Профилирование энергопотребления виртуальных машин (1187417), страница 4

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

"Joulemeter" (Windows) [28] – профилировщик, использующий, как и "PowerTop", метрики производительности для оценки затраченной энергии. "Joulemeter" имеет более развитую модель построения профиля энергопотребления, учитывающую энергозатраты от различных устройств. Недостаток данного метода в том, что он также требует процесс «обучения», что делает его непригодным для использования как обощенного.

Ряд приложений от компании Intel использует аппаратный интерфейс RAPL, позволяющий получать точную информацию об энергопотреблении системы. Одним из недостатков этого подхода является то, что для работы алгоритма, базирующегося на RAPL, необходима облачная инфраструктура, построенная на базе процессоров с микроархитектурой Sandy Bridge и выше. Поскольку в ближайшее время ожидается появление аналогичных интерфейсов в большинстве серверных микропроцессоров семейства х86, этот подход является самым приемлемым решением при разработке алгоритма. Более того, в отличие от предыдущих он не требует калибровку модели с участием человека.

1. Описание алгоритма

   1. Контексты исполнения

Важным моментом при разработке модели измерения энергопотребления на базе RAPL интерфейса является определение места для размещения данного приложения. В рамках облачной инфраструктуры можно выделить три основных контекста исполнения:

1. хостовый контекст (или контекст хостовой ОС) – контекст исполнения программных модулей, осуществляющих работу с оборудованием и обеспечивающих общий контроль над инфраструктурой;

2. контекст монитора виртуальных машин – контекст исполнения программных модулей монитора виртуальных машин;

3. гостевой контекст – контекст исполнения виртуального окружения (контекст исполнения гостевой ОС и ИПР пользователя).

Изоляция контекстов является гарантией надежности облачной инфраструктуры в целом. ИПР пользователя не может иметь доступ к хостовой ОС, следовательно, необходимо изолировать действия гостевой ОС от контекста исполнения подмодуля измерения энергопотребления.

Далее описан каждый из сценариев размещения приложения.

1. Размещение в контексте хостовой ОС

Основную нагрузку на микропроцессор, а значит и основные расходы электроэнергии, создают ИПР пользователей. Поэтому в первую очередь необходимо учитывать их энергозатраты. В связи с тем, что контексты исполнения изолированы, получение данных об энергозатратах из хостового контекста является сложным процессом и требует использования методов (например, периодическое прерывание исполнения гостевого контекста и подсчет затраченной энергии за последний период), неблагоприятно влияющих на производительность.

1. Размещение в гостевом контексте и в гостевой ОС

Размещение в гостевой ОС имеет недостаток в том, что гостевой контекст максимально абстрагирован от инфраструктуры облачного хостинга. При передаче данных об энергозатратах системы в гостевую ОС будет отображаться информация о нагрузках, вызванными другими гостевыми ОС, что приведет к появлению недостоверных данных. Кроме того, в гостевом контексте ПО частично контролируется пользователем, делая уязвимой всю инфраструктуру в целом.

1. Размещение в контексте монитора виртуальных машин

Такое размещение приложения является наиболее приемлемым, так как переключения между различными контекстами исполнения будут происходить всегда через контекст монитора виртуальных машин. Это позволит с высокой достоверностью разделять данные, получаемые по RAPL интерфейсу от каждого источника нагрузки, что даст возможность анализировать поведение каждого виртуального окружения в отдельности. Получение именно таких данных является необходимым условием для создания моделей предсказания и эффективного управления ресурсами.

1. Переключение контекста

Переключение контекста исполнения между монитором виртуальных машин и гостевой ОС реализуется следующим образом. При запуске виртуального окружения с помощью системной инструкции хостовой контекст сохраняется в выделенной области памяти и заменяется контекстом монитора виртуальных машин, который в свою очередь передает исполнение в гостевой контекст. В случае обратного переключения в режим монитора виртуальных машин, контекст монитора меняется местами с гостевым контекстом.

Переключение контекстов будет управляться перечисленными ниже функциями (программными модулями).

Таблица 1

Из таблицы видно, что переключение из монитора виртуальных машин в хостовый контекст и обратно управляется единственной функцией – MonRetToHostSwitch, следовательно и замеры энергопотребления в алгоритме могут бать получены с помощью этой же функции.

1. Обработка прерываний

Прерывания служат механизмом оповещения микропроцессора о состояниях внешних устройств, требующих внимания операционной системы. Монитор виртуальных машин должен контролировать доставку прерываний, так как основная их часть обрабатывается именно внутри него. Монитор виртуальных машин может дополнительно создавать виртуальные прерывания, обусловленные только логикой его работы, а не внешней средой.

