Analyse de performance des plateformes infonuagiques

L'usage des services infonuagiques connait un essor indéniable au sein des entreprises ces dernières années. Ils exposent, au travers d'Internet, un ensemble de technologies qui donnent accès à des ressources informatiques. Ces technologies permettent de virtualiser les machines physiques, et de fournir aux utilisateurs des ressources virtuelles isolées les unes des autres. Si ce mécanisme d'isolement offre une forme de garantie pour la sécurité des données, il peut cependant engendrer des anomalies de performance. En effet, les systèmes virtuels ont l'illusion d'avoir un accès exclusif à l'hôte et chacun l'utilise sans tenir compte des besoins des autres. Cela entraine des interférences et une baisse de performance des technologies de virtualisation. Pour superviser les services d'une plateforme infonuagique, il est fréquent d'utiliser des applications de gestion. Ces applications ont la particularité de simplifier les interactions des utilisateurs avec les services de l'infrastructure. Cependant, elles peuvent être une source d'incohérence et causer des anomalies d'exécution des requêtes lorsqu'elles sont mal configurées. Nous nous intéressons, ici, aux troubles liés à l'utilisation d'OpenStack comme application de gestion. L'objectif de cette étude est de fournir aux administrateurs, un outil pour surveiller le fonctionnement des opérations dans le nuage et pour localiser d'éventuelles altérations de performance, aussi bien au niveau des couches applications que des couches de technologies de virtualisation. Nous basons notre approche sur le traçage, qui permet de comprendre efficacement les détails d'exécution d'une application. En traçant simultanément les différentes couches de l'infrastructure, il est possible de suivre les requêtes des utilisateurs et de déterminer, de façon précise, les performances des services déployés. Nous utilisons LTTng, un outil de traçage reconnu pour les latences relativement faibles qu'il induit aux programmes diagnostiqués, contrairement aux autres traceurs. Il sera utilisé pour tracer les espaces utilisateurs et noyaux des machines de la plateforme. Les traces des différents systèmes seront collectées et agrégées dans une machine dédiée à l'analyse des performances. L'administrateur pourra alors obtenir un bilan d'utilisation des ressources, détecter les anomalies de fonctionnement des services et par la suite prendre des mesures pour remédier aux problèmes.

Abstract

Cloud computing usage has experienced a tremendous growth in companies over the past few years. It exposes, through the Internet, a set of technologies granting access to computing resources. These technologies virtualize physical machines to provide virtual resources which are isolated one from another. If this isolation mechanism is a guarantee for data security, it can cause a serious drop in performance. Indeed, virtual systems have the illusion of an exclusive access to the host's resources and they use them without considering the needs of others. This causes some interferences and decreases the performance of guest environments. Some applications, known as cloud operating systems, are commonly used to supervise cloud computing platforms. These applications simplify the interactions of the users with the infrastructure. However, they can cause faulty executions when misconfigured. Here we will focus on issues related to the use of Openstack as a cloud management application. The objective of this study is to provide administrators with a tool to monitor cloud tasks and locate potential drops of performance in both application and virtualization layers. Our approach is based on tracing, to produce detailed information about service operations. By tracing the various layers of the infrastructure simultaneously, it is possible to follow user requests and accurately determine the performance of deployed services. We use LTTng, a high-performance tracer, with very low impact on system behavior when tracing is enabled. It will be used to investigate all the host user space and kernel space executions. The traces will be collected and aggregated into a dedicated system to perform the analysis. The administrator can then obtain a resource utilization report, and be able to identify service troubles and subsequently take action to correct the problems