17、大型 IaaS 云的性能分析

大型 IaaS 云的性能分析

1. 引言

IaaS 云是数据密集型云应用的重要推动者，它为管理大数据环境提供了必要的计算能力。目前，大多数 IaaS 云提供商仅在保证可用性方面提供服务级别协议（SLA）。随着云服务需求和普及度的增加，性能 SLA 在不久的将来也将变得必要。然而，由于硬件、软件、工作负载和管理特性等多种因素的影响，云基础设施的性能分析具有一定难度。

评估云性能大致有三种方法：
1. 实验测量 ：但云的规模使得这种基于测量的分析在时间和成本上都难以承受。
2. 离散事件模拟 ：不过获得具有统计意义的结果可能需要很长时间。
3. 随机模型 ：这是一种低成本的选择，模型求解时间比模拟和实验短，但对于大型云系统，随机模型可能无法扩展，因为状态空间会变得非常大。

因此，一种可扩展且能保持准确性的建模方法备受关注。本文将介绍一种可扩展的随机建模方法，通过多个子模型的交互来分析大型 IaaS 云的性能。

2. 三池云架构

在 IaaS 云中，物理机（PM）根据功耗和响应时间特性被分为三个池：热池、温池和冷池。
- 热池 ：所有 PM 都在运行，虚拟机（VM）需要根据用户请求进行配置和部署。
- 温池 ：PM 已开启但未运行，初始处于节能/睡眠模式，当有部署请求时才开启，因此部署 VM 需要额外的延迟。
- 冷池 ：PM 最初是关闭的，部署 VM 需要额