효율적인 VMWare 인프라 운영을 위한 최적의 VM 집적도 테스트

1. 들어가며

가상화 기술의 발전으로, PM(Physical Machine, 물리 서버) 한 대에 여러 대의 VM(Virtual Machine, 가상 서버)을 운영 하는 것은 이제 흔히 찾아볼 수 있는 일이 되었습니다. VMWare는 이러한 가상화 기술을 제공하는 대표적인 솔루션으로, 카카오에서도 상당한 규모의 VMWare 인프라를 운영하고 있습니다.

이러한 VM 인프라를 운영하다 보면 ‘PM 한 대에서 VM을 몇 대 실행시킬지 ’, 즉 VM 집적도 에 대한 고민에 부딪히게 됩니다. PM 1대에서 실행 중인 VM 개수가 늘어날수록, 제한된 PM 리소스에 대한 경쟁이 심화되어 VM의 성능이 줄어든다는 사실 은 누구나 알고 있습니다. 하지만 구체적으로 ‘얼마만큼의 성능 저하가 발생하는지 ’ 또는 ‘급격한 성능 저하가 발생하는 VM 개수는 몇 대인지’와 같은 내용들에 대해서는 명확한 답을 내리기가 쉽지 않습니다.

사실 이러한 내용들은 PM의 스펙과 VM의 리소스 사용량 등 운영 환경에 따라 달라지기 때문에, 일반화된 형태로 정의할 수 없는 것은 당연합니다. 하지만 현재 운영 환경에 대응되는 조건으로 범위를 한정하여 테스트를 진행한다면, 적어도 현재 운영 환경에 대해서는 참고 기준이 될 수 있는 최적의 VM 집적도를 도출 해 낼 수 있을 것이라고 생각하였습니다. 또한, VM 집적도에 대한 전반적인 이해를 확보해 둔다면 향후 운영 환경이 달라지더라도 반드시 도움이 되리라 생각하였습니다.

이번 글에서는 효율적인 VMWare 인프라 운영을 위해, CPU 관점에서 최적의 VM 집적도를 찾기 위한 테스트를 진행해 본 경험을 공유드리고자 합니다.

2. 테스트 소개

이번 테스트의 목적은 CPU 관점에서의 최적의 VM 집적도 , 즉 VM의 CPU 성능 저하 없이 PM 1대에서 수용 가능한 최대 VM 개수 를 도출하는 것에 있습니다. 최적의 VM 집적도를 결정짓는 요소에는 CPU 외에도 메모리와 디스크 등이 있지만, 이번 테스트에서는 CPU에 초점을 두었습니다.

1) 기본 아이디어

테스트의 기본 아이디어는 PM 1대에서 VM 개수를 늘려가며 VM의 CPU 성능을 측정 하고, VM의 CPU 성능이 기준치 이하로 저하되기 시작하는 VM 개수를 찾는 것입니다.

예를 들어, 안정적인 서비스 운영을 위한 VM의 CPU 성능 저하 기준치를 7%로 정해두었다고 했을 때, 위 그림과 같이 PM 1대에서 동시 실행 중인 VM이 20대를 넘어가는 순간부터 기준치 이상의 VM 성능 저하가 발생하기 시작한다면, 해당 PM에서 수용 가능한 최대 VM 개수는 20대라고 할 수 있습니다.

이때 다른 VM들과의 리소스 경쟁으로 인해 영향을 받은 VM의 CPU 성능을 어떻게 측정할지 가 중요한데, 이번 테스트에서는 PM 내 배포된 모든 VM에서 동시에 벤치마크 프로그램을 실행하고, 그 결과들의 평균을 계산 하는 방식을 사용하였습니다. 즉, 벤치마크 프로그램은 VM 자기 자신의 CPU 성능을 측정 할 뿐만 아니라, 다른 VM에 대한 리소스 경쟁을 발생시키는 부하 역할도 하는 것입니다.

2) VM의 CPU 사용량

VM의 CPU 사용량에 따라 PM 1대에서 수용할 수 있는 최대 VM 개수가 달라지기 때문에, VM의 CPU 부하를 얼마만큼 할당해 줄 것인지도 중요합니다.

실제로 VM의 평균 CPU 사용량이 높지 않은 운영 환경에서는, PM의 리소스 활용률을 높이기 위해 PM의 물리 코어 개수에 비해 많은 VM들을 실행(a.k.a CPU Overcommit)시키는 경우가 많습니다. 따라서 실제 운영 시 참고가 될 수 있는 결과를 얻기 위해, VM의 CPU 사용량을 10%부터 100%까지 10% 단위로 늘려가며 테스트를 진행하였습니다.

