Preview

Труды Института системного программирования РАН

Расширенный поиск

Кэширование данных в мультиконтейнерных системах

https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2019-31(6)-7

Полный текст:

Аннотация

Сегодня виртуализация – это ключевая технология облачных вычислений и современных центров обработки данных, обеспечивающая масштабируемость и безопасность, управление глобальной ИТ-инфраструктурой и снижение затрат. Среди методов виртуализации, наиболее популярной стала контейнеризация – изоляция связанных групп процессов, разделяющих общее ядро операционной системы. Эффективность контейнеризации в сравнении с классической аппаратной виртуализацией, проявляется в компактности контейнеров и меньших накладных затратах вычислительных ресурсов – памяти, диска, ЦПУ.  Однако в сравнении с классическими архитектурами без изоляции процессов контейнеры могут обходиться дороже, и в любом случае, индустрия ждет дополнительной оптимизации – скорости запуска, экономии памяти и дискового пространства и других ресурсов. В этом может помочь различное кеширование – старейший механизм повышения производительности программ без радикальной модификации алгоритма и оборудования. Однако при этом возникают различные архитектурно-инженерные дилеммы вида «безопасность или эффективность» и здесь мы рассмотрим современные научно-технические подходы к их решению в разных аспектах – ускорение запуска, оптимизация совместного использования, ускорение сборки образов, а также некоторые проблемы безопасности, возникшие из-за агрессивного кэширования в процессорных архитектурах. А в некоторых сценариях использования мультиконтейнерных систем наоборот, скорость и задержки не важны, важно обеспечить максимальную загрузку физических серверов – в этом случае актуальны алгоритмы планирования и размещения контейнеров, и нами приведен обзор теоретических работ на эту тему.

Об авторах

Дмитрий Андреевич Грушин
Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН
Россия
Научный сотрудник


Денис Олегович Лазарев
Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН, Московский физико-технический институт
Россия
Cтажер-исследователь ИСП РАН, аспирант МФТИ


Станислав Александрович Фомин
Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН, Московский физико-технический институт
Россия
Программист ИСП РАН, преподаватель МФТИ


Список литературы

1. Latency numbers every programmer should know. URL https://gist.github.com/hellerbarde/2843375, accessed 15.11.2019.

2. Увеличение плотности контейнеров на ноде с помощью технологии PFCACHE. Блог компании Rusonyx / Increase container density on a node using PFCACHE technology. Rusonyx company blog. URL https://habr.com/ru/company/rusonyx/blog/444696/, accessed 15.11.2019.

3. Virtuozzo User's Guide. URL https://docs.virtuozzo.com/pdf/virtuozzo_7_users_guide.pdf, accessed 15.12.2019.

4. Павел Емельянов. CRIU – как маленький open-source проект меняет жизнь большой компании. Материалы 11-й международная конференция Linux Vacation/Eastern Europe, 2015, http://0x1.tv/20150627H / Pavel Emelyanov. CRIU – how a small open-source project changes the life of a large company. In Proc. of the 11th International Linux Vacation / Eastern Europe Conference, 2015, http://0x1.tv/20150627H (in Russian).

5. Николай Ефанов. Единая теория восстановления деревьев процессов Linux – огибая подводные камни checkpoint-restore. Материалы 15-й Центрально-восточноевропейской конференция в России по разработке программного обеспечения, 2019, http://0x1.tv/20191115BN / Nikolay Efanov. The unified theory of Linux process tree restoration - enveloping the pitfalls of checkpoint-restore. In Proc. of the 15th Central & Eastern European Software Engineering Conference in Russia, 2019, http://0x1.tv/20191115BN (in Russian).

6. Mike Rapoport, Adrian Reber. To Kill or to Checkpoint – That is the Question. In Proc. of the Open Source Summit + Embedded Linux Conference & OpenIoT Summit Europe, 2018. https://static.sched.com/hosted_files/osseu18/2a/kill-or-checkpoint.pdf.

