Framework zur Verwaltung von Ressourceninterferenzen in Anwendungen

In der heutigen Computerumgebung laufen viele Anwendungen zusammen auf denselben physischen Servern, um die verfügbaren Ressourcen bestmöglich zu nutzen. Das kann effizient sein, führt aber auch zu Performanceproblemen, besonders bei Anwendungen, die schnelle Antworten brauchen. Diese Anwendungen werden als latenzkritische Dienste (LCSs) bezeichnet und ihre Performance kann durch andere Jobs, die weniger zeitkritisch sind und als Best-Effort-Jobs (BEJs) bekannt sind, beeinträchtigt werden. Wenn beide Arten von Jobs auf demselben Server sind, konkurrieren sie um Ressourcen wie CPU und Speicher, was die LCS-Performance verlangsamen kann, selbst wenn versucht wird, sie getrennt zu halten.

Durch eine gründliche Analyse von Daten aus verschiedenen Produktionsclustern sehen wir, dass BEJs oft regelmässige Muster in ihrem Ressourcenverbrauch zeigen. Sie sind eine bedeutende Quelle der Störung für LCSs, und die verschiedenen Arten von BEJs können die LCS-Performance unterschiedlich stark beeinflussen. Um dieses Problem anzugehen, schlagen wir ein Framework vor, das entwickelt wurde, um die Performance-Interferenz zu bewerten und zu reduzieren, die LCSs von co-lokalisierten BEJs erfahren.

#Verständnis von Latenz-Kritischen Diensten und Best-Effort-Jobs

LCSs sind Anwendungen, die schnelle Antworten auf Benutzeranfragen benötigen und Aufgaben wie Online-Shopping, Messaging und Web-Suchen umfassen. Diese Dienste sind darauf ausgelegt, eingehende Anfragen schnell zu verarbeiten, indem sie mehrere Instanzen auf verschiedenen Servern ausführen. Um mit wechselnden Arbeitslasten umzugehen, kann die Anzahl der LCS-Instanzen je nach Nachfrage variieren.

Auf der anderen Seite sind BEJs Batch-Jobs, die erstellt wurden, um grosse Datenmengen ohne strenge Anforderungen an die Antwortzeiten zu verarbeiten. Diese Jobs konzentrieren sich hauptsächlich auf Datenverarbeitungsaufgaben und benötigen keine sofortigen Ergebnisse. Da sie bedeutende Ressourcen nutzen können, ist es wichtig, dass ihre Planung richtig verwaltet wird, wenn sie zusammen mit LCSs laufen.

#Das Störungsproblem

Die Co-Lokation von LCSs und BEJs führt oft zu Performanceproblemen aufgrund des Konkurrenzkampfs um Ressourcen. Dieser Wettbewerb kann die Performance von LCSs verlangsamen, was entscheidend für die Aufrechterhaltung der Servicequalität ist. Die Herausforderung besteht darin, diese Interferenzen effektiv anzugehen.

Es gibt drei Hauptkomplexitäten, wenn es darum geht, Interferenzen in Produktionsclustern zu managen:

1. Vielfältige Ressourcenbedürfnisse: Verschiedene Anwendungen haben oft unterschiedliche Anforderungen an Ressourcen, was zu unterschiedlichen Performance-Ergebnissen führt.

2. Gegenseitige Interferenz: Es kann schwierig sein, herauszufinden, welche Anwendung den Performance-Rückgang verursacht, wenn viele Anwendungen auf demselben Server laufen.

3. Dynamische Arbeitslasten: Die Arten und Mengen von Ressourcen, die von Anwendungen genutzt werden, können sich schnell ändern, was die Entwicklung eines stabilen Plans zur Interferenzverwaltung erschwert.

Effektive Strategien zur Planung von BEJs zu entwickeln, um deren negative Auswirkungen auf LCSs zu minimieren, ist in diesen Umgebungen entscheidend.

#Einsichten aus der Datenanalyse

In unserer detaillierten Analyse von echten Datensätzen aus zwei grossen Produktionsclustern haben wir mehrere wichtige Beobachtungen gemacht:

1. BEJs sind oft dafür verantwortlich, die Ressourcennutzung auf Servern zu dominieren, was zu Performanceproblemen für LCSs führt.

2. Viele BEJs wiederholen regelmässig ihre Ausführungsmuster über die Zeit.

3. Selbst wenn BEJs ähnliche Ressourcenniveaus belegen, können die verschiedenen Typen dennoch unterschiedliche Interferenzen auf die LCS-Performance verursachen.

Angesichts der dynamischen Natur dieser Cluster verlagern wir unseren Fokus darauf, die kollektiven Auswirkungen von BEJs zu verstehen, anstatt jede einzelne isoliert zu analysieren.