PM 내 모든 VM들이 CPU를 특정 퍼센트만큼 사용 중인 상황을 재현하기 위해, VM들의 최대 CPU 사용량을 제한시킨 상태로 벤치마크 프로그램을 실행시켰습니다. 테스트에 사용된 벤치마크 프로그램은 사용 가능한 CPU 리소스를 최대한으로 사용하기 때문에, VM에 CPU 사용량 제한을 설정하고 벤치마크 프로그램을 실행하면 원하는 수준으로 VM의 CPU 사용량을 맞출 수 있습니다.

이때, VM의 CPU 사용량을 제한해 놓은 상태로 벤치마크 프로그램을 실행하면 당연히 CPU 사용량이 100% 일 때에 비해 점수가 낮을 수밖에 없습니다. 하지만 비교하고자 하는 대상은 VM의 CPU 사용량이 다를 때의 성능이 아니라, VM의 CPU 사용량은 동일하지만 VM 개수가 다를 때의 성능이므로, 벤치마크 점수가 VM의 CPU 사용량에 비례해서 낮게 측정되는 것은 문제가 되지 않습니다.

3) VM의 Flavor

최적의 VM 집적도는 VM의 Flavor , 즉 VM의 CPU (vCPU) 수에 따라 달라질 수 있습니다. PM의 CPU 리소스는 한정되어 있기 때문에, VM 1대 당 CPU 리소스를 얼마나 할당해 줄 것인지에 따라 수용 가능한 VM의 수가 달라집니다.

간단한 예로 위 그림과 같이 32개의 Core(pCPU)를 가진 PM이 있을 때, VM의 vCPU 수 총합이 PM의 Core 수와 동일해지도록 VM을 배포한다고 하면, 2 vCPU VM은 16대, 그리고 8 vCPU VM은 4대가 배포될 수 있습니다.

VM의 Flavor 별 최적의 VM 집적도를 확인하기 위해, 2 vCPU / 4 vCPU / 8 vCPU 세 가지 Flavor를 대상으로 PM 1대에 각 Flavor의 VM이 몇 대까지 들어갈 수 있는지 테스트를 진행하였습니다. PM 1대에서 다양한 Flavor의 VM을 혼용하는 것도 가능하지만, 이번 테스트에서는 PM 내 모든 VM들이 같은 Flavor로 통일되어 있는 상황을 가정하였습니다.

4) PM의 CPU 스펙

PM의 CPU 스펙 역시 최적의 VM 집적도에 영향을 미치는 중요한 요소입니다. Core 수, 캐시 메모리 크기 등 다양한 조건에 따라 최적의 VM 집적도가 달라집니다.

이때, Core 수는 최대 수용 가능한 VM 개수에 직접적인 영향을 미칩니다.

간단한 예로, 위 그림과 같이 PM의 Core 수가 2배 더 많으면, 2배 더 많은 VM을 수용 가능할 것이라고 기대할 수 있습니다.

이번 테스트에 사용된 PM들의 CPU는 Intel Xeon Silver 4410Y와 Intel Xeon Silver 4214 두 가지입니다. 비록 두 CPU 간 Core 수는 동일하지만, CPU 세대 차이에 의한 VM 집적도 차이가 있을 수 있습니다. 따라서 이를 확인하고자, PM의 CPU 스펙에 대해서도 케이스를 나눠 테스트를 진행하였습니다.

5) 테스트 진행

위와 같은 내용들을 바탕으로, 각각의 조건별로 최적의 VM 집적도를 도출하기 위한 테스트를 진행하였습니다.

테스트 환경

PM (CPU 스펙 및 하이퍼바이저 버전)

	Processor	Sockets	Cores per Socket	Threads per Socket	Total Threads	Hyper-Threading	Base Frequency	Turbo Frequency	Cache Size	Hypervisor Version
Sapphire Rapids CPU PM(Vendor A)	Intel Xeon Silver 4410Y	2	12	24	48	Enabled	2.00GHz	3.90GHz	30MB	VMWare ESXi 8.0.2
Sapphire Rapids CPU PM(Vendor B)	Intel Xeon Silver 4410Y	2	12	24	48	Enabled	2.00GHz	3.90GHz	30MB	VMWare ESXi 8.0.2
Cascade Lake CPU PM	Intel Xeon Silver 4214	2	12	24	48	Enabled	2.20GHz	3.20GHz	16.5MB	VMWare ESXi 7.0.2

Sapphire Rapids CPU PM의 경우, Vendor 간 비교를 위해 스펙이 동일한 두 Vendor의 PM에서 동일한 테스트를 진행하였습니다.

VM의 Flavor

• 2 vCPU 4GB MEM
• 4 vCPU 8GB MEM
• 8 vCPU 16GB MEM

VM의 CPU 사용량

• 10%부터 100%까지, 10%씩 증가

VM 개수

• 1개부터 60개까지, 1씩 증가

벤치마크 프로그램

• CoreMark
• stress-ng

테스트 방법

특정 PM, VM Flavor 조합 에 대해 VM 개수와 VM의 CPU 사용량을 변경해 가며 VM의 CPU 성능을 측정합니다.

