Améliorer la sur-allocation des ressources pour une meilleure consolidation des IaaS

Enhancing IaaS Consolidation with resource oversubscription

• Auteur / Autrice : Pierre Jacquet
• Direction : Romain Rouvoy, Thomas Ledoux
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et applications
• Date : Soutenance le 19/07/2024
• Etablissement(s) : Université de Lille (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École graduée Mathématiques, sciences du numérique et de leurs interactions (Lille ; 2021-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - Centre Inria de l'Université de Lille
• Jury : Président / Présidente : Anne-Cécile Orgerie
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Laurent Lefèvre
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Pascal Felber, Gaël Thomas

Mots clés

Mots clés contrôlés

Serveurs (informatique)

Systèmes virtuels (informatique)

Économies d'énergie

Informatique dans les nuages

Mots clés libres

Cloud

Oversubscription

Virtualisation

Surréservation

Surallocation

Virtualization

Infrastructure-as-a-service

Cloud

Résumé

En migrant sa charge de travail vers des centres de données plus grands, le numérique a pu améliorerson efficacité énergétique. La consommation liée à l'augmentation des usages a ainsi été atténuée parde nettes améliorations de l'infrastructure mutualisée (appelée communément Cloud Computing), cequi est visible via des indicateurs tels que le Power Usage Efficiency (PUE).L'infrastructure n'est cependant pas le seul point à optimiser. Le serveur en lui même, et les tâchesqu'il exécute, reste un axe important de la recherche. Le taux d'usage est notamment particulièrementétudié car sa valeur relativement faible représente un gain potentiel non-négligeable. Ainsi, d'un pointde vue énergétique (consommation) et matériel (coût environnemental et financier), l'utilisation d'unserveur chargé à 100% est préférable à celle de 3 serveurs chargés à 30%. Je propose donc d'étudierces taux d'usages au travers de quatre contributions complémentaires:1. La création d'expériences contrôlées réalistes dans un contexte Infrastructure-as-a-Service(IAAS). Alors que les plateformes supportant les infrastructures Cloud sont particulièrementétudiées, la génération de charges de travail réalistes est primordiale. Chaque Cloud providerayant ses propres caractéristiques (distribution de tailles de Virtual Machines (VMs), tauxd'usage individuels), nous proposons un outil permettant de générer ces charges réalistes.2. L'amélioration du calcul du taux de surréservation individuel des serveurs. En tenant encompte de la stabilité individuel des serveurs, il est possible d'affiner le calcul de ce taux sanscauser de violations supplémentaires.3. L'introduciton d'un nouveau paradigme de surréservation. En démontrant tout d'abord queles vCPUs des VMs ne sont pas uniformément utilisés en conditions réelles, nous exposons auxVMs des coeurs de différentes puissances (car surréservés à différents niveaux) et démontronsque ce paradigme peut améliorer les performances globales.4. La complémentarité des taux de surréservation pour réduire les ressources non-allouées.La comparaison des VMs dites premium et des VMs surréservées permet d'identifier qu'ellestendent à saturer différemment les ressources de leur hôtes. En les hébergeant sur les mêmesserveurs, il est ainsi possible de bénéficier de synergies, et de réduire jusqu'à 9.6% la taille duparc

By migrating its workload to larger Data Centers (DCs), the digital realm has been able to improve its energy efficiency. The consumption due to the increase in usage has thus been mitigated by significant improvements in shared infrastructure (commonly referred to as Cloud Computing), which is evident through indicators such as Power Usage Efficiency (PUE). However, infrastructure is not the sole point of optimization. The server itself, and the tasks it executes, remain an important focus of research. Usage rate, in particular, is closely studied because its relatively low value also represents a considerable potential gain. Thus, from both an energy (consumption) and material (environmental and financial cost) standpoint, the use of a server loaded at 100% is preferable to that of 3 servers loaded at 30%. I propose to examine these usage rates along four complementary contributions:1. The creation of realistic controlled experiments in an Infrastructure-as-a-Service (IAAS) context. While platforms supporting Cloud infrastructures are extensively studied, generating realistic workloads is crucial. As each Cloud Provider has its characteristics (distribution of VM sizes, individual usage rates), we propose a tool to generate these workloads.2. The calculation of individual server oversubscription ratio. By considering the individual stability of servers, it is possible to fine-tune the calculation of this ratio without causing additional violations.3. The introduction of a new oversubscription paradigm. By first demonstrating that Virtual Machine (VM) vCPUs are not uniformly used in a real-world context, we expose to VMs cores of different powers (by oversubscribing them to different amounts) and demonstrate that this paradigm can improve overall performance.4. The complementarity of oversubscription techniques to reduce unallocated resources. Comparing so-called premium VMs and oversubscribed VMs identifies that they tend to saturate their hosts' resources differently. By hosting them on the same servers, it is thus possible to benefit from synergies and reduce the number of servers by up to 9.6%.