仮想マシンのCPU使用率の負荷予測に対する安定度を用いた動的マージン設定手法

摘要

昨今利用が増加しているクラウドサービスのデータセンターなどでは仮想環境が用いられている。仮想環境では物理マシンに対してリソースの最大値を超える仮想リソースを割り当てるオーバーコミットを行うことで効率化が行われている。しかし、オーバーコミットは過度に行なってしまうと一部仮想マシンの過負荷が他の仮想マシンにまで影響を及ぼしてしまうことがある。この問題に対しては負荷の予測等を行うことで適切に仮想マシンを配置する手法がある。各仮想マシンの負荷を主にCPU使用率を用いて予測するが、CPU使用率は変動が大きいものである。そのため、予測値にはある程度のマージンを持たせることが一般的であり、マージンは固定値が現在の主流である。しかし、想定されているより大きな変動がある仮想マシンがあると過負荷状態になる可能性がある。本論文では今まで固定値にされることが多かったこのマージンを各仮想マシンの特徴に合わせて動的に変更することで大きな変動をするマシンに対してはより大きなマージンを与える手法を提案する。この手法によりCPU使用率の変動が大きい場合に対してより適切な予測を行えることが期待できる。また、変動の小さい安定した仮想マシンには逆に小さなマージンを設定することでリソース利用効率が上がる可能性もある。行われた実験では静的なマージン設定よりも本手法は良い結果を示しており、ライブマイグレーションに用いた時にSLA違反の減少とリソース利用効率の改善が見込まれる。