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멀티 테넌트 클라우드 환경에서 가상화 메모리의 캐시 파티셔닝에 대한 연구

A Study on Cache Partitioning of Virtualized Memory in Multi-Tenant Cloud Environment

초록 (요약문)

VM 기반 원격 메모리 솔루션인 DCM(degrated cloud memory platform)은, 고속 네트워크로 연결된 원격 서버의 메모리 장치를 로컬 메모리의 확장으로 사용 및 가상화하고, 응용에 풍부한 메모리를 제공하여 처리량과 성능을 증가시킨다. 그러나 기존의 DCM은 각 프로세스마다 독립적인 메모리 공간을 제공하는 메커니즘이 없기 때문에, VM에서 동시에 실행되는 프로세스 간의 공정한 메모리 관리에 적합하지 않다. 결과적으로, 그것은 프로세스들 사이의 공정성을 보장하지 못한다. 각 프로세스에 대한 메모리 파티셔닝은 이러한 문제를 해결하기 위한 방법이지만, 기존의 DCM에서는 DCM을 실행하는 호스트 커널이 게스트 커널에서 실행되는 프로세스의 메모리 페이지 정보(메모리 페이지 주소 및 PID 등)을 얻을 수 없기 때문에 프로세스에 따라 메모리 페이지를 분리할 수 없다. 따라서 본 논문은 MFence 라고 하는 각 프로세스들의 메모리 공간을 보장하기 위한 효율적인 매커니즘과 API를 설계 및 제안한다. MFence 는 100Gbps IB 네트워크로 연결된 두 Linux 서버의 클러스터에서 평가되었다. 광범위한 평가를 통해 MFence 는 프로세스 간의 공정성을 제공하고 대부분의 경우 전체 성능을 향상시키며 메모리 파티셔닝을 완벽하게 제공한다는 것을 확인하였다.

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초록 (요약문)

A VM-based disaggregated cloud memory platform (DCM) virtualizes the memory device of a remote server connected to a high-speed network as an expansion of local memory and provide abundant memory to applications to increase their throughput. However, conventional DCM is not suitable for fair memory management among processes, when they run concurrently on the VM, due to the absence of a mechanism to provide independent memory space for each process. As a result, it fails to ensure fairness and performance to them. Partitioning memory for each process is a way to solve this problem, however, in conventional DCM, the host kernel running DCM cannot obtain the memory page information of a process (including memory page address and PID) running in the guest kernel, so it can not segregate memory pages according to the process. Therefore, this paper proposes a efficient method for the host kernel to obtain the memory page information to partition the memory for each process in DCM, called MFence. The MFence was evaluated on a cluster of two Linux servers connected by a 100 Gbps IB network. Extensive evaluation has confirmed that MFence perfectly provides memory partitioning to provide fairness between processes and improve overall performance.

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