Host Hypervisor Trace Mining for Virtual Machine Workload Characterization
Notice bibliographique
Résumé
The efficient operation and resource management of multi-tenant data centers hosting thousands of services is a demanding task, that requires precise and detailed information regarding the behaviour of each and every virtual machine (VM). Often, coarse measures such as CPU, memory, disk and network usage by VMs are considered in grouping them onto the same physical server, as detailed measures would require access to the guest operating system (OS), which is not feasible in a multi-tenant setting. In this paper, we propose host-level hypervisor tracing as a non-intrusive means to extract useful features, that can provide for fine grain characterization of VM behaviour. In particular, we extract VM blocking periods as well as virtual interrupt injection rates to detect multiple levels of resource intensiveness. In addition, we consider the resource contention rate due to other VMs and the host, along with reasons for exit from non-root to root privileged mode, revealing useful information about the nature of the underlying VM workload. We also use tracing to get information about the rate of process and thread preemption in each VM, extracting process and thread contention as another feature set. We then employ various feature selection strategies and assess the quality of the resulting workload clustering. Notably, we adopt a two-stage feature selection approach in addition to a one shot clustering scheme. Moreover, we consider inter-cluster and intra-cluster similarity metrics, such as the silhouette score, to discover distinct groups of workloads as well as workload groups with significant overlap. This information can be used by 1) data center administrators to gain deeper visibility into the nature of various VMs running on their infrastructure, 2) performance engineers to assist root cause analysis of VM issues and 3) IaaS providers to help in resource management based on VM behavior.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».