테스트 진행 순서는 아래와 같습니다.

1. 특정 PM에, 특정 Flavor의 VM을 1대부터 60대까지 1대씩 늘려가며 N대 배포
2. VM N대에 대해 CPU 사용량 제한을 10%부터 100%까지 10%씩 늘려가며 세팅
3. VM N대에서 동시에 벤치마크 프로그램 실행
4. VM N대의 각 CPU 사용량 별 벤치마크 실행 결과를 취합한 후, 평균을 계산

즉, 하나의 PM, VM Flavor 조합에 대해 아래와 같은 이중 for 문을 수행하며 각각의 VM 개수, VM의 CPU 사용량 별로 총 600개의 케이스에 대한 VM의 CPU 성능을 측정하는 것이라고 할 수 있습니다.

for N in range(1, 60, 1):  # 1부터 60까지 VM 개수 1씩 증가
    # PM에 VM을 N대 배포
    for M in range(10, 100, 10):    # 10%부터 100%까지 VM CPU 사용량 제한 10%씩 증가
        # N대의 VM 들에서 M%의 CPU 사용량 제한을 설정해 둔 상태로 동시에 벤치마크 실행
        # VM 별 벤치마크 실행 결과 취합

6) 테스트 결과

테스트를 진행하고 나면 각각의 PM, VM Flavor 조합마다 VM 개수, VM의 CPU 사용량 별 VM의 CPU 성능 결과를 얻을 수 있습니다.

이해를 돕기 위해 모든 요소가 가장 잘 드러나는 형태로 결과를 나타내자면, 위와 같이 각각의 PM, VM Flavor 조합마다, VM 개수를 X축, VM의 CPU 사용량을 Y축, 그리고 벤치마크 점수의 평균을 Z축으로 갖는 그래프를 작성할 수 있습니다.

위 그래프는 테스트를 진행하기 전에, 전체적인 결과가 어떻게 나올지를 예상하며 작성한 그래프입니다. 더 많은 VM들이, 더 많은 CPU를 사용할수록, 제한된 CPU 리소스에 대한 경쟁이 증가하기 때문에 VM의 CPU 성능이 감소할 것을 예상하였습니다.

확인하고자 하는 값이 무엇인지에 따라 테스트의 결과를 시각화하는 방법은 달라질 수 있지만, 이러한 테스트 결과를 통해 각 조건 별로 VM의 CPU 성능이 기준치 이하로 저하되기 시작하는 지점 , 즉 최적의 VM 집적도를 도출할 수 있습니다.

3. VM 개수 증가에 따른 VM의 CPU 성능 변화

	SPR Silver 4410Y @ 2.00GHz (Vendor A)	SPR Silver 4410Y @ 2.00GHz (Vendor B)	Cascade Silver 4214 @ 2.20GHz
2 vCPU 4GB MEM
4 vCPU 8GB MEM
8 vCPU 16GB MEM

< 전체 PM 스펙, VM Flavor 별 결과 >

1) 자료 소개

VM 개수 증가에 따른 VM의 CPU 성능 변화 를 PM의 CPU 스펙, VM의 Flavor 및 VM의 CPU 사용량 별로 나타내고 있습니다. 이는 각 조건에 따른 전반적인 VM의 CPU 성능 감소 형태를 파악하는 것에 목적이 있습니다.

하나의 PM CPU 스펙 + VM Flavor 조합마다, 위 그림과 같이 1개의 3D 그래프와 10개의 2D 그래프 로 구성된 결과를 갖습니다. 앞서 말씀드렸던 바와 같이 테스트는 각 조건 별로 여러 대의 VM에서 동시에 벤치마크 프로그램을 실행 하는 방식으로 진행되었으며, 벤치마크 프로그램으로는 CoreMark를 사용하였습니다.

Iterations/Sec 은 각 VM에 대한 CoreMark 실행 결과의 평균값으로, VM의 CPU 성능 을 의미합니다. 이때 중요한 것은, 벤치마크 결과값 Iterations/Sec 그 자체에는 큰 의미가 없다 는 것입니다. 예를 들어, VM의 CPU 사용량이 10% 일 때의 결과값이 CPU 사용량이 100% 일 때에 비해 낮다고 해서, 해당 VM의 성능이 실제로 떨어진 것은 아닙니다. 또한, VM이 1대이고 VM의 CPU 사용량이 100% 일 때의 결과값이 가장 높다고 해서 최적의 VM 집적도가 1이 되는 것도 아닙니다. VM의 CPU 사용량에 제한을 걸어두고 벤치마크 프로그램을 실행시킨 결과이기 때문에, 당연히 CPU 사용량 10% 일 때의 결과가 CPU 사용량 100% 일 때의 결과보다 낮을 수밖에 없습니다.

