Xen Summit 2008 Tokyo




  仮想化環境の構築
仮想化環境におけるさまざまな課題について




Iustin Pop
Ganeti team
Google Switzerland




              ...
概要

•はじめに
•抽象モデル
•物理マシンの運用規模
  10 ノード
  100 ノード
  1,000 ノード

•仮想マシンの類型
•ハードウェアの進歩
•グーグルでの Ganeti の運用




              ...
はじめに

仮想化技術のユースケース :
 •従来 :
    コンピュータリソースの利用率の向上
    利用率の低いマシンの集約

 •技術の進歩にともない現在では :
    上位レイヤへ重点 ( 管理運用効率の向上など )
   ...
抽象化モデル


                                       app app app app app




                                                  ...
物理マシンの運用規模

運用規模はさまざまな側面で ROI を左右する
•小規模運用時はリソースの利用効率が依然として重要
•運用台数の増加にともない管理レイヤの重要性が向上
•ハードウェア障害のインパクトは運用規模により異なる
•各種管理タス...
10 物理ノード

主な特性 :
 •ハイパバイザとハードウェアの効率性が最重要
 •小規模運用時 :
   ユーザ数は少ない
   ハードウェア障害率は低い
   自動化によるメリットは小さい
   ハードウェア構成のばらつきが比較的...
100 物理ノード

非仮想化環境と同等な点 :
 •ハードウェア障害は頻繁ではないものの一定数発生
 •自動化のメリットがでてくる ( 構築、設定 )

仮想化環境に特有の点 :
 •多様な構成とマイグレーション可能性な仮想マシンは、その動作...
1,000 物理ノード

マシン台数がコストに影響 :
 •ハードウェアコストは一定で増加、運用コストの増加は緩やか
 •各レイヤでの自動化、標準化が大きなメリットをもたらす
   ハイパバイザやハードウェアの詳細は管理ツールで大幅に抽象化可...
仮想マシンの類型

仮想マシン構成の多様化 :
•サーバ、デスクトップ、実験環境など
•管理者による集中管理 vs ユーザ自身による管理
•これら全てを同一のマシンプールに統合




                             ...
仮想マシンの類型 - サーバ

•再インストールは稀
•監視が重要
•リソース利用率は波が少ない
•リブートの少ない運用




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           ...
仮想マシンの類型 - デスクトップ

•サーバに比べ頻繁な再インストール
•負荷の増減がはげしい
•営業時間外はメンテナンスを行いやすい
•仮想マシン関連作業用のユーザフレンドリなインターフェースが必要
•監視はデバッグに有効だが、大量のエンド...
仮想マシンの類型 - 実験環境

•再インストールが頻繁
•エンドユーザ自身が固有のリソースプールからインスタンスの設定
•監視による安定稼働より迅速に構築できることが重要
•スナップショットやロールバックといった機能が重要




     ...
ハードウェアの進歩

汎用ハードウェア :
 •進化の早い要素 :
   CPU コア数
   メモリ
   ディスク容量

 •進化の遅い要素 :
   ネットワーク / ディスク帯域幅
   CPU 単体の処理速度


進化の非対...
グーグルでの Ganeti の運用

基本設計
•ハードウェアレイヤとインテグレーションレイヤの間で動作
•ノードおよびクラスタレベルでのリソース管理の自動化
•ベース OS およびハイパバイザの上で動作
•監視、アクセス管理、クラスタをまたぐ...
Questions & Answers




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XS Japan 2008 Ganeti Japanese

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XS Japan 2008 Ganeti Japanese