#Das vorgeschlagene Framework: PISM

Um die durch BEJs verursachte Interferenz anzugehen, haben wir PISM entwickelt, was für Performance Interference Scoring and Mitigating framework steht. So funktioniert PISM:

1. Charakterisierung von BEJs: PISM identifiziert und kategorisiert BEJs zuerst nach ihrem Ressourcenverbrauch. Indem sie nach ihrem Verhalten und Ressourcenanforderungen gruppiert werden, vereinfacht PISM die Komplexität der Interferenzanalyse.

2. Modellierung von Beziehungen: PISM modelliert die Interaktion zwischen verschiedenen BEJ-Kompositionen auf einem Server und den Antwortzeiten von LCSs. Diese Modellierung hilft dabei, das Ausmass der möglichen Interferenz vorherzusagen.

3. Interferenzbewertung: PISM erstellt ein Bewertungssystem, um die Interferenz basierend auf den Antwortzeiten von LCSs zu quantifizieren. Diese Bewertung hilft, informierte Entscheidungen bei der Planung von BEJs zu treffen und sicherzustellen, dass LCSs optimale Bedingungen haben, um gut abzuschneiden.

#Bewertung von PISM

Die Effektivität des PISM-Frameworks wurde in einem kleinen Cluster getestet, und durch umfangreiche Simulationen fanden wir erhebliche Verbesserungen. PISM konnte die Interferenz um bis zu 41,5 % reduzieren, was zu einem bemerkenswerten Anstieg des Durchsatzes für LCSs führte, die während der Verarbeitung den meisten Druck erfahren.

#Job-Planungsstrategien

Wenn LCSs und BEJs sich einen Server teilen, ist das Management ihrer Arbeitslasten entscheidend. Die Planung von BEJs muss sorgfältig gehandhabt werden, um die Performance-Auswirkungen auf LCSs zu minimieren. Verschiedene Planungsstrategien können verwendet werden:

1. Vorhersagebasierte Planung: Diese Methode beinhaltet die Schätzung der voraussichtlichen Performance von Anwendungen, wenn sie co-lokalisiert sind. Sie hilft dabei, die Server zu identifizieren, die die wenigste Interferenz verursachen würden.

2. Ressourcenreservierung: Durch die Reservierung spezifischer Mengen an CPU und Speicher für LCSs verhindert diese Strategie, dass BEJs zu viele Ressourcen verbrauchen, die zu Performanceeinbussen führen könnten.

3. Lastverteilung: Eine gleichmässige Verteilung der Arbeitslasten über die Server kann helfen, die Ressourcennachfrage effektiv zu steuern und die Wahrscheinlichkeit von Engpässen zu reduzieren.

Jede dieser Strategien kann einzeln oder in Kombination verwendet werden, je nach den spezifischen Anforderungen der beteiligten Anwendungen.

#Ergebnisse aus realen Daten

Mit Daten aus Produktionsclustern fanden wir heraus, dass:

• Ressourcendominanz durch BEJs: Der grösste Teil der Ressourcennutzung auf Servern wird BEJs zugeschrieben. LCSs, obwohl sie strikte Ressourcenniveaus benötigen, zeigen oft niedrige Nutzungsraten.

• Wiederholbarkeit der BEJ-Ausführung: Viele BEJs folgen vorhersehbaren Ausführungsmustern, was sie einfacher kategorisier- und planbar macht.

• Performancesensitivität: Verschiedene LCSs zeigen unterschiedliche Empfindlichkeiten gegenüber BEJ-Interferenzen, was darauf hinweist, dass bestimmte Anwendungen möglicherweise mehr Schutz vor Ressourcenkonkurrenz benötigen als andere.

#Implikationen für zukünftige Forschung

Die Ergebnisse weisen auf einen Weg für zukünftige Forschungen hin, die darauf abzielen, die Ressourcennutzung zu verbessern, ohne die Performance von kritischen LCSs zu beeinträchtigen. Die Untersuchung der spezifischen Auswirkungen unterschiedlicher BEJ-Kompositionen und deren Ressourcenanforderungen kann zu verfeinerten Planungsalgorithmen führen.

#Fazit

Unsere Arbeit präsentiert ein robustes Framework zur Planung von Ressourcen in Produktionsclustern, in denen LCSs und BEJs koexistieren. Durch das Verständnis der Dynamik von Anwendungsperformance und Interferenz können wir die Antwortzeiten von LCSs verbessern und gleichzeitig die Nutzung der verfügbaren Ressourcen maximieren. Dieser Ansatz erhöht nicht nur die Performance von LCSs, sondern kann auch positiv zur Performance von BEJs beitragen, die neben ihnen laufen.

Während sich Produktionsumgebungen weiterentwickeln, wird die Notwendigkeit einer effektiven Ressourcenplanung noch wichtiger, damit Anwendungen zuverlässig und effizient den Benutzeranforderungen gerecht werden.

Das PISM-Framework ist ein vielversprechender Schritt in Richtung dieses Ziels, mit dem Potenzial für weitere Entwicklungen und Anwendungen in verschiedenen Clusterumgebungen.