Resumen:
La virtualización de hardware permite la ejecución de múltiples máquinas virtuales (VMs) sobre una única máquina física (host) mediante el uso de una pieza de software llamada hypervisor, de manera que cada entorno virtualizado posea una ilusión de pertenencia de todo el sistema. Tal técnica es utilizada extensamente por proveedores de Cloud Computing para aprovechar mejor el hardware y ofrecer aislamiento de recursos a sus clientes. Una característica atractiva de la virtualización es lo que se conoce como live migration, que consiste en la migración “en caliente” de máquinas virtuales desde un host hacia otro sin interrumpir los procesos en curso. Dicha función tiene gran valor de negocio pues permite realizar mantenimiento de hardware (reemplazos de disco, actualizaciones de firmware, etc.) sin perturbar clientes estratégicos y evitando así un incumplimiento del nivel de servicio. La migración consiste en una transferencia progresiva del estado de la máquina virtual en ejecución y existen diversas técnicas caracterizadas por cómo llevan a cabo dicha transferencia de estado, particularmente en términos de memoria RAM. Sin embargo, la bibliografía no es clara sobre los límites de esta tecnología y cómo se comporta bajo un consumo intensivo de recursos. En esta tesis nos proponemos analizar el alcance y viabilidad de la técnica de live migration sobre máquinas virtuales que hacen uso intensivo de memoria, es decir, de hasta 1 TiB de RAM utilizada con tasas de escritura de hasta 32 GiB s⁻¹. Nos preguntamos cuáles son las condiciones bajo las cuales una migración puede considerarse exitosa, tomando como criterios la duración total de la misma, el downtime perceptible, la carga impuesta sobre la red y posibles degradaciones sobre los procesos en ejecución. Pretendemos entender cómo influye el entorno sobre el comportamiento de dicha migración, tanto por la técnica utilizada, el hardware subyacente y los perfiles de consumo de las aplicaciones migradas.
Abstract:
Hardware virtualization allows the execution of multiple virtual machines (VMs) on a single computer (host) using a piece of software known as a hypervisor, presenting each VM with an environment that appears to them to be native hardware. Cloud Computing providers widely use this technique to consolidate servers and enforce resource isolation between customers. A unique feature of virtualization is the ability to perform live migration of virtual machines, which is the relocation of a running VM to a different host without disrupting its active processes. Live migration is a core feature of data center management, enabling frequent hardware maintenance (i.e., disk replacements, firmware upgrades) without affecting strategic customers and thus avoiding the quality of service (QoS) degradations. The migration is performed as a progressive transfer of the VM’s state between the hosts. Two standard techniques differ in how they transfer memory pages in particular. However, academic literature is unclear on the limits of this technology and how it performs under intense resource consumption found in modern workloads. Our work aims to understand the scope and viability of live migration of virtual machines that heavily use main memory, meaning up to 1 TiB of assigned RAM, and write patterns of up to 32 GiB s⁻¹. We expect to establish the conditions under which migration can be considered successful by comparing results such as its total duration, the perceived downtime, the load imposed on the local network, and the potential impact on running applications. Our experiments consider the influence of the live migration technique, the underlying infrastructure, and the memory usage patterns of its running processes.
Citación:
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Argüello Pecoche, Agustín Javier. (2025). Live migration de máquinas virtuales bajo uso intensivo de memoria. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000858_ArguelloPecoche
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Argüello Pecoche, Agustín Javier. "Live migration de máquinas virtuales bajo uso intensivo de memoria". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2025.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000858_ArguelloPecoche
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