Virtual desktop infrastructure has been shifting the way of provisioning individual desktops from dedicated workstation deployment to on-demand virtual machine distribution. Inheriting versatile functionalities from ever-evolving virtualization technology, virtual desktop infrastructure enables cost-effective desktop environments in organizations such as enterprise. Dominant characteristics of desktop workloads and user behaviors drive the infrastructure to highly consolidated environments where many virtual machines are co-located on a single hardware platform in order to make the best use of available resources. For the high consolidation ratio of virtual desktops, CPU is a crucial resource that should be carefully managed to meet the computing demands of desktop users, since it can be both time-shared and space-shared in a very fine-grained manner. Although desktop workloads have been increasingly diversifying and challenging to be characterized, CPU schedulers in virtualization layer have aimed mainly at fairly partitioning CPU bandwidth for performance isolation between virtual machines without properly handling diverse workloads.
This dissertation proposes CPU scheduling schemes that identify and satisfy the computing demands of consolidated desktops by intelligently handling various workloads ranging from interactive to parallel workloads. In order to transparently bridge the semantic gap between operating systems and virtualization layer, the invented schemes extract workload characteristics from limited information accessible by the virtualization layer. The well-established correlation between architectural events and workload demands guides the CPU scheduler to effective decisions for enhancing the desired performance of desktop workloads. As opposed to dedicated environments, the scheduling decisions not only improve the performance of individual desktops but also preserve fair CPU sharing between them considering the multi-tenant nature of consolidated systems. The proposed schemes have been implemented based on real-world virtual machine monitors and experimentally evaluated with a broad set of desktop workloads. Through the evaluation and comparison with existing state-of-the-art schemes, this dissertation demonstrates that virtualization-level CPU schedulers can be effectively enlightened about various computing demands by means of systematic correlation while keeping the virtualization layer lightweight.
가상 데스크탑 인프라스트럭처는 기존에 각 사용자들에게 독점적으로 제공되었던 물리적인 데스크탑 머신을 소프트웨어 형태의 가상 머신으로 제공할 수 있는 환경이다. 이러한 가상 머신 기반의 데스크탑 제공 기법은 가상화 기술의 기본적인 장점들을 상속하여 기업과 같은 조직 환경에서 비용 효율적인 데스크탑 환경을 구축할 수 있게 한다. 또한 데스크탑 워크로드와 사용자의 특성에 기반하여 상대적으로 많은 가상 데스크탑 머신들을 하나의 물리 머신에 통합시킬 수 있게 함으로써 가용 자원들의 이용률을 높여 비용 효율을 극대화 할 수 있게 한다. 이렇게 높은 밀도로 통합된 가상 데스크탑 환경에서 각 데스크탑 사용자들의 컴퓨팅 요구들을 효과적으로 만족시켜주기 위해서는 프로세서 자원을 효율적으로 관리하는 것이 필수적이다. 하지만 데스크탑 워크로드들은 점점 다양해지고 그 특성들을 식별하는 것이 어려워지고 있음에도 불구하고 가상화 계층의 기존 프로세서 스케줄링 기술들은 다양한 워크로드의 특성들을 고려하지 않고 프로세서 자원을 각 가상 머신들에게 공평하게 분배하는 역할에만 초점이 맞춰져 있다.
본 학위 논문에서는 한 물리 머신에 통합된 가상 데스크탑 머신들에서 수행되는 사용자 인터랙티브 워크로드부터 병렬 워크로드까지 다양한 워크로드들의 요구사항을 식별하고 이를 만족시킬 수 있는 지능적인 프로세서 스케줄링 기술을 제안한다. 제안된 기법들은 가상화 계층에서 관찰 가능한 제한적인 정보만을 활용하여 가상 머신들을 스케줄링함으로써 가상화 시스템에서 중요시 여기는 운영체계 독립성과 자원 효율성을 동시에 만족시킬 수 있다. 이를 위해 특권 명령어와 입출력 연산 등의 저수준의 하드웨어 이벤트와 다양한 워크로드들의 컴퓨팅 요구를 연관지을 수 있는 상관 기법들을 고안하여 경량의 확장만을 통해서 자원 효율적인 프로세서 스케줄링을 달성하였다. 이와 같이 가상화 계층에서 자원 관리의 효율성을 향상 시킴으로써 자원 공평성에만 초점이 맞춰져있던 가상화 계층과 자원 효율성을 중시하는 운영체계들과의 간극을 크게 좁히는데 기여할 수 있었다. 또한 제안된 스케줄링 기술들은 기존에 연구되었던 운영체계 환경의 스케줄링과 달리 워크로드의 성능 뿐만 아니라 독립적인 가상 머신들간의 엄격한 공평성 역시 보장될 수 있게 설계되었다. 본 논문에서 제안된 모든 기법들은 클라우드나 데이터 센터에서 실제로 운용되고 있는 가상화 소프트웨어에 구현 되었고 기존 기법들과의 비교 실험을 통해 그 실효성을 검증하였다. 이러한 실제 시스템 환경에서의 검증을 통해 본 학위논문에서 제안된 기법들이 가상화 계층의 경량성을 유지하면서도 가상 머신들로부터 발생되는 다양한 컴퓨팅 요구사항들을 효과적으로 만족하여 제한된 프로세서 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 적합한 기술임을 입증하였다.
