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Rethinking Virtual Machines Live Migration for Memory Disaggregation
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AI
DOI：10.1109/TPDS.2025.3597149.png)
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摘要
En 中文
资源利用率低下困扰数据中心已有数十年之久。在CPU方面，动态迁移在重新分配CPU资源方面发挥着关键作用。然而，当代虚拟机（VM）动态迁移方法因巨大的资源消耗而负担沉重。在内存管理方面，解耦内存提供了一种有效提升内存利用率的方法，但在解决CPU资源利用率低下的问题上存在不足。我们的研究发现，在解耦内存系统的背景下，动态迁移存在显著优化机会。我们提出Anemoi，一个将虚拟机动态迁移与内存解耦无缝集成的资源管理系统，以解决上述不足。在解耦内存的背景下，远程内存可被目标节点访问，有效消除了内存页面的广泛网络传输需求，从而显著缩短了迁移时间。此外，我们提出利用内存副本作为动态迁移系统的优化方案。为缓解潜在过量内存消耗的开销，我们开发了一种专用压缩算法。我们的评估表明，与传统的虚拟机动态迁移相比，Anemoi使网络带宽利用率显著降低了69%，迁移时间惊人地减少了83%。此外，我们的压缩算法实现了83.6%的出色节省空间率。
Keyword:
Virtual machine
live migration
memory disaggregation
期刊
IF:
6
论文数:
5.2K
被引数:
1.1W
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