VM의 CPU 사용량을 제한한 이유는 앞서 말씀드렸듯이 실제 운영 환경에서 모든 VM이 항상 CPU를 100% 사용하는 것이 아니기 때문 입니다. 테스트의 목적은 실제 운영 환경에서 VM들이 평균 XX%의 CPU를 사용하고 있다고 했을 때, 서로의 성능에 영향을 미치지 않고 공존 가능한 최대 VM 개수 를 확인하는 것이 목표였습니다. 이를 달성하기 위해, 가장 왼쪽의 VM이 1대일 때의 결과, 즉 아무런 방해가 없는 상황에서 VM이 본래 보여야 할 성능을 기준치로 삼고, 해당 성능치를 유지한 상태로 PM에 VM을 얼마나 더 추가할 수 있는지를 확인하고자 하였습니다.

3D 그래프(전체적인 VM의 CPU 성능 변화 그래프)

X축을 VM 개수, Y축을 VM의 CPU 사용량 그리고 Z축을 벤치마크 결과값 으로 가지는 3D 그래프입니다. VM 개수 및 VM CPU 사용량에 따라 VM의 CPU 성능이 어떻게 변하는지 전반적인 추이를 파악할 수 있습니다.

2D 그래프(VM의 CPU 사용량 별 VM의 CPU 성능 변화 그래프)

앞서 소개드린 3D 그래프를 VM의 CPU 사용량 10%, 20%, 30%, … 100% 각각에 대하여 단면으로 나타낸 결과입니다.

각각의 그래프들이 의미하는 것은 VM의 CPU 사용량마다의 VM 개수 증가에 따른 VM 성능 변화 입니다. 즉, 이 그래프를 통해 ‘VM들의 평균 CPU 사용량이 XX%라고 했을 때, VM 몇 대부터 성능이 얼마나 감소하기 시작하는지’를 알 수 있습니다.

VM의 CPU 성능이 얼마나 감소하였는지 파악하기 쉽도록, 가장 왼쪽의 VM이 1대였을 때의 벤치마크 결과를 기준으로 성능 감소율을 구간 별로 색을 나누어 표시하였습니다. 각 구간 별 성능 감소율 범위는 아래와 같습니다.

• 0 ~ 10%
• 10 ~ 20%
• 20 ~ 30%
• 30 ~ 40%
• 40 ~ 50%
• 50% ~

또한, 0 ~ 10%, 10 ~ 20% 및 20 ~ 30% 세 개의 구간에 대해서는 각 구간 별로 가장 오른쪽에 해당되는 VM 개수에 추가적으로 표시 를 해두었습니다. 이 표시는 VM의 CPU 성능 저하를 0 ~ 10%, 10 ~ 20% 및 20 ~ 30%까지 감수할 수 있다고 했을 때, PM 한 대에서 최대로 수용 가능한 VM 개수가 됩니다.

이외에도, 그래프의 기울기에 따라 색깔을 다르게 표시 해 두어 VM의 CPU 성능이 급격하게 감소하는 시점을 보다 알기 쉽게 나타내었습니다(짙은 파란색에 가까울수록 급격한 성능 저하를 의미합니다).

2) VM의 CPU 성능 변화 형태 분석

3D 그래프의 경우, 테스트를 진행하기 전에 결과를 예상하며 그렸던 그래프와 유사한 결과를 얻을 수 있었으며, 더 많은 VM들이, 더 많은 CPU 리소스를 사용할수록, 제한된 PM의 CPU 리소스에 대한 경쟁이 증가 하기 때문에 벤치마크 결과치가 감소하는 것을 확인할 수 있었습니다.

특히, PM의 CPU 리소스를 원하는 만큼 사용할 수 있을 정도로 VM 개수가 적을 때는 CPU 사용량 제한을 높이면 그대로 벤치마크 결과치 향상 으로 이어지지만, VM 개수가 많을 때는 CPU 사용량 제한을 높여도 다른 VM과의 리소스 경쟁으로 인해 벤치마크 결과치가 증가하지 않을 것이라는 예상이 일치하였습니다.

또한, VM의 CPU 사용량이 적을 때는 PM의 CPU 리소스에 비교적 여유가 생기기 때문에 VM 개수를 늘려도 벤치마크 결과치가 크게 떨어지지 않을 것이라는 예상과도 일치하는 결과를 나타냈습니다.

2D 그래프 역시 전반적으로 예상했던 바와 동일한 결과를 얻을 수 있었습니다.

전체 결과를 VM의 Flavor 관점에서 보면, VM의 Flavor가 고사양일수록(VM의 vCPU 수가 많을수록) 파란색/초록색/노란색 등 적은 성능 감소 구간의 색깔은 줄어들고, 빨간색이 늘어나는 것을 확인할 수 있습니다. 이는 VM의 Flavor가 고사양일수록 적은 VM 개수에서도 큰 성능 감소가 발생한다는 것을 의미합니다.

