クラウド コンピューティング仮想化三部作の第 1 部: CPU とメモリの仮想化

みなさんこんにちは。私は IT プリセールス エンジニアのバーニーです。

仮想化技術がクラウドコンピューティングの中核技術であることは周知の事実です。仮想化により、コンピューティング、ストレージ、ネットワーク リソースの粒度を削減できます。仮想マシンは、必要に応じてプールからさまざまな種類のリソースを取得および解放できます。

つまり、仮想マシンがビジー状態のときは、プールからリソースを申請できます。アイドル状態のときは、これらのリソースを他の仮想マシンに譲渡します。

Bernie は 3 つの記事を使用して、コンピューティング リソースの仮想化、ストレージ リソースの仮想化、およびネットワーク リソースの仮想化の基本原理について詳しく説明します。この記事は、コンピューティング リソースの仮想化について説明する最初の記事です。ぜひ読んでみてください。

コンピューティング リソースには主に CPU とメモリが含まれ、仮想化とはこれら 2 つのリソースを仮想化することです。

CPU仮想化

詳細な分析のために、Intel6248R サーバーを例に挙げます。サーバーの CPU 構成は、24 コア、48 スレッド、メイン周波数は 3GHz で、ハイパースレッディングをサポートしています。

では、CPU の計算能力とは何でしょうか?

ハイパースレッディングが有効になっていない場合

CPU の計算能力 = メイン周波数 * CPU コアの数。

したがって、6248R CPU の計算能力は = 3*24 = 72GHz になります。

ハイパースレッディングが有効になっている場合

ハイパースレッディングも非常に重要な概念です。後ほど、それを説明する特別な記事を書きます。簡単に説明します。ハイパースレッディングとは、多重化によって物理 CPU を 2 つの論理 CPU に変換することです。

したがって、ハイパースレッディングが有効になっている場合、物理的な6248R CPUの計算能力は

3*24*2=144GHz

通常、サーバーは 1 つの CPU のみで構成されるのではなく、少なくとも 2 つの CPU で構成されるため、2 つを基準に計算します。そして、ハイパースレッディングをオンにすると、サーバーの合計計算能力は 288GHz になります。

ハイパースレッディングを有効にすると、単一のCPUに提供できるコンピューティングリソースは

最小クラスタに4台の同一サーバを配置できるとすると、このクラスタの合計計算能力は288*4=1152GHzとなる。

次は最も重要なステップです！

仮想化後、クラウド管理プラットフォームを通じていくつかの仮想マシン (VM) を作成します。これらの仮想マシンは、上記の CPU 計算能力をどのように割り当てるのでしょうか?

実際には、作成された仮想マシンにスレッドの形式で計算能力を割り当てます。たとえば、次の図に示すように、VM1 と VM2 という 2 つの仮想マシンが作成され、VM1 に 3 つのスレッドが割り当てられ、VM2 に 4 つのスレッドが割り当てられます。つまり、VM1 の計算能力は 9 GHz、VM2 の計算能力は 12 GHz です。

仮想マシン VM 内の vCPU はスレッドです。したがって、サーバーの場合、すべての VM 内の vCPU の合計数は、同時にスレッドの合計数より多くすることはできません。たとえば、この例の vCPU の数は 96 を超えることはできません。

ここで問題があります。上記の例では、合計 10 個の VM が作成され、96 個のスレッドがすべて分割されると想定しています。仮想マシンをまだ作成できますか?

答えは次のとおりです。

はい！

その理由は、クラウド コンピューティングにはリソースの過剰割り当てという概念があるからです。

リソースの過剰割り当て

例えば、以下のスレッドは 7 つあります。 3 つの仮想マシンを作成し、各仮想マシンに 3 つのスレッドを割り当てました。 3 つの VM が同時に 3 つのスレッドを占有するのは明らかに不適切であり不可能です。

しかし、クラウド コンピューティングの超分散状態により、リソースの過飽和の問題は完全に解決されます。超解像モードでは、vCPU は順番にスレッドを使用して、タイムスライスを通じて計算を実行できます。

ただし、超解像度モードは、vCPU の実際の計算能力を低下させる可能性があるため、完璧ではありません。たとえば、スレッドが元々 3 GHz で実行されている場合、つまり 1 秒あたり 30 億回の計算を行う場合、タイム スライスを順番に使用すると、1 秒あたり平均 0.5 秒しか使用できず、1 秒あたり 15 億回しか計算できない可能性があります。

したがって、超解像モードでの vCPU の最高の計算能力はメイン周波数であり、最低は合計計算能力/vCPU の数になります。

実際の仮想化では、一般的に超解像度を使用しますが、これもクラウド コンピューティングの限界効果です。そうでなければ、クラウド コンピューティングの魂は存在しなくなるでしょう。ただし、オーバー解像度比が高いほど良いです。高すぎると、VM の実際の計算能力に影響します。

CPUリサイクル

仮想マシンが破壊されたり、一時的にそれほど多くのコンピューティング リソースが必要なくなったりした場合は、物理リソースの使用率を最大化するために CPU のリサイクルが行われます。 vCPU 仮想化はタイムシェアリング多重化によって実現されるため、VM が終了するとすぐに CPU が自動的に解放され、他の仮想マシンがアイドル領域の CPU 計算能力の使用を申請できます。

メモリ仮想化

リソース プールでは、合計メモリ リソースは各サーバーのメモリの合計になります。メモリ仮想化プロセスは、CPU 仮想化プロセスよりも簡単です。アプリケーションとリサイクルという 2 つのプロセスにのみ焦点を当てる必要があります。

メモリ要求

各仮想マシン VM はリソース プールからメモリを申請できます。たとえば、仮想マシン VM1 を作成すると、メモリ パラメータは 4G に設定されます。起動時に 1G のメモリが割り当てられ、さらにプログラムが実行されるときに 2G のメモリが割り当てられる可能性はありますが、合計量は 4G を超えてはなりません。

メモリの再利用

VM が過剰に割り当てられているため、仮想マシン VM が破棄された直後に VM が占有していたメモリが再利用されるわけではありません。このメモリは他の VM でも使用される可能性があるためです。基盤となるオペレーティング システム プラットフォームは、メモリの使用状況を定期的にスキャンして判断し、メモリを再利用するかどうかを決定します。

たとえば、v-Sphere 仮想化ソリューションでは、サーバーが次の状態になります。

• 6%=< 使用可能なメモリ、ホスト OS は「TPS」方式を使用してメモリを再利用します。
• 4%=<使用可能なメモリ 使用可能なメモリ<6%の場合、「TPS」+「バルーン」を使用してリサイクルします。
• 2% = < 使用可能なメモリ 使用可能なメモリ < 4% の場合、「TPS」+「バルーン」+「圧縮」+「スワップ ファイル」を使用してメモリ回復を高速化します。
• 使用可能なメモリが 2% 未満の場合、「TPS」+「バルーン圧縮」+「スワップ ファイル」を使用してメモリ回復を高速化し、すべての VM が追加のメモリを適用することを禁止します。

要約する

以上がクラウド コンピューティングにおける CPU とメモリの仮想化に関する説明です。スペースが限られているため、ストレージ仮想化とネットワーク仮想化の関連コンテンツをさらに詳しく調査する記事を公開します。

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