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8.2.3. 최적화 설정 설명

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메모리 고려 사항

메모리 페이지 공유를 사용하면 가상 머신에서 다른 가상 머신에서 사용되지 않는 메모리를 활용하여 할당된 메모리의 최대 200%를 사용할 수 있습니다. 이 프로세스는 Red Hat Virtualization 환경의 가상 머신이 동시에 모든 가상 머신을 동시에 실행하는 것은 아니므로 사용하지 않는 메모리를 특정 가상 머신에 일시적으로 할당할 수 있습니다.

CPU 고려 사항

  • CPU 사용량이 많은 워크로드의 경우 호스트의 코어 수보다 총 프로세서 코어 수를 사용하여 가상 머신을 실행할 수 있습니다. 이렇게 하면 다음이 활성화됩니다.

    • 더 많은 수의 가상 머신을 실행하여 하드웨어 요구 사항을 줄일 수 있습니다.
    • 가상 코어 수가 호스트 코어 수와 호스트 스레드 수 사이에 있는 경우와 같이 CPU 토폴로지를 사용하여 가상 머신을 구성할 수 있습니다.
  • 최상의 성능과 CPU 집약적 워크로드의 경우 특히 호스트에서와 동일한 토폴로지를 사용해야 하므로 호스트와 가상 머신의 캐시 사용량도 동일합니다. 호스트에 하이퍼 스레딩이 활성화된 경우 QEMU는 호스트의 하이퍼 스레딩을 코어로 처리하므로 가상 머신은 여러 스레드가 있는 단일 코어에서 실행되고 있음을 인식하지 못합니다. 이 동작은 호스트 코어의 하이퍼 스레딩에 실제로 해당하는 가상 코어가 동일한 호스트 코어의 다른 하이퍼스레드와 단일 캐시를 공유하는 반면 가상 머신은 가상 머신의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

아래 표에서는 새 클러스터 및 클러스터 편집 창의 최적화 탭에 대한 설정을 설명합니다.

표 8.2. 최적화 설정
필드설명/Action

메모리 최적화

  • none - 메모리 과다 할당 비활성화 : 메모리 페이지 공유를 비활성화합니다.
  • 서버 로드 - 실제 메모리의 150%의 스케줄링 허용: 각 호스트에서 시스템 메모리의 150%로 메모리 페이지 공유 임계값을 설정합니다.
  • 데스크탑 로드 - 물리적 메모리의 200%의 스케줄링 허용: 각 호스트에서 시스템 메모리의 200%로 메모리 페이지 공유 임계값을 설정합니다.

CPU 스레드

Count Threads As Cores 확인란을 선택하면 호스트에서 코어 수보다 총 프로세서 코어 수가 있는 가상 머신을 실행할 수 있습니다.

이 확인란을 선택하면 노출된 호스트 스레드가 가상 시스템이 사용할 수 있는 코어로 취급됩니다. 예를 들어, 코어당 2개 스레드(48 스레드 합계)가 있는 24코어 시스템은 각각 최대 48개의 코어가 있는 가상 머신을 실행할 수 있으며, 호스트 CPU 로드를 계산하는 알고리즘은 잠재적인 사용 가능한 코어 수에 비해 부하 두 배를 비교합니다.

메모리란?

Enable MemoryECDHEoon Optimization 확인란을 선택하면 이 클러스터의 호스트에서 실행되는 가상 머신에서 메모리 과다 할당이 가능합니다. 이 확인란을 선택하면 MoM(Memory Overcommit Manager)이 모든 가상 머신의 보장된 메모리 크기 제한으로 가능한 경우 볼링을 시작합니다.

balloon을 실행하려면 가상 머신에 관련 드라이버가 있는 balloon 장치가 있어야 합니다. 각 가상 머신에는 구체적으로 제거되지 않는 한 balloon 장치가 포함되어 있습니다. 이 클러스터의 각 호스트는 상태가 Up 으로 변경될 때 balloon 정책 업데이트를 받습니다. 필요한 경우 상태를 변경하지 않고도 호스트에서 balloon 정책을 수동으로 업데이트할 수 있습니다. 8.2.9절. “클러스터의 호스트에서 MoM 정책 업데이트” 을 참조하십시오.

일부 시나리오에서 볼링이 KSM과 충돌할 수 있다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 경우 MoM은 충돌을 최소화하기 위해 balloon 크기를 조정하려고 합니다. 또한 일부 시나리오에서는 가상 머신에 대한 하위 최적화 성능이 발생할 수 있습니다. 관리자는 볼루닝 최적화를 신중하게 사용하는 것이 좋습니다.

KSM 컨트롤

KSM 사용 확인란을 선택하면 MoM이 필요한 경우 KSM (Kernel Same-page Merging)을 실행할 수 있으며 CPU 비용보다 큰 메모리 절약 이점을 얻을 수 있습니다.

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