또한, VM의 CPU 사용량의 관점에서 각각의 PM CPU 스펙 + VM Flavor 조합 별 결과를 보면, VM의 CPU 사용량이 높아져도 파란색/초록색/노란색 등 적은 성능 감소 구간의 색깔은 줄어들고, 빨간색이 늘어나는 것을 확인할 수 있습니다. 이는 VM의 CPU 사용량이 높을수록 적은 VM 개수에서도 큰 성능 감소가 발생한다는 것을 의미합니다.

결과적으로 VM의 Flavor가 저사양일수록, 그리고 VM의 CPU 사용량이 낮을수록, VM 개수를 늘려도 성능이 어느 정도 방어되는 것을 확인할 수 있었습니다.

지금까지의 내용과 같이, 전반적인 결과는 예상과 크게 다르지 않았습니다. 다만 세부적으로 예상과 다른 점들이 있었는데, VM의 CPU 사용량이 낮을 때와 높을 때, 두 경우를 나누어 그래프를 살펴보아야 합니다.

우선 낮은 VM CPU 사용량 의 경우, VM의 CPU 사용량이 낮으면 성능 방어가 더 잘 이루어질 것이라는 예상과는 달리, 적은 VM 개수 구간부터 상당한 성능 감소가 발생하였습니다.

물론 VM의 CPU 사용량이 높을 때에 비하면 성능 감소량은 낮지만, PM의 CPU 리소스에 여유가 있는 상태에서도 다른 VM의 영향을 받아 성능 저하가 발생하는 것을 확인할 수 있었습니다.

높은 VM CPU 사용량의 경우, CPU 성능이 저하되기 시작하는 시점이 예상보다 빨랐습니다.

하이퍼스레드를 활성화시킨 상태라면, PM의 Thread(vCPU)가 포화되기 전까지는 VM 개수를 늘려도 성능이 어느 정도 유지될 것을 기대하였으나, PM의 Core(pCPU)가 포화된 이후부터 상당한 성능 저하가 발생하였습니다.

그리고 VM 개수가 늘어나면 늘어날수록 그에 비례하여 CPU 성능이 저하될 것이라는 예상과는 달리, 전체적으로는 VM의 CPU 사용량에 관계없이, 한번 성능이 감소하기 시작하면 급격하게 감소하다가, 어느 정도를 넘어서면 성능 감소가 둔해지는 모습 을 보였습니다. 즉, 예상했던 것보다도 더 1/N (N = VM 개수)에 가까운 형태로 성능이 변화하는 모습을 확인할 수 있었습니다.

4. VM의 CPU 성능 감소에 영향을 미치는 요소

1) 자료 소개

앞서 소개드린 3. VM 개수 증가에 따른 VM의 CPU 성능 변화 를 좀 더 상세히 분석하기 위한 자료입니다. VM의 CPU 사용량이 10%, 20%, 30%, … 100% 일 때 각각에 대한 VM 개수 증가에 따른 VM의 CPU 성능 카운터(CPU Performance Counter)의 변화를 나타냅니다.

VM 개수가 증가할 때, 내부적으로 어떤 변화가 발생하여 최종적으로 VM의 CPU 성능 감소로 이어지는지 , 그 원인을 파악하고자 별도의 테스트를 진행하였습니다. 테스트 방식 자체는 이전과 동일하나, 4 vCPU / 8GB MEM Flavor VM 에 대해서만, stress-ng라는 벤치마크 프로그램을 사용하여 진행하였다는 점에서 차이가 있습니다. 이때 VM의 CPU 성능 카운터 값을 얻기 위해, stress-ng의 --perf 옵션을 사용하였습니다.

stress-ng의 --perf 옵션을 사용하면, 위 그림과 같이 벤치마크 결과와 함께 CPU 성능 카운터 통계를 확인할 수 있습니다.

각 PM 별로 VM의 CPU 사용량을 바꿔가며 진행한 테스트 결과를 바탕으로 아래와 같이 최종 그래프를 구성하였습니다.

각 행은 하나의 PM에 대응되며, 각 열은 벤치마크 결과 및 VM의 CPU 성능 카운터 값을 나타냅니다.

bogo ops (/sec )는 N개의 VM에서 동시에 stress-ng 벤치마크 (cpu-method=all)를 실행시킨 결과의 평균입니다.

이외에 *로 시작하는 항목 들은 실제 벤치마크 실행은 N개의 VM에서 동시에 이루어졌지만, 하나의 VM에서만 추출한 샘플링된 VM의 CPU 성능 카운터 값 입니다. VM의 CPU 성능 카운터 값을 수집하기 위해서는 가상 CPU 성능 카운터(Virtual CPU Performance Counters) 활성화 설정이 필요하나, 일괄 작업이 어려운 관계로 PM 스펙 별로 한 대씩의 VM에만 설정을 진행하였습니다.

