譚志遠(yuǎn)，黃巍，宮云平， 楊劍

（1.中國電信股份有限公司廣州研究院，廣東 廣州 510630；2.中國電信股份有限公司福建分公司，福建 福州 350001）

1 引言

隨著云計算虛擬化技術(shù)的成熟，越來越多的業(yè)務(wù)平臺部署或遷移到云資源池上，但在實際應(yīng)用過程中，對于大型業(yè)務(wù)平臺（業(yè)務(wù)量大、用戶多、處理能力要求高的平臺）是否適合遷移到云資源池上，無論是規(guī)劃部門還是維護(hù)部門都存在顧慮，擔(dān)心的根源就在于服務(wù)器虛擬化后，虛擬機所獲得的虛擬CPU、虛擬網(wǎng)絡(luò)、虛擬磁盤等的處理能力與物理服務(wù)器相比到底有多大的差異。

本文在實驗室云資源池上對不同規(guī)格的虛擬機（對虛擬CPU、虛擬內(nèi)存進(jìn)行不同的配置）進(jìn)行性能測試，來評估虛擬機的CPU處理能力、網(wǎng)絡(luò)帶寬、磁盤IO等，通過性能測試結(jié)果來綜合分析和評估虛擬機的性能，以消除當(dāng)前云資源池規(guī)劃或維護(hù)人員對虛擬機處理能力所存在的顧慮。

2 虛擬機性能測試

2.1 測試方法

為評估虛擬機的處理能力、網(wǎng)絡(luò)帶寬、磁盤IO讀寫能力，在實驗室通過LoadRunner模擬100個用戶（實驗室模擬器只獲得了100個用戶的License）并發(fā)訪問WEB服務(wù)器上的文件（文件根據(jù)大小劃分，有2k、16k、64k、200k等4種），如訪問2k文件，在LoadRunner腳本中配置http://172.16.22.18/2k.gif，這樣一方面能通過多用戶并發(fā)請求測試出虛擬機的處理能力，同時通過訪問不同大小的文件，可評估虛擬機網(wǎng)絡(luò)帶寬和磁盤的讀寫能力。在此基礎(chǔ)上為進(jìn)一步印證LoadRunner性能測試的結(jié)果，還使用了IOmeter進(jìn)行性能測試作為輔助驗證。在做最后評估時，將依據(jù)2種性能測評軟件的測試結(jié)果，結(jié)合虛擬機操作系統(tǒng)輸出的性能統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及在IP SAN上觀察到的性能數(shù)據(jù)，對虛擬機的性能進(jìn)行綜合評估。

2.2 測試環(huán)境

測試環(huán)境安裝VMware Vsphere5.0企業(yè)版，由4臺物理服務(wù)器（2CPU4核 32G）、華為IP SAN（HW S2700T 20T）、華為千兆交換機（IP SAN也采用千兆交換機與服務(wù)器互聯(lián)，因此虛擬機磁盤讀寫最大的帶寬也將是千兆）等組成云資源池，一臺IBM X3650（2CPU4核 16G）獨立物理服務(wù)器提供WEB服務(wù)。性能測試軟件LoadRunner（最大可模擬100個用戶）及IOmeter部署在安裝有Windows2003的虛擬機上。組網(wǎng)如圖1所示。

圖1 實驗室測試環(huán)境

2.3 性能測試結(jié)果

（1）LoadRunner性能測試結(jié)果

在模擬測試時，把LoadRunner所在虛擬機的虛擬CPU，分別配置為1VCPU、2VCPU、3VCPU、4VCPU、6VCPU、8VCPU進(jìn)行性能測試，根據(jù)目前VMware虛擬機VCPU的配置策略（VCPU數(shù)量=虛擬插槽數(shù)*每個插槽內(nèi)核數(shù)），在實驗室針對相同的VCPU 數(shù)采用不同的插槽數(shù)和內(nèi)核數(shù)的組合來綜合評估其性能，如表1所示的性能測評結(jié)果是通過LoadRunner模擬訪問WEB服務(wù)器上不同大小文件的性能測試結(jié)果。