Так как все методы монитора виртуальных машин должны выполняться в режиме взаимного исключения, при выполнении замеров происходит запрет прерываний. Это позволяет избежать состояния гонок при определении данных энергозатрат внутри функции MonRetToHostSwitch.

1. Описание механизма подсчета

Реализация RAPL-интерфейсов основана на использовании MSR, с помощью которых обеспечивается мониторинг производительности и контроля аппаратных средств. Доступ к регистрам MSR осуществляется с помощью следующих инструкций.

Таблица 2

Алгоритм измерения энергопотребления включает следующие этапы.

1. В момент инициализации монитора виртуальных машин считывается начальное значение энергии из MSR MSR_RAPL_PKG_ENERGY_STATUS.

2. Считанное начальное значение заносится в переменную-счетчик структуры EnergyStat.

3. Для получения значения потребляемой энергии виртуальным окружением совместно с монитором виртуальных машин в каждый конкретный момент времени происходит следующее.

При переключении из контекста монитора виртуальных машин в хостовый контекст и обратно вычисляется изменение между текущим значением энергии и значением, хранящимся в переменной-счетчике на предыдущий момент.

Полученное значение накапливается в переменной vmm_rapl и выдается в качестве данных потребляемой энергии виртуальным окружением совместно с монитором виртуальных машин за текущий момент времени.

1. Тестирование алгоритма

4.1. Описание тестового стенда

Получение данных об энергозатратах с использованием разрабатываемого алгоритма проводилось на оборудовании, включающем:

• процессор Intel Core i7-3770 Ivy Bridge: 3400МГц (8 ядер) , 8 Гб DDR3 SDRAM;

• Ubuntu 13.04 - (хостовая ОС);

• Windows 7 (гостевая ОС);

• Parallels Desktop (В качестве гипервизора).

4.2. Тестовые сценарии и результаты тестирования

Тестирование алгоритма включало в себя проверку правильности работы механизма подсчета энергопотребления. Для этого на гостевой ОС запускались задачи с высокой энергонагрузкой (использовались нагрузочные тесты из пакета Linpack benchmark [23], одновременная работа с несколькими офисными приложениями, редактирование изображений и другие). Одновременно с исполнением задач в мониторе запускалось приложение, использующее разрабатываемый алгоритм определения общего количества потребленной энергии с момента запуска гостевой ОС. Количество запусков каждой задачи было 10.

Результаты теста сравнивались с результатами, полученными от доступных профилировщиков энергопотребления, таких как PowerTop [26] и Intel Power Gadget [22]. Сравнение результатов подтверждало работоспособность алгоритма.

4.3. График отклонения измерений

Были получены данные о текущей нагрузки микропроцессора по описываемому алгоритму. Было установлено, что измерения энергии, проведенные тестовым подмодулем, работающим по описываемому алгоритму, являлись достоверными (с учетом корреляции результатов, вызванной нагрузкой микропроцессора).

Метод тестирования включал в себя следующие действия:

1. С помощью тестового приложения активно загружалось CPU в течении 10 минут;

2. Тестовое приложение также исполнялось на хостовой ОС под контролем Intel VTune Amplifier, собирающего информацию о количестве потребляемой энергии;

3. С помощью программной реализации алгоритма определения и подсчета (мониторинга) энергопотребления виртуальных окруженй замеры повторялись в виртуальном окружении, используя то же самое тестовое приложение.

Полученные данные отображались в виде графика с двумя функциями в соответствии с рисунком 39. Линия графика P1(t) отображает замеры в хостовой ОС и P2(t) – в виртуальном окружении соответственно. Так как тестовое приложение в основном загружало процессор (без вызова монитора виртуальных машин в течение долгого времени), то результаты замеров должны были совпадать в пределах незначительной погрешности.

Измерения энергопотребления в виртуальном окружении P2(t) проведены согласно программной реализации алгоритма. Замеры энергопотребления в хостовой ОС P1(t) проводились с помощью профилировщика энергопотребления PowerTop. Единицами измерений энергопотребления в обоих случаях служили Джоули.

Вертикальная линия на графике отображает погрешность результатов замеров в процентах. На графике видно, что разность между измерениями не превышает 1.5%, что указывает на достаточную точность измерений в рамках текущей программной реализации алгоритма.

Рисунок 1.

Результаты первичных измерений энергопотребления в виртуальном окружении по предложенному алгоритму:

Результаты первичных измерений энергопотребления в хостовой ОС с помощью профилировщика энергопотребления PowerTop:

Результаты экспериментов приведены на графиках ниже:

Характеристики

Список файлов ВКР