주황색 점선은 PM의 Core(pCPU) 수와 VM의 vCPU 수의 총합이 같아지는 VM 개수 (24 ÷ 4 = 6 )를, 빨간색 점선은 PM의 Thread(vCPU) 수와 VM의 vCPU 수의 총합이 같아지는 VM 개수 (48 ÷ 4 = 12)를 나타냅니다.

2) 그래프 분석

bogo ops(/sec) ≒ Instructions(G/sec)

• bogo ops(/sec) 그래프와 Instructions(G/sec) 그래프는 서로 비슷한 개형을 가지고 있습니다.
• 벤치마크의 결과인 VM의 CPU 성능은 Instructions(G/sec) 값을 그대로 따라간다는 것을 알 수 있습니다.
• Instructions(G/sec) 그래프가 bogo ops(/sec) 그래프에 비해 불안정한 모습을 보이는 이유는, N개의 VM들에 대해 평균값을 낸 bogo ops(/sec)과 달리, 한 대의 VM에서만 추출된 샘플링 결과이기 때문입니다.

Instructions(G/sec) = CPU Cycles(G/sec) × Instructions(/cycle)

• Instructions(G/sec)는 CPU Cycles(G/sec)과 Instructions(/cycle)의 곱으로 나타낼 수 있습니다.
• 즉, CPU Cycles(G/sec)이 그대로여도 Instructions(/cycle)이 감소하거나, 반대로 Instructions(/cycle)이 그대로여도 CPU Cycles(G/sec)이 감소하면 Instructions(G/sec)은 감소합니다.

CPU Cycles(/sec)과 Instructions(/cycle) 사이의 관계

• Instructions(/cycle)과 CPU Cycles(/sec)이 동시에 감소하는 경우는 없으며, Instructions(/cycle) 감소가 멈추기 시작하면 CPU Cycles(/sec) 감소가 시작됩니다.

CPU Cycles(G/sec)

• CPU Cycles(G/sec)은 VM의 각 vCPU들에 대한 초당 Cycle 수의 총합을 의미합니다(이 경우 4 vCPU이므로 vCPU 당 Cycle 수는 4로 나누어 계산할 수 있습니다).
• CPU Cycles(G/sec)은 적어도 VM의 vCPU 수의 총합이 PM의 Thread(vCPU) 수와 같아지기 전까지(빨간색 점선 전까지)는 감소하지 않는 경향을 보입니다.
• VM의 CPU 사용량이 낮을수록, VM의 vCPU 수의 총합이 PM의 Thread(vCPU) 수를 넘어선 이후에도 CPU Cycles(G/sec)가 유지되는 경향을 보이는데, 이는 VM의 CPU 사용량이 낮으면 그만큼 PM의 CPU 리소스에 여유가 생기기 때문이라고 볼 수 있습니다.
• 즉, CPU Cycles(G/sec)가 감소하기 시작한다는 것은 PM의 CPU 리소스가 포화되었음을 의미하며, 해당 시점 이후로는 CPU Cycles(G/sec)이 Instructions(G/sec) (≒ bogo ops(/sec)) 감소의 원인이라고 할 수 있습니다.

Instructions(/cycle)

• Instructions(/cycle)은 VM의 각 vCPU들에 대한 한 CPU Cycle 당 실행된 Instruction 개수의 총합을 의미합니다.
• Instructions(/cycle)은 초반에는 VM 개수 증가에 따라 지속적으로 감소하다가, 어느 시점부터 수렴하는 모습을 보입니다.
• 해당 시점은 CPU Cycles(G/sec)가 감소하기 시작하는 시점과 동일하며, 이는 PM의 CPU 리소스가 포화되기 전까지 Instructions(/cycle)가 감소한다는 것을 의미합니다.
• 실제로 VM의 CPU 사용량이 낮을수록, VM의 vCPU 수의 총합이 PM의 Thread(vCPU) 수를 넘어선 이후, 즉 빨간색 점선을 넘어선 이후에도 Instructions(/cycle)가 추가로 감소하는 경향을 보입니다.
• CPU Cycles(G/sec)은 PM의 CPU 리소스가 포화되기 전까지 감소하지 않기 때문에, PM의 CPU 리소스가 포화되기 전에 발생하는 Instructions(G/sec=) (≒ bogo ops(/sec)) 감소의 원인은 Instructions(/cycle)이라고 할 수 있습니다.

Cache Misses(%)

• VM의 가상 CPU 성능 카운터 값이기 때문에 실제 PM의 CPU Cache와 어떻게 연결되는지 설명하기 어려운 부분이 있지만, VM의 전반적인 Cache Miss 발생률(%)을 나타냅니다(Cache Miss / Cache References).
• Cache Misses(%)는 VM의 CPU 사용량에 상관없이, 초반에는 VM 개수 증가에 따라 함께 큰 폭으로 증가하다가 VM의 vCPU 수의 총합이 PM의 Thread(vCPU) 수를 넘어선 이후, 즉 빨간색 점선 이후부터는 증가를 멈추거나, 매우 작은 폭으로 천천히 증가하는 경향을 보입니다.