7. Grushin D.A., Kuzyurin N.N. On Effective Scheduling in Computing Clusters. Programming and Computer Software, vol. 45, issue 7, 2019, pp. 398–404. doi:10.1134/S0361768819070077.

8. Moritz Lipp, Michael Schwarz et al. Meltdown: Reading Kernel Memory from User Space. In Proc. of the 27th USENIX Security Symposium, 2018, pp. 973-990.

9. Paul Kocher, Jann Horn et al. Spectre Attacks: Exploiting Speculative Execution. In Proc. of the IEEE Symposium on Security and Privacy, 2019, pp. 1-19.

10. Paul Turner. Retpoline: a software construct for preventing branch-target-injection. URL https://support.google.com/faqs/answer/7625886, accessed 15.12.2019.

11. Николай Пасынков. Слои Docker для ускорения сборки проекта. Материалы 15-й Центрально-восточноевропейской конференция в России по разработке программного обеспечения, 2019, http://0x1.tv/20191114DJ / Nikolay Pasynkov. Docker layers to speed up project builds. In Proc. of the 15th Central & Eastern European Software Engineering Conference in Russia, 2019, http://0x1.tv/20191114DJ (in Russian).

12. Report to Congress on Server and Data Center Energy Efficiency: Public Law 109-431. U.S. Department of Energy, Office of Scientific and Technical Information. URL https://www.osti.gov/servlets/purl/929723, accessed 15.12.2019.

13. Dow Eli M. Decomposed Multi-Objective Bin-Packing for Virtual Machine Consolidation. PeerJ Computer Science, vol. 2, 2016, article e47.

14. Xia Binzhou, Zhiyi Tan. Tighter Bounds of the First Fit Algorithm for the Bin-Packing Problem. Discrete Applied Mathematics, vol. 158, issue 15, 2010, pp. 1668-1675.

15. György Dósa. The Tight Bound of First Fit Decreasing Bin-Packing Algorithm Is FFD(I) ≤ 11/9OPT(I) + 6/9. Combinatorics, Algorithms, Probabilistic and Experimental Methodologies. Lecture Notes in Computer Science, vol. 4614, 2007, pp. 1-11/

16. Roytman Alan, Aman Kansal et al. PACMan: Performance aware virtual machine consolidation. In Proc. of the 10th International Conference on Autonomic Computing, 2013, pp. 83-94.

17. Beloglazov Anton, and Rajkumar Buyya. Optimal Online Deterministic Algorithms and Adaptive Heuristics for Energy and Performance Efficient Dynamic Consolidation of Virtual Machines in Cloud Data Centers. Concurrency and Computation: Practice and Experience, vol. 24, issue 3, 2012, pp. 1393-1550.

18. A Simple Proof of the Inequality FFD (L) ≤ 11/9 OPT (L) 1, ∀L for the FFD Bin-Packing Algorithm. Acta Mathematicae Applicatae Sinica, vol. 7, issue 4, 1991, pp, 321–331.

19. Piraghaj, Sareh Fotuhi, Amir Vahid Dastjerdi, Rodrigo N. Calheiros, and Rajkumar Buyya. A Framework and Algorithm for Energy Efficient Container Consolidation in Cloud Data Centers. In Proc. of the IEEE International Conference on Data Science and Data Intensive Systems, 2015, pp. 368 - 375.

20. Ali Qasim. Scaling web 2.0 applications using docker containers on vsphere 6.0. VMware VROOM! Blog. URL https://blogs.vmware.com/performance/2015/04/scaling-web-2-0-applications-using-docker-containers-vsphere-6-0.html, accessed 15.11.2019.


Для цитирования:


Грушин Д.А., Лазарев Д.О., Фомин С.А. Кэширование данных в мультиконтейнерных системах. Труды Института системного программирования РАН. 2019;31(6):125-144. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2019-31(6)-7

For citation:


Grushin D.A., Lazarev D.O., Fomin S.A. Data caching in multi-container systems. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2019;31(6):125-144. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2019-31(6)-7

Просмотров: 133


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-8156 (Print)
ISSN 2220-6426 (Online)