【摘 要】
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云服务提供商通过将延迟敏感型服务(简称:LC)与best-effort离线作业(简称:BE)混合部署在一起来提高系统的整体资源利用率。但是,为了降低共享资源竞争所带来的干扰,严格保证L
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云服务提供商通过将延迟敏感型服务(简称:LC)与best-effort离线作业(简称:BE)混合部署在一起来提高系统的整体资源利用率。但是,为了降低共享资源竞争所带来的干扰,严格保证LC服务的性能,现有的应用混部工作在共享资源的分配和控制上采用了比较消极保守的策略,导致了相当程度上的资源浪费。本文发现了LC服务组件间的干扰容忍不一致性,证明了保守的方法会降低那些对于总体尾部延迟贡献很小的组件节点上的资源利用率。并基于上述研究设计了一个更积极的资源管控系统Hebe,在保证LC服务的尾部延迟需求的同时最大限度地提高数据中心的资源利用率。Hebe跟踪计算请求在LC服务各节点上的处理时间,分析定义LC组件对总体尾部延迟的贡献度,同时结合阈值调整机制,使得贡献度较小的组件节点上能够部署更多的BE作业。实验评估表明,与以前的工作相比,Hebe系统的吞吐量再提高7%-18%,CPU利用率再提高10%-27%,内存带宽利用率再提高13%-25%,同时能够保证LC服务的性能不被影响。
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