Instructions(/cycle)과 Cache Misses(%) 사이의 관계

• Instructions(/cycle)은 Cache Misses(%)와 반비례하는 경향을 보입니다.
• Cache Misses(%)가 증가하면 Instructions(/cycle)는 감소하고, 반대로 Cache Misses(%)가 감소하면 Instructions(/cycle)는 증가합니다.
• Cache Misses(%) 이외에도 Instructions(/cycle)에 영향을 미치는 요소가 존재하기 때문에 그래프 개형이 완벽하게 일치하지는 않습니다.
• 하지만 Cache Misses(%)에 눈에 띄는 변화가 있다면 대체로 Instructions(/cycle)에서도 대응되는 변화를 찾아볼 수 있으며, 이를 통해 Cache Misses(%)가 Instructions(/cycle)에 중요하게 작용하고 있는 것을 알 수 있습니다.

Branch Misses(%)

• Branch Misses(%) 지표도 확인은 해보았으나 CPU 스펙, VM CPU 사용량 및 VM 개수 등의 조건에 관계없이 1.8% 정도가 일정하게 유지되고 있었습니다.
• VM 개수 증가에 따른 변화가 미미하고 PM의 CPU 스펙 간 차이가 거의 없다 보니, 이번 테스트에서는 큰 의미를 갖지 못하는 지표로 판단하여 결과 그래프에서 제외하였습니다.

3) VM 개수가 증가할 때 VM의 CPU 성능이 감소하는 원인

Instructions(/cycle)의 감소

• CPU Cycles(/sec)에는 변동이 없고, Instructions(/cycle)이 감소하는 구간입니다.
• VM의 CPU 사용량이 낮을수록 Instructions(/cycle) 감소가 멈추는 시점, 같은 의미로는 CPU Cycles(/sec)가 감소하기 시작하는 시점이 늦어집니다.
• 이 구간에서는 VM 개수가 증가함에 따라 Instructions(/cycle)의 감소로 인해 VM의 CPU 성능이 감소합니다.
• Instructions(/cycle) 감소의 원인 중 하나로 Cache Misses(%) 증가가 있습니다.
• Cache Misses(%)는 VM의 CPU 사용량에 상관없이, 초반에는 VM 개수 증가에 따라 함께 큰 폭으로 증가하다가, VM의 vCPU 수의 총합이 PM의 Thread(vCPU) 수를 넘어선 이후부터는 거의 증가하지 않습니다.

CPU Cycles(/sec)의 감소

• Instructions(/cycle)의 감소가 멈추고, CPU Cycles(/sec)가 감소하는 구간입니다.
• VM의 CPU 사용량이 높을수록 Instructions(/cycle) 감소가 멈추는 시점, 같은 의미로는 CPU Cycles(/sec)가 감소하기 시작하는 시점이 빨라집니다.
• 이 구간에서는 VM 개수가 증가함에 따라 CPU Cycles(/sec)의 감소로 인해 VM의 CPU 성능이 감소합니다.
• Cache Misses(%)의 경우, VM의 vCPU 수의 총합이 PM의 Thread(vCPU) 수를 넘어선 이후부터는 거의 증가하지 않기 때문에, Instructions(/cycle) 감소의 원인은 Cache Misses(%)라고 보기 어렵습니다.

4) Turbo Boost 모드 활성화 여부에 따른 성능 차이

• Intel CPU에서 지원하는 기능인 Turbo Boost 모드를 활성화시킨 경우, 그렇지 않은 경우에 비해 CPU Cycles(/sec)이 약 35% 정도 증가하고, Instructinos(/cycle)은 약 8% 정도 감소하는 경향이 있습니다.
• Instructinos(/cycle)이 약간 감소하기는 하지만, CPU Cycles(/sec)이 대폭 증가하며 최종적으로 VM의 CPU의 성능이 향상됩니다.

5) PM의 CPU 스펙 차이에 의한 성능 감소율 차이

• CPU Cycles(/sec)의 경우, Cascade가 Sapphire Rapids에 비해 높은 값으로 시작하지만, VM 개수가 충분히 증가한 이후에는 Cascade와 Sapphire Rapids가 비슷한 값을 가집니다.
• Instructions(/cycle)의 경우, Cascade와 Sapphire Rapids가 비슷한 값으로 시작하지만, VM 개수가 충분히 증가한 이후에는 Sapphire Rapids가 Cascade에 비해 10% 높은 값을 가집니다.
• 결과적으로, Cascade가 Sapphire Rapids에 비해 큰 성능 감소율을 보이며, 이는 이번 테스트에서 Cascade CPU PM에 대한 최적의 VM 집적도 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 의미합니다.
• 하지만 PM의 CPU 스펙 별 벤치마크 결과는 벤치마크 프로그램의 연산 특성에 따라 달라질 수 있기 때문에, CPU 스펙이 다른 두 PM을 절대적인 수치를 기준으로 비교하기에는 적절하지 않습니다.

