第5章 NFV のパフォーマンスの考慮事項

以前は、x86 システムの全メモリーは、システム内のどの CPU からでも同等にアクセスできていました。これにより、システム内で操作を行う CPU、Uniform Memory Access (UMA) を参照する CPU はどれでも、メモリーのアクセス時間が同じでした。

Non-Uniform Memory Access (NUMA) では、システムメモリーは、特定の CPU またはソケットに割り当てられるノードと呼ばれるゾーンに分割されます。CPU のローカルにあるメモリーには、そのシステムのリモートの CPU に接続されているメモリーにアクセスするよりも高速です。通常、NUMA システム上のソケットにはそれぞれローカルのメモリーノードがあり、別の CPU のローカルにあるノードのメモリーや、全 CPU で共有されるバス上のメモリーよりも、コンテンツに早くアクセスできます。

同様に、物理 NIC はコンピュートノードのハードウェア上の PCI スロットに配置されます。これらのスロットは、特定の NUMA ノードに関連付けられる特定の CPU ソケットに接続されます。パフォーマンスを最適化するには、CPU の設定 (SR-IOV または OVS-DPDK) と同じ NUMA ノードにデータパス NIC を接続します。

NUMA を使用しない場合のパフォーマンスへの影響は大きく、一般的に、パフォーマンス の10 % 以上が影響を受けます。各 CPU ソケットには、仮想化を目的とする個別の CPU として扱われる複数の CPU コアを配置することができます。

OpenStack Compute は、インスタンスの起動時にスマートなスケジューリングや配置の意思決定を行います。管理者はこれらの機能を活用すると、NFV や高性能コンピューティング(Warehouse)などの特化されたワークロードを対象にするために、カスタマイズされたパフォーマンスフレーバーを構築することができます。