表1 中所測試的虛擬機是部署在2 物理CPU（4Core）、32G內(nèi)存的物理服務(wù)器上，而LoadRunner虛擬安裝的操作系統(tǒng)是Windows2003（最大支持3G內(nèi)存）。

在LoadRunner同時模擬100個用戶訪問WEB文件時，分別測出了不同VCPU數(shù)下計算資源的瓶頸、網(wǎng)絡(luò)瓶頸、磁盤IO瓶頸（通過Windows2003虛擬機的任務(wù)管理器和資源監(jiān)視器性能統(tǒng)計結(jié)果判斷）。在表1中按照備注中所對應(yīng)的瓶頸類型分別采用不同的背景色標(biāo)記，供對比分析。圖2 是LoadRunner配置為4VCPU（2虛擬插槽*2內(nèi)核）模擬訪問16k文件的性能測試界面截圖，從圖2中可以發(fā)現(xiàn)，虛擬機的CPU利用率已經(jīng)達(dá)到100%，此時LoadRunner測試出的處理能力為4084.85（Hits/Second）。

（2）IOmeter測試結(jié)果

為進(jìn)一步印證LoadRunner測試的結(jié)果，通過IOmeter使用4Worker，每個Worker掛10個IO負(fù)載，使用512kB的文件，使用100%寫的模式進(jìn)行性能測試（寫到共享存儲即IP SAN上，且是通過千兆網(wǎng)卡訪問IP SAN），性能測試結(jié)果如表2所示，測試截圖如圖3所示。

表1 LoadRunner性能測試結(jié)果

圖2 4VCPU（2X2）訪問16k文件的性能測試情況（CPU利用率100%，即CPU瓶頸）

表2 IOmeter性能測試結(jié)果

3 虛擬機性能評估及分析

3.1 CPU處理能力分析

分析表1 中不同虛擬CPU 數(shù)量，在虛擬插槽數(shù)和內(nèi)核數(shù)的不同組合下，在訪問16k文件的時候，2X2和2X3的組合所獲得的處理能力相對來說是最優(yōu)的，其后隨著VCPU數(shù)的增加并未得到所期望的更高的處理能力，基于VMware虛擬CPU的分配機制，這是與物理服務(wù)器配置強相關(guān)的（虛擬機所在物理服務(wù)器配置為2物理CPU、4核），因此在日常配置虛擬CPU時，虛擬插槽數(shù)應(yīng)不大于實際物理CPU 數(shù)量，每個插槽內(nèi)核數(shù)應(yīng)不大于每個物理服務(wù)器的核心數(shù)，這樣才能更充分的發(fā)揮虛擬CPU的處理能力。

圖3 IOmeter性能測試結(jié)果（4Worker，每個10負(fù)載，100%寫）

圖4 不同VCPU配置下的虛擬機處理能力

如果以表1中1VCPU（1X1的組合）的處理能力為基準(zhǔn)，理論上多虛擬CPU的處理能力應(yīng)該以此基數(shù)倍增，但實際測試時多虛擬CPU的處理能力遠(yuǎn)小于這個理論值，并且隨著虛擬CPU數(shù)量的增加，這個偏差越來越大，因此不是虛擬CPU的數(shù)量越大虛擬機的處理能力就越高，在滿足業(yè)務(wù)處理能力要求的情況下，建議分配資源以夠用為原則，否則會造成虛擬計算資源的極大浪費，相反還會影響虛擬機性能。

根據(jù)上述分析結(jié)果，在利用云資源池承載業(yè)務(wù)平臺時，可以通過多虛擬機負(fù)載均衡的方式部署，每個負(fù)載申請資源以夠用為原則，通過多負(fù)載部署方式一方面提高了業(yè)務(wù)處理能力，同時可以大大提高云平臺資源的利用效率，更提高了業(yè)務(wù)平臺的冗余能力。

3.2 虛擬機網(wǎng)絡(luò)帶寬分析

分析表1 中性能測試數(shù)據(jù)，當(dāng)訪問200k的文件時，碰到網(wǎng)絡(luò)瓶頸（在任務(wù)管理器中網(wǎng)絡(luò)使用率達(dá)到100%），此時LoadRunner性能測試結(jié)果為595 HPS。據(jù)此分析虛擬機網(wǎng)卡的實際帶寬為：200k*595/1024=116Mbps，相對千兆網(wǎng)卡的帶寬（1000b/8=125Mbps），利用率達(dá)到92.8%（利用率=116/125*100%），或者說虛擬化后網(wǎng)卡耗損了7.2%。

