On the role of performance interference in consolidated environments
Authors:   , Rameshan Navaneeth 
Published: July 2023

With the advent of resource shared environments such as the Cloud, virtualization
has become the de facto standard for server consolidation.
While consolidation improves utilization, it causes performance-interference between Virtual Machines (VMs) from contention in shared resources such as CPU, Last Level Cache (LLC) and memory bandwidth. Over-provisioning resources for performance sensitive applications can guarantee Quality of Service (QoS), however, it results in low machine utilization. Thus, assuring QoS for performance sensitive applications while allowing co-location has been a challenging problem. In this thesis, we identify ways to mitigate performance interference without undue over-provisioning and also point out the need to model and account for performance interference to improve the reliability and accuracy of elastic scaling. The end goal of this research is to leverage on the observations to provide efficient resource management that is both performance and cost aware. Our main contributions are threefold; first, we improve the overall machine utilization by executing best-e↵ort applications along side latency critical applications without violating its performance requirements.
Our solution is able to dynamically adapt and leverage on the changing workload/phase behaviour to execute best-e↵ort applications without causing excessive interference on performance; second, we identify that certain performance metrics used for elastic scaling decisions may become unreliable
if performance interference is unaccounted. By modelling performance interference, we show that these performance metrics become reliable in a multi-tenant environment; and third, we identify and demonstrate the impact of interference on the accuracy of elastic scaling and propose a solution to
significantly minimise performance violations at a reduced cost.
Con la aparición de entornos con recurso compartidos tales como la nube, la virtualización se ha convertido en el estándar de facto para la consolidación de servidores. Mientras que la consolidación mejora la utilización, también
causa interferencia en el rendimiento de las máquinas virtuales (VM) debido a la contención en recursos compartidos, tales como CPU, el último nivel de cache (LLC) y el ancho de banda de memoria. El exceso de aprovisionamiento de recursos para aplicaciones sensibles al rendimiento puede garantizar la calidad de servicio (QoS), sin embargo, resulta en una baja utilización de la maquina. Por lo tanto, asegurar QoS en aplicaciones sensibles al rendimiento, al tiempo que permitir la co-localización ha sido un problema difícil. En esta tesis, se identifican las formas de mitigar la interferencia sin necesidad de sobre-aprovisionamiento y también se señala la necesidad de modelar y contabilizar la interferencia en el desempeño para mejorar la fiabilidad y la precisión del escalado elástico. El objetivo final de esta investigación consiste en aprovechar las observaciones para proporcionar una gestión eficiente de los recursos considerando tanto el rendimiento como el coste. Nuestras
contribuciones principales son tres; primero, mejoramos la utilización total de la maquina mediante la ejecución de aplicaciones best-effort junto con aplicaciones críticas en latencia sin vulnerar sus requisitos de rendimiento.
Nuestra solución es capaz de adaptarse de forma dinámica y sacar provecho del comportamiento cambiante de la carga de trabajo y sus cambios de fase para ejecutar aplicaciones best-effort, sin causar interferencia excesiva en el rendimiento; segundo, identificamos que ciertos parámetros de rendimiento utilizados para las decisiones de escalado elástico pueden no ser fiables si no se tiene en cuenta la interferencia en el rendimiento. Al modelar la interferencia en el rendimiento, se muestra que estas métricas de rendimiento resultan fiables en un entorno multi-proveedor; y tercero, se identifica y muestra el impacto de la interferencia en la precisión del escalado elástico y se propone una solución para minimizar significativamente vulneraciones de rendimiento con un coste reducido.