  1. 1. Xen Summit 2008 Tokyo 仮想化環境の構築 仮想化環境におけるさまざまな課題について Iustin Pop Ganeti team Google Switzerland 1 Copyright by Google Inc
  2. 2. 概要 •はじめに •抽象モデル •物理マシンの運用規模 10 ノード 100 ノード 1,000 ノード •仮想マシンの類型 •ハードウェアの進歩 •グーグルでの Ganeti の運用 2 Copyright by Google Inc
  3. 3. はじめに 仮想化技術のユースケース : •従来 : コンピュータリソースの利用率の向上 利用率の低いマシンの集約 •技術の進歩にともない現在では : 上位レイヤへ重点 ( 管理運用効率の向上など ) 運用する物理マシンと仮想マシンの数の上昇 ユースケースの多様化 ( 仮想マシンの種別の多様化 ) おことわり : •本プレゼンテーションの内容はグーグルでの仮想化技術の運用を忠実に記述 したものではありません。 •本プレゼンテーションの内容はあくまでグーグル社内での仮想化技術の運用 を前提としており、対外向けのサービスおよび製品には該当しません。 3 Copyright by Google Inc
  4. 4. 抽象化モデル app app app app app ライフサイクル アクセス管理 ン ショ ー マシン リケ アプ ヤ レイ app 監視 ョン ライフサイクル シ アクセス管理 レー グ ンテ クラスタリソース管理 マシン イ イヤ レ マシンリソース管理 監視 理 ース管 リソ ハイパバイザ リソース管理 ベース OS ベース OS ハードウェアレイヤ ハードウェア ハードウェア 複数アプリケーション 単一アプリケーション 又は仮想環境 4 Copyright by Google Inc
  5. 5. 物理マシンの運用規模 運用規模はさまざまな側面で ROI を左右する •小規模運用時はリソースの利用効率が依然として重要 •運用台数の増加にともない管理レイヤの重要性が向上 •ハードウェア障害のインパクトは運用規模により異なる •各種管理タスクの自動化 コストは規模にかかわらず概ね一定 大規模運用時はメリット絶大 5 Copyright by Google Inc
  6. 6. 10 物理ノード 主な特性 : •ハイパバイザとハードウェアの効率性が最重要 •小規模運用時 : ユーザ数は少ない ハードウェア障害率は低い 自動化によるメリットは小さい ハードウェア構成のばらつきが比較的小さい 課題 : •アプリケーションの仮想環境への対応 6 Copyright by Google Inc
  7. 7. 100 物理ノード 非仮想化環境と同等な点 : •ハードウェア障害は頻繁ではないものの一定数発生 •自動化のメリットがでてくる ( 構築、設定 ) 仮想化環境に特有の点 : •多様な構成とマイグレーション可能性な仮想マシンは、その動作する物理ハ ードウェア構成が変化する可能性があることを意味する •リソース利用率の効率化と運用コストの両面でのコストメリット 課題 : •要件の異なるユーザの対応 •仮想化環境と非仮想化環境の統合 7 Copyright by Google Inc
  8. 8. 1,000 物理ノード マシン台数がコストに影響 : •ハードウェアコストは一定で増加、運用コストの増加は緩やか •各レイヤでの自動化、標準化が大きなメリットをもたらす ハイパバイザやハードウェアの詳細は管理ツールで大幅に抽象化可能 仮想化環境を良好に維持するために管理タスクの自動化が重要 課題 : •多様なユーザ ( ユースケース ) への共通の管理ツール適用 •物理マシンのソフトウェアのアップグレード •世代の異なるハードウェアの管理 8 Copyright by Google Inc
  9. 9. 仮想マシンの類型 仮想マシン構成の多様化 : •サーバ、デスクトップ、実験環境など •管理者による集中管理 vs ユーザ自身による管理 •これら全てを同一のマシンプールに統合 9 Copyright by Google Inc
  10. 10. 仮想マシンの類型 - サーバ •再インストールは稀 •監視が重要 •リソース利用率は波が少ない •リブートの少ない運用 10 Copyright by Google Inc
  11. 11. 仮想マシンの類型 - デスクトップ •サーバに比べ頻繁な再インストール •負荷の増減がはげしい •営業時間外はメンテナンスを行いやすい •仮想マシン関連作業用のユーザフレンドリなインターフェースが必要 •監視はデバッグに有効だが、大量のエンドユーザ管理への有効性は低い 11 Copyright by Google Inc
  12. 12. 仮想マシンの類型 - 実験環境 •再インストールが頻繁 •エンドユーザ自身が固有のリソースプールからインスタンスの設定 •監視による安定稼働より迅速に構築できることが重要 •スナップショットやロールバックといった機能が重要 12 Copyright by Google Inc
  13. 13. ハードウェアの進歩 汎用ハードウェア : •進化の早い要素 : CPU コア数 メモリ ディスク容量 •進化の遅い要素 : ネットワーク / ディスク帯域幅 CPU 単体の処理速度 進化の非対称性 : •リソース割当には留意する必要あり •クラスタの設計はハードウェアとともに変化 13 Copyright by Google Inc
  14. 14. グーグルでの Ganeti の運用 基本設計 •ハードウェアレイヤとインテグレーションレイヤの間で動作 •ノードおよびクラスタレベルでのリソース管理の自動化 •ベース OS およびハイパバイザの上で動作 •監視、アクセス管理、クラスタをまたぐグローバル構成は非対応 •方針 : 特定ハードウェアへの依存性を排除 ( 外部共有ストレージなど ) マシン台数に合わせてほぼリニアにスケール 14 Copyright by Google Inc
  15. 15. Questions & Answers 15 Copyright by Google Inc

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