根據(jù)上述分析結(jié)果，服務(wù)器虛擬化后，即使有7%左右的耗損，但虛擬機的單塊虛擬網(wǎng)卡的帶寬仍能達(dá)到116Mbps，足可以滿足目前大部分業(yè)務(wù)平臺處理要求，同時VMware Sphere還提供了通過多塊網(wǎng)卡綁定實現(xiàn)負(fù)載均衡的功能，完全可以滿足更高帶寬的業(yè)務(wù)處理要求。

3.3 虛擬機磁盤IO分析

因試驗環(huán)境是使用IP SAN，通過千兆網(wǎng)卡與磁盤陣列互聯(lián)，因此理論上磁盤IO應(yīng)與網(wǎng)絡(luò)帶寬基本一致（千兆網(wǎng)卡），而根據(jù)表1中當(dāng)使用4VCPU的虛擬機訪問64k的文件時，遇到磁盤IO瓶頸（此時虛擬機CPU和網(wǎng)卡利用率皆未達(dá)到100%）的情況，因此此時虛擬機磁盤IO讀寫速度為：64k*1838/1024=114Mbps，利用率為91.2%（114/125*100%），或者說虛擬化后耗損了8.8%。

同理，基于上述分析結(jié)果，在實驗室采用IP SAN的情況下，磁盤讀寫耗損較小，完全能滿足業(yè)務(wù)要求，更何況在實際生產(chǎn)環(huán)境中會使用性能更高的FC SAN，因此服務(wù)器虛擬化后，單個虛擬機的磁盤讀寫性能也完全能滿足業(yè)務(wù)要求。而根據(jù)目前云資源池部署方式，云資源池都是使用共享存儲，基于上述分析，單個虛擬機使用磁盤不存在瓶頸，但當(dāng)多個（成百上千）虛擬機同時訪問共享存儲時，共享存儲將是瓶頸所在，因此實際規(guī)劃云資源池時，務(wù)必綜合考慮各虛擬機對磁盤讀寫的并發(fā)要求。

4 結(jié)束語

通過利用LoadRunner、IOmeter等性能測試軟件對虛擬機的CPU處理能力、網(wǎng)絡(luò)帶寬、磁盤讀寫能力進(jìn)行性能測試，并對性能測試結(jié)果進(jìn)行了綜合分析，論證了服務(wù)器虛擬化后，相對傳統(tǒng)物理服務(wù)器，虛擬機所獲得的計算資源、網(wǎng)絡(luò)訪問能力、磁盤讀寫能力雖有耗損，但都在可接收的范圍內(nèi)，完全可以滿足大部分業(yè)務(wù)平臺部署的要求，完全可以打消通過云資源池部署重要且性能要求高的業(yè)務(wù)平臺時的顧慮，并結(jié)合分析結(jié)果，給出虛擬機資源的配置建議。希望對虛擬機的性能測評和分析，能對云資源池規(guī)劃、運維管理人員有所幫助。

[1] 譚志遠(yuǎn),宮云平,陳喜洲. 云計算給業(yè)務(wù)平臺的發(fā)展與運維帶來的機遇與挑戰(zhàn)探討[J]. 電信科學(xué), 2011(S1): 6-10.

[2] 許輝陽,李劼,羅宵翔. 面向業(yè)務(wù)的云計算IaaS研究[J]. 移動通信, 2011(9): 20-25.

[3] 鄧孟城. 基于云計算IAAS的IT基礎(chǔ)架構(gòu)建設(shè)方案探討[J]. 科技風(fēng), 2011(11): 53-53.

[4] 余侃. 云計算時代的數(shù)據(jù)中心建設(shè)與發(fā)展[J]. 信息通信, 2011(6): 100-102.

[5] 史凡,趙慧玲. 智能化云計算承載網(wǎng)特征和關(guān)鍵技術(shù)分析[J]. 中興通信技術(shù), 2012(4), 32-33.