La grande famille de machine virtuelle de Google s’est agrandie avec l’arrivée de VM E2. Google a annoncé mercredi le lancement de la version bêta de la nouvelle famille VM E2 pour Google Compute Engine. E2 est une famille de machines virtuelles polyvalentes avec des capacités de « gestion dynamique des ressources » qui offre une performance fiable avec des configurations flexibles et le meilleur coût total de possession (TCO) de toutes les autres VMs de Google Cloud, a fait savoir la société dans un article de blog, le mercredi dernier. Selon Google, cette famille de VM est développée pour gérer efficacement ses services sensibles à la latence et orientés utilisateurs.Juin Yang, directeur de la gestion des produits chez Google, a déclaré dans son article de blog : « Les VM E2 conviennent parfaitement à un large éventail de charges de travail, notamment les serveurs Web, les applications critiques, les bases de données de petite et moyenne taille et les environnements de développement. Si vous avez des charges de travail qui s'exécutent bien sur N1, mais qui ne nécessitent pas de grandes instances, des GPU ou des SSD locaux, pensez à les déplacer vers E2 ». Il a ajouté que « Pour toutes les charges de travail, sauf les plus exigeantes, nous nous attendons à ce que E2 offre des performances similaires à N1, à un coût nettement inférieur ».
En effet, selon M. Yang, les VM E2 sont construites pour offrir 31 % d'économies par rapport à N1, faisant de cette famille les machines virtuelles dont le coût total de possession est le plus bas chez Google. Ainsi, les machines virtuelles acquièrent une performance durable à un prix constamment bas. Les VM E2 peuvent supporter une charge CPU élevée sans tarification complexe, contrairement aux options comparables d'autres fournisseurs sur le marché, d’après le Google.
Les VM E2 sont également flexibles, car peuvent être adaptées jusqu'à 16 vCPU et 128 Go de mémoire et ne distribueront que les ressources dont l'utilisateur a besoin ou avec la possibilité d'utiliser des types de machines personnalisées. Les types de machines personnalisées sont idéaux pour les scénarios où les charges de travail qui nécessitent plus de puissance de traitement ou plus de mémoire, mais qui n'ont pas besoin de toutes les mises à niveau fournies par le niveau suivant de la machine.
La gestion dynamique des ressources physiques par E2
« Dans les coulisses, l'hyperviseur de Google mappe dynamiquement le CPU virtuel (vCPU) E2 et la mémoire vers le CPU physique et la mémoire à la demande. Cette gestion dynamique favorise la rentabilité des machines virtuelles E2 en faisant un meilleur usage des ressources physiques », lit-on dans le blog technique de l’équipe Google Cloud.
Autrement dit, les vCPU sont implémentés sous forme de threads qui sont planifiés pour fonctionner à la demande comme n'importe quel autre thread sur l'hôte – lorsque le vCPU a des charges de travail, un CPU physique disponible lui est affecté pour fonctionner jusqu'à ce qu'il soit libéré après avoir accomplir la tâche. De même, la RAM virtuelle est mappée aux pages hôtes physiques via des tables de pages qui sont remplies lorsqu'une page physique invitée est accédée pour la première fois. Ce mappage reste fixe jusqu'à ce que la machine virtuelle indique que la page physique invitée n'est plus nécessaire.
Ci-dessous, un écran qui représente une trace de 1 milliseconde d'exécution de l'ordonnanceur CPU. Chaque ligne représente un CPU dans le temps et chaque barre bleue représente un vCPU fonctionnant pendant un certain temps. Les régions vides indiquent que le CPU est disponible pour exécuter le prochain vCPU qui en a besoin.
Selon Google, les performances constantes délivrées par ses nouvelles machines virtuelles E2 sont rendues possibles grâce à un ensemble de technologies que l’entreprise appelle « gestion dynamique des ressources ».
Évolution vers de grands serveurs physiques efficaces
L’équipe Google Cloud a dit dans son blog qu’elle dispose de serveurs qui peuvent avoir plus de 200 threads matériels disponibles pour servir les vCPU alors qu'une VM E2 a au maximum 16 vCPU. Ce qui garantit qu'une seule machine virtuelle ne peut pas entraîner une augmentation incontrôlable de la charge de travail. Google teste continuellement de nouveaux matériels et recherche de nouvelles plateformes rentables et performantes pour la plus grande variété de charges de travail et de services en nuage. Les meilleures machines trouvées sont largement déployées, d’après l’équipe.
Ainsi, les machines virtuelles E2 profitent automatiquement des améliorations constantes des machines en planifiant de manière flexible l'utilisation des plateformes CPU disponibles dans la zone. Avec les nouvelles mises à niveau matérielles, les VM E2 sont migrées en direct vers du matériel plus récent et plus rapide, ce qui lui permet de tirer automatiquement parti de ces nouvelles ressources.
Placement intelligent des machines virtuelles
Dans les machines virtuelles E2, Borg prédit les performances d'une machine virtuelle nouvellement ajoutée sur un serveur physique en observant le CPU, la RAM, la bande passante mémoire et les autres ressources requises par les machines virtuelles. Borg, est le système de gestion de cluster de Google. Selon Google Cloud, VM E2 exploite la décennie d'expérience de Borg dans l'ordonnancement de milliards de tâches de calcul diverses sur des matériels divers, depuis les formations TensorFlow jusqu'aux recherches front-end et back-end.
Borg recherche à travers des milliers de serveurs pour trouver le meilleur emplacement afin d’ajouter une machine virtuelle. Ces observations par Borg garantissent qu'une VM nouvellement placée sera compatible avec ses voisins et ne subira aucune interférence de leur part.
Migration en direct en fonction des performances
Une fois que les machines virtuelles sont placées sur un hôte, leurs performances sont contrôlées en permanence, de sorte que si la demande de machines virtuelles augmente, une migration en direct peut être utilisée pour transférer de manière transparente la charge E2 vers d'autres hôtes du centre de données. La charge de travail est souvent déplacée sans aucun temps d’attente, grâce à une approche prédictive de Google. Selon Google, la migration en direct des machines virtuelles est un élément éprouvé du moteur de calcul et son rendement s'est continuellement amélioré au fil du temps.
Nouveau planificateur de CPU pour hyperviseur
Afin d'atteindre les objectifs de performance des machines virtuelles E2, Google a développé un planificateur de CPU personnalisé avec une meilleure latence et un meilleur comportement de co-planification que le planificateur par défaut de Linux. Le nouveau planificateur produit des temps de latence de réveil moyens inférieurs à la microseconde avec une commutation rapide de contexte, ce qui aide à maintenir le surcoût de la gestion dynamique des ressources négligeable pour presque toutes les charges de travail.
En plus de VM E2, M. Yang a dévoilé mercredi de nouvelles « instances à noyau partagé » qui sont similaires aux machines f1-micro et g1 de Google. Ils sont également dotés de fonctions de gestion dynamique des ressources qui les rendent adaptés aux petites charges de travail telles que « les microservices et les environnements de développement qui n'ont pas besoin d'un vCPU complet », a expliqué M. Yang.
Source : Google Cloud
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