2Ïðî÷åå ïðîãðàììíîå îáåñïå÷åíèåÄëÿ ìîäèôèêàöèè balloon driver èñïîëüçîâàëàñü IDE eclipse èêîìïèëÿòîð gcc.Äëÿ àíàëèçà ïîëó÷åííîé îò balloon driver èíôîðìàöèè èñïîëüçîâàëèñü ñëåäóþùèå ìàòåìàòè÷åñêèå ïàêåòû: Python, Matlab, R.57ÃËÀÂÀ 5Àíàëèç ñâîéñòâ âðåìåííîãî ðÿäàÏðè ïîìîùè ñèñòåìû îïèñàííîé â 4.1 áûëè ñîáðàííû äàííûé ñ20-òè âèðòóàëüíûõ ìàøèí.
À òàê æå ñ 15 îáû÷íûõ ïîëüçîâàòåëüñêèõäåñêòîïîâ. Ïðîäîëæèòåëüíîñòü íàáëþäåíèÿ 24-72 ÷àñà. äàííîé ãëàâå èëëþñòðàöèåé áóäåò ñëóæèòü êîíêðåòíûé âðåìåííîé ðÿä, ïîëó÷åííûå ñ îäíîé êîíêðåòíîé ìàøèíû. Íî ïîëó÷åííûå ðåçóëüòàòû àíàëîãè÷íû è äëÿ âñåõ îñòàëüíûõ íàáëþäåíèé(ìîãóòíåìíîãî îòëè÷àòüñÿ çíà÷åíèÿ òåñòîâ, íî ðåøåíèÿ î ïðèíÿòèè/îòâåðæåíèèãèïîòåçû ñîâïàäàþò).Íà ýòàïå ïîäãîòîâêè äàííûõ îíè áûëè ïåðåôîðìàòèðîâàííû âôîðìàò CSV, ñîõðàíåííû, çàãðóæåííû â ìàòåìàòè÷åñêèé ïàêåò R èîòíîðìèðîâàíû(ñìîòðè 3.2.8).Íà ðèñóíêå 5.1 ïðåäñòàâëåí ãðàôèê èçìåíåíèÿ ïîòðåáëåíèÿ ïàìÿòè â çàâèñèìîñòè îò âðåìåíè.
Íà ðèñóíêå 5.2 äèôôåðåíöèðîâàííûéãðàôèê ïîòðåáëåíèÿ, âû÷èñëåííûé ïî ôîðìóëå 3.86. Ýòîò ãðàôèêïîêàçûâàåò íà ñêîëüêî èçìåíèëîñü ïîòðåáëåíèå ïàìÿòè ïî ñðàâíåíèþ ñ ïðåäûäóùèì ìîìåíòîâ âðåìåíè. Îáà ãðàôèêà ïîñòðîåííû ïîíîðìèðîâàííûì äàííûì.5.1Ðåãðåññèÿ Performance Counters äàííîì ðàçäåëå ìû ïîïðîáóåì ïîñòðîèòü ëèíåéíóþ ðåãðåññèþ çàâèñèìîñòè èçìåíåíèÿ ïàìÿòè â ñëåäóþùèé ìîìåíò âðåìåíèîò performance counters â òåêóùèé ìîìåíò âðåìåíè, îïèñàííûõ âòàáëèöå 3.1. Ò.å., ôàêòè÷åñêè, ìû ïûòàåìñÿ âûÿñíèòü, ñóùåñòâóþò58Ðèñ.
