Redução de sobrecarga de monitoramento em ambientes virtualizados através da seleção de contadores de desempenho

Popiolek, Pedro Freire

Abstract:

 
Infraestruturas computacionais modernas fazem uso de recursos virtualizados e são capazes de oferecer ambientes escaláveis e prover elasticidade ao se adaptar a mudanças repentinas de demanda aos sistemas. O uso de contadores de desempenho possibilita o monitoramento de recursos computacionais e contribui para um gerenciamento eficiente deles. A observação de eventos ocorridos no sistema através de contadores de desempenho possibilita uma visão detalhada de como diferentes aplicações impactam na utilização de recursos. Com isso, aplicações em desenvolvimento podem ser otimizadas para melhor aproveitar os recursos disponíveis e atender a requisitos associados ao consumo de energia, desempenho e escalabilidade. Contadores de desempenho também possibilitam o monitoramento de infraestruturas com objetivo de detectar gargalos e verificar se níveis de acordo de serviço são cumpridos. Este trabalho faz um levantamento do uso de contadores de desempenho em diferentes cenários, descreve os tipos de contadores disponíveis em diferentes plataformas, e apresenta algumas ferramentas de monitoramento baseadas em contadores de desempenho. Em adição, são discutidas algumas métricas de desempenho e interpretações para dados de monitoramento. Com base no conteúdo discutido, é proposto um método de seleção de contadores de desempenho para o monitoramento de sistemas. O método proposto possui como objetivo reduzir o custo de monitoramento, e traz como benefícios: um método automático para a seleção de contadores de desempenho; redução de sobrecarga gerada pela atividade de monitoramento ao descartar contadores de desempenho desnecessários. Os resultados experimentais obtidos neste trabalho caracterizam a sobrecarga gerada pela atividade de monitoramento em ambientes virtualizados. E, caracterizam também, a sobrecarga gerada pela atividade de monitoramento utilizando os contadores de desempenho selecionados pelo método proposto. Ademais é realizada uma avaliação qualitativa para os resultados obtidos através de experiência profissional documentada sobre o tema.
 
Modern computing infrastructures make use of virtualized resources and are able to provide scalable environments and provide elasticity by adapting to sudden changes in demand to systems. The use of performance counters enables the monitoring of computational resources and contributes to their efficient management. The observation of events occurring in the system through performance counters provides a detailed view of how different applications impact the use of resources. Developing applications can be optimized to better leverage available resources and meet requirements associated with power consumption, performance, and scalability. Performance counters also enable monitoring of infrastructures to detect bottlenecks and check if service agreement levels are met. This work surveys the use of performance counters in different scenarios, describes the types of counters available on different platforms, and presents some monitoring tools based on performance counters. In addition, some performance metrics and interpretations for monitoring data are discussed. Based on the content discussed, a method of selecting performance counters for system monitoring is proposed. The proposed method aims to reduce the cost of monitoring, and brings as benefits: an automatic method for the selection of performance counters; reducing the overhead generated by the monitoring activity by discarding unnecessary performance counters. The experimental results obtained in this work characterize the overhead generated by the monitoring activity in virtualized environments. And, they also characterize the overhead generated by the monitoring activity using the performance counters selected by the proposed method. In addition a qualitative evaluation is carried out for the results obtained through documented professional experience on the subject.
 

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  • C3 - Mestrado em Engenharia da Computação