Conducting Thousands of Experiments to Analyze VMs, Dockers and Nested Dockers Boot Time - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Reports (Research Report) Year : 2018

Conducting Thousands of Experiments to Analyze VMs, Dockers and Nested Dockers Boot Time

Comment conduire des milliers d'expériences pour analyser les temps de démarrage d'un environment d'exécution de type machines virtuelle ou conteneur

Abstract

While many studies have been focusing on reducing the time to manipulate Virtual Machine/Container images in order to optimize provisioning operations in a Cloud infrastructure, only a few studies have considered the time required to boot these systems. Some previous researches showed that the whole boot process can last from a few seconds to few minutes depending on co-located workloads and the number of concurrent deployed machines. In this paper, we discuss a large experimental campaign that allows us to understand in more details the boot duration of both virtualization techniques under various storage devices and resources contentions. Particularly, we analyzed thoroughly the boot time of VMs, Dockers on top of bare-metal servers, and Dockers inside VMs, which is a current trend of public Cloud Computing such as Amazon Web Services or Google Cloud. We developed a methodology that enables us to perform fully-automatized and reproducible experimental campaigns on a scientific testbed. Thanks to this methodology, we conducted more than 14.400 experiments on Grid’5000 testbed for a bit more than 500 hours. The results we collected provide an important information related to the boot time behavior of these two virtualization technologies. Although containers boot much faster than VMs, both containers and VMs boot time are impacted by the co-workloads on the same compute node.
Si de nombreuses études se sont concentrées sur la réduction du temps nécessaire pour manipuler les images de machines virtuelles/conteneurs afin d’optimiser les opérations de provisionnement dans une infrastructure Cloud, seules quelques études ont examiné le temps requis pour le démarage de ces systèmes. Plusieurs travaux antérieurs ont montré que l’ensemble du processus de démarrage peut durer de quelques secondes à plusieurs minutes en fonction des charges de travail co-localisées et du nombre de machines déployées simultanément. Dans cet article, nous expliquons la méthodologie mise en place afin de conduire une grande campagne expérimentale sur les technologies de machines virtuelles et de conteneurs afin de comprendre plus en détail l’impact des conflits d’accès aux ressources tels que les périphériques de stockage. En particulier, nous avons analysé et comparé le temps de démarrage des machines virtuelles, des conteneurs Docker hébergés sur des serveurs physiques et de ceux hébergés sur des serveurs virtualisés, ce dernier correspondant à une tendance actuelle du Cloud Computing public tel qu’Amazon Web Services ou Google Cloud Platform. Nous avons développé une méthodologie permettant de conduire des campagnes expérimentales entièrement automatisables et facilement reproductibles sur une plateforme scientifique telle que l’infrastructure Grid’5000. Grâce à cette méthodologie, nous avons pu réaliser plus de 14400 expériences pour une durée totale d’un peu plus de 500 heures. Les résultats que nous avons collectés fournissent des informations importantes sur le comportement au démarrage de ces deux technologies de virtualisation.
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Dates and versions

hal-01919354 , version 1 (12-11-2018)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01919354 , version 1

Cite

Thuy Linh Nguyen, Adrien Lebre. Conducting Thousands of Experiments to Analyze VMs, Dockers and Nested Dockers Boot Time. [Research Report] RR-9221, INRIA. 2018, pp.1-13. ⟨hal-01919354⟩
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