Assessing scheduling interference to improve network performance in virtual machines

In a virtualized environment, time slice allocation should be based on virtual machines workloads requirements. However, the unpredictability of these workloads, combined with fair share nature of scheduling strategies, may impact the perceived quality of service of network I/O and CPU intensives virtual machines under server consolidation. This dissertation presents an in-depth analysis of quality of service variation under several scenarios, in order to assess this impact. Furthermore, a coexisting schedulers model, which aims to cluster virtual machines with similar workloads, is proposed as the main contribution of this research. The model validation argues that proper clustering based workload reduces the quality of service variation under server consolidation. In fact, the perceived quality of service under this model resemble a near native scenario.Em um ambiente virtualizado, a distribuição de recursos de processamento entre as máquinas virtuais deve ser baseada nos aspectos requeridos pela carga de trabalho executando dentro de cada instância. Entretanto, a imprevisibilidade destas cargas de trabalho, em conjunto com a estratégia de compartilhamento equitativo adotada pelo escalonador no hipervisor, impactam a qualidade de serviço percebida por máquinas virtuais orientadas a eventos de entrada e saída de rede e processamento. Esta dissertação conduz um estudo para estimar a variação da qualidade de serviço percebida por esta classe de máquinas virtuais em cenários de consolidação de servidor. Posteriormente, é proposto um modelo de escalonadores coexistentes, que fundamenta-se no agrupamento de máquinas virtuais com cargas de trabalho similares. A validação deste modelo demonstra que o agrupamento oportuno de máquinas virtuais diminui a variação da qualidade de serviço ocasionada pela concorrência por recursos de processamento, atingindo níveis semelhantes aos cenários sem concorrência