5.1: Ïðèìåð ïîòðåáëåíèÿ ïàìÿòè âèðòóàëüíîé ìàøèíîé.Ðèñ. 5.2: Ïðèìåð äèôôåðåíöèðîâàííîãî ðÿäà ïîòðåáëåíèÿ ïàìÿòèâèðòóàëüíîé ìàøèíîé.59ëè ðåãðåññîðû êîòîðûå íåïîñðåäñòâåííî âëèÿþò íà èçìåíåíèå ïàìÿòè â ñëåäóþùèé ìîìåíò âðåìåíè.Òàê æå íà ðèñóíêàõ ïðåäñòàâëåííû ãðàôèêè èñïîëüçóåìûõ performancecounters.Êàê áûëî çàìå÷åííî â ñåêöèè 3.1, èñïîëüçóåìûå ñ÷åò÷èêè ìîãóòèìåòü ìåæäó ñîáîé íåòðèâèàëüíóþ ëèíåéíóþ çàâèñèìîñòü, ÷òî ìîæåò ïðèâåñòè ê ïðîáëåìå ìóëüòèêîëëèíåàðíîñòè èç ðàçäåëà 3.2.6.×òîáû èçáåæàòü ýòîãî áûë ïðèìåíåí ìåòîä PCA èç ðàçäåëà 3.2.7,äëÿ ñâåðòêè ïåðåìåííûõ. Ðåçóëüòàò ñâåðòêè:##########################################Importance of components:Standard deviationProportion of VarianceCumulative ProportionStandard deviationProportion of VarianceCumulative ProportionStandard deviationProportion of VarianceCumulative ProportionStandard deviationProportion of VarianceCumulative ProportionStandard deviationProportion of VarianceCumulative ProportionPC118.49750.92750.9275PC71.203640.003930.96295PC131.000070.002710.98036PC190.857150.001990.99480PC250.350400.000330.99976PC2PC3PC4PC5PC61.84647 1.58287 1.4747 1.3717 1.286540.00924 0.00679 0.0059 0.0051 0.004490.93675 0.94354 0.9494 0.9545 0.95902PC8PC9PC10PC11PC121.11779 1.06092 1.01437 1.00646 1.002670.00339 0.00305 0.00279 0.00275 0.002730.96634 0.96939 0.97218 0.97492 0.97765PC14PC15PC16PC17PC180.9976 0.99443 0.97322 0.92488 0.896700.0027 0.00268 0.00257 0.00232 0.002180.9831 0.98574 0.98831 0.99062 0.99280PC20PC21PC22PC23PC240.78077 0.66037 0.48874 0.46613 0.454270.00165 0.00118 0.00065 0.00059 0.000560.99645 0.99763 0.99828 0.99887 0.99943PC26PC27PC28PC290.22339 0.19760 1.353e-12 1.744e-150.00014 0.00011 0.000e+00 0.000e+000.99989 1.00000 1.000e+00 1.000e+00Òðåòüÿ ñòðîêà â òàáëèöå îòîáðàæàåò ñòåïåíü ïîêðûòèÿ äèñïåðñèè ïåðåìåííûìè.Ò.å.
ïåðâàÿ ïåðåìåííàÿ pc1 ïîêðûâàåò 0.9275, ïåð60âàÿ è âòîðàÿ 0.93675 è ò.ä. Êàê âèäíî, 95% äèñïåðñèè ïîêðûâàþòïåðâûå 5 íîâûõ êîìïîíåíò, ïîëó÷åííûõ ìåòîäîì PCA.Îáîçíà÷èì ïðèðàùåíèå ïàìÿòè ïî ñðàâíåíèþ ñ ïðåäûäóùèì ìîìåíòîâ âðåìåíè çà M . Íîâûå ïåðåìåííûå êàê pc1 , pc2 , pc3 , pc4 , pc5 .Òîãäà èíòåðåñóþùàÿ íàñ ðåãðåññèÿ ïðèìåò âèä:M = β0 + β1 pc1 + β2 pc2 + β3 pc3 + β4 pc4 + β5 pc5(5.1)Äàííàÿ ðåãðåññèÿ ìûëà îöåíåíà ìåòîäîì íàèìåíüøèõ êâàäðàòîâèç ðàçäåëà 3.2.2 ïðè ïîìîùè ìàò.ïàêåòà R:############################################Call:lm(formula = memory ~ pca1 + pca2 + pca3 + pca4 + pca5, data = newData2)Residuals:Min1Q Median3QMax-49.187 -0.014 -0.012 -0.010 45.931Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)(Intercept) 8.788e-18 3.459e-03 0.0001.000pca11.356e-03 1.870e-04 7.251 4.16e-13 ***pca2-2.499e-03 1.874e-03 -1.3340.182pca33.137e-03 2.186e-03 1.4350.151pca41.433e-02 2.346e-03 6.108 1.02e-09 ***pca51.226e-02 2.522e-03 4.863 1.16e-06 ***--Signif.
codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1Residual standard error: 0.9993 on 83444 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.001405, Adjusted R-squared: 0.001345F-statistic: 23.47 on 5 and 83444 DF, p-value: < 2.2e-16## AIC: 236716.561Êàê ìû âèäèì, äàííàÿ ðåãðåññèÿ èìååò î÷åíü ìàëåíüêèé ïîêàçà2òåëü Radj= 0.001345, ÷òî ãîâîðèò î íèçêîé ïðåäñêàçàòåëüíîé ñïî-ñîáíîñòè äàííîé ìîäåëè. äàííîé ðàáîòå ìû ïðåäïîëàãàåì, ÷òî ïîñòðîåííàÿ ìîäåëü ýêçîãåííà.Ïðîâåðèì îñíîâíûå ñâîéñòâà äàííîãî ðÿäà:• Àâòîêîððåëÿöèþ, èç ðàçäåëà 3.2.10• Ñòàöèîíàðíîñòü, èç ðàçäåëà 3.2.13• Íàëè÷èå breaks, èç ðàçäåëà 3.2.135.1.1ÀâòîêîððåëÿöèÿÄëÿ ïðîâåðêè íàëè÷èÿ àâòîêîððåëÿöèè èñïîëüçóåì òåñò ÁðîéøàÃîäôðè, ò.ê. ýòîò òåñò äëÿ ñâîåãî èñïîëüçîâàíèÿ òðåáóåò ìåíüøåïðåäïîëîæåíèé, ÷åì òåñò Äàðáèíà-Óîòñà.Ðåçóëüòàò îöåíêè ðÿäà òåñòîì Áðîéøà-Ãîäôðè â ìàò.ïàêåòå R:#### Breusch-Godfrey test for serial correlation of order up to 1#### data: model1## LM test = 15.7302, df = 1, p-value = 7.305e-05Êàê ìû âèäèì, p-çíà÷åíèå î÷åíü íèçêî, íóëåâàÿ ãèïîòåçà îá îòñóòñòâèè àâòîêîððåëÿöèé îòâåðãàåòñÿ.62Ðèñ.
5.3: Ãðàôèê ïðèðàùåíèÿ ïàìÿòè M (ñâåðõó), àâòîêàððåëÿöèîííàÿ ôóíêöèÿ(ñëåâà ñíèçó) è ÷àñòíàÿ àâòîêîððåëÿöèîííàÿ ôóíêöèÿ(ñïðàâà ñíèçó).5.2Àâòîðåãðåññèîííàÿ ìîäåëü ñ âíåøíèìè ïåðåìåííûìè5.3ÑòàöèîíàðíîñòüÄëÿ ïðîâåðêè âðåìåííîãî ðÿäà íà ñòàöèîíàðíîñòü ïðèìåíèì òåñòÄèêè-Ôóëëåðà è KPSS-òåñò:#### Augmented Dickey-Fuller Test#### data: M## Dickey-Fuller = -57.458, Lag order = 43, p-value = 0.01## alternative hypothesis: stationaryÒåñò Äèêè-Ôóëëåðà îòâåðãàåò ãèïîòåçó î íåñòàöèîíàðíîñòè â ïîëü63çó ãèïîòåçû î ñòàöèîíàðíîñòè.Ïðèìåíèì KPSS-òåñò:## KPSS Test for Level Stationarity## data: M## KPSS Level = 0.0019, Truncation lag parameter = 66, p-value = 0.1Íà 5% ïðîöåíòíîì óðîâíå çíà÷èìîñòè ìû ìîæåì ñêàçàòü, ÷òîðåçóëüòàò KPSS òåñòà òàê æå ãîâîðèò î ñòàöèîíàðíîñòè.Ïðè ýòîì, åñëè ïîêàçàòü ðèñóíîê 5.3 ýêñïåðòó, òî îí âûíåñåòðåøåíèå î íåñòàöèîíàðíîñòÿ ðÿäà, ò.ê.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