6) Vendor 간 Cache Misses(%) 차이

• Vendor B 장비에 비해 Vendor A 장비에서 안정적인 Cache Misses(%) 추이를 보입니다.
• Vendor B 장비에서는 Cache Misses(%)의 변화 폭이 크고, 최대 60%까지 증가하는 것을 확인할 수 있습니다.
• 반면 Vendor A 장비에서는 Cache Misses(%)의 변화 폭이 작고, 최대 40%까지 증가하는 것을 확인할 수 있습니다.
• 이는 동일한 CPU 모델을 사용하는 PM이더라도, Vendor에 따라서 전체적인 장비 구성 차이에 의한 성능 차이가 발생할 수 있다는 것을 의미합니다.

5. 최적의 VM 집적도

1) 자료 소개

앞서 소개드린 3. VM 개수 증가에 따른 VM의 CPU 성능 변화 그래프에서의 VM의 CPU 성능 감소 구간 별 최대 VM 개수 마커들을 그대로 표로 옮긴 결과입니다.

VM의 CPU 성능 감소율 0 ~ 10%, 10 ~ 20% 및 20 ~ 30% 구간 별로 각각의 PM 스펙, VM의 Flavor, 및 VM의 CPU 사용량 조건에 대한 최대 수용 가능 VM 개수, 즉 CPU 관점의 최적의 VM 집적도를 나타냅니다.

각각의 VM CPU 사용량, VM Flavor 케이스마다, PM 스펙 별로 최대값, 중앙값 및 최소값에 따라 색깔을 다르게 표현해 두었습니다(짙을수록 더 많은 VM을 수용할 수 있다는 의미입니다).

이를 바탕으로 어느 정도의 VM CPU 성능 저하를 감안할 수 있다고 하였을 때, PM 1대 당 수용 가능한 최대 VM 개수를 알 수 있습니다.

2) 실제 운영 환경을 고려한 최적의 VM 집적도

이 결과를 바탕으로, 실제 운영 환경에서 PM의 CPU 스펙, VM의 Flavor, VM의 CPU 사용량을 알고 있을 때, PM 1대에 몇 대의 VM을 수용시킬 것인지를 설계할 수 있습니다.

예를 들어, Cascade Silver 4214 @ 2.20GHz CPU 스펙의 PM에 4 vCPU 8GB MEM Flavor 의 VM을 운영 중인 환경에서, VM들의 평균 CPU 사용량이 40 %이고 VM의 CPU 성능 감소를 최대 20%까지 감수 할 수 있다고 했을 때, PM 1대 당 VM을 21대 정도로 운영하는 것을 고려해볼 수 있습니다.

다만 CPU 관점에서만 이루어진 테스트이기 때문에, 어디까지나 PM의 메모리, 디스크 스펙에는 부족함이 없다는 전제 하에 도출된 결과라는 것을 인지하고 있어야 합니다.

6. 마치며

지금까지 효율적인 VMWare 인프라 운영을 위한 CPU 관점의 VM 집적도 테스트를 수행한 방법과, 그 결과를 소개드렸습니다.

사실 최적의 VM 집적도라는 것은 CPU 이외에도 메모리와 디스크 등 다양한 시스템 구성 요소들을 고려해야 하며, 운영 환경 및 서비스의 요구 사항과 같은 상황에 따른 변수가 많기 때문에, 직접 인프라를 운영해 보며 최적 값을 찾아나가는 수밖에 없습니다.

또한, 이번 테스트에 사용된 PM의 CPU 스펙, VM의 Flavor 및 벤치마크 프로그램은 실제 환경을 시뮬레이션할 수 있는 범위가 극히 한정적입니다. 나아가 실제 운영 환경에서는 부하 급증에 대비하기 위한 여유 리소스 확보 등 여러 가지 현실적인 요소들도 고려해야 하기 때문에, 이번 테스트에서 도출한 최적의 VM 집적도 값 그 자체는 큰 의미를 가지지 못합니다.

하지만 ‘PM의 리소스는 제한되어 있기 때문에, VM 개수가 증가하면 VM의 성능은 저하된다’라는 당연하면서도 막연한 사실에 대해 ‘어떻게?’, ‘얼마나?’, 그리고 ‘왜?’에 대한 통찰력을 줄 수 있다는 것에 충분한 의미가 있다고 생각합니다. 나아가 이번 글에서 소개드린 VM 집적도 테스트 방법을 CPU 뿐만이 아니라 메모리 및 디스크 등에도 적용하여 다양한 조건으로 테스트를 진행한다면, 보다 의미 있는 VM 집적도를 도출할 수 있을 것이라고 기대합니다.

지금까지의 내용이 많은 분들께 도움이 되기를 바라며 이 글을 마치겠습니다.

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

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Written by Sky.q

Edited by June.6