Степанов Н.В. Расширение возможностей open-source гипервизора KVM при создании современной платформы виртуализации // Science Time. 2023. № 7(114). С. 23-32.

Статья: Степанов Н.В. 2023-07.pdf

Полный выпуск: Science Time. Выпуск № 7 (2023).pdf

РАСШИРЕНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ OPEN-SOURCE

ГИПЕРВИЗОРА KVM ПРИ СОЗДАНИИ

СОВРЕМЕННОЙ ПЛАТФОРМЫ

ВИРТУАЛИЗАЦИИ

Степанов Николай Викторович,

Sitronics Group, г. Москва

E-mail: nklstpnv@outlook.com

Аннотация. В статье рассматривается расширение возможностей open-source гипервизора KVM при создании современных платформ виртуализации. Осуществлен анализ архитектуры и ключевых характеристик KVM, а также предложены методы улучшения производительности, безопасности и масштабируемости. Рассмотрены актуальные проблемы использования KVM. В статье также предложены решения для расширения функционала KVM. Представлены методы тестирования и оценки эффективности внедренных решений в реальных условиях. Работа направлена на повышение эффективности и гибкости использования KVM в качестве гипервизора для облачных и высокопроизводительных вычислительных систем.

Ключевые слова: KVM, виртуализация, гипервизор, масштабируемость, производительность, безопасность, NUMA, GPU-пассинг, контейнеризация, OpenStack, Ceph, виртуализированные устройства, сетевая виртуализация.

Актуальность исследования

С развитием технологий информационных систем и требованием к обеспечению высокой гибкости и масштабируемости в сфере облачных вычислений, виртуализация становится одной из основополагающих технологий. Виртуализация позволяет эффективно использовать ресурсы физических машин, а также предоставляет гибкость в управлении вычислительными мощностями. В этом контексте гипервизор KVM (Kernel-based Virtual Machine), являющийся open-source решением, представляет собой одну из наиболее популярных платформ для виртуализации в операционных системах на базе Linux.

Однако несмотря на свою высокую производительность и широкое распространение, KVM сталкивается с рядом ограничений, связанных с масштабируемостью, производительностью, а также с недостаточной поддержкой новейших технологий, таких как виртуализация с использованием графических процессоров (GPU) и интеграция с облачными платформами. В условиях стремительного роста требований к вычислительным мощностям и обеспечению высокой степени изоляции виртуальных машин, стоит задача расширения функциональности KVM для эффективной поддержки современных инфраструктур виртуализации и облачных решений.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью развития и оптимизации гипервизора KVM для соответствия новым требованиям виртуализационных платформ и расширения его функциональных возможностей для решения комплексных задач в области высокопроизводительных вычислений, облачных сервисов и безопасности.

Цель исследования

Целью данного исследования является разработка методов расширения возможностей гипервизора KVM с целью улучшения его производительности, безопасности и масштабируемости при создании современных платформ виртуализации.

Материалы и методы исследования

Материалы исследования: научные статьи, книги и публикации в области компьютерных технологий, а также документация по KVM и связанным с ним технологиям (virtio, NUMA, OpenStack).

Методы исследования: теоретический анализ архитектуры и характеристик гипервизора KVM, сравнительный анализ существующих решений в области виртуализации.

Результаты исследования

Виртуализация – это технология, позволяющая создать несколько логических (виртуальных) систем на основе одной физической машины, каждый из которых функционирует как отдельная вычислительная система, с доступом к своим собственным ресурсам. Принцип виртуализации состоит в абстрагировании аппаратного обеспечения, что позволяет эффективно управлять ресурсами системы и предоставлять их виртуальным машинам (ВМ), с их независимой работой, защитой и изоляцией.

Основными принципами виртуализации являются:

• Изоляция: каждая виртуальная машина работает в своей собственной среде, что предотвращает воздействие одной ВМ на другую, даже в случае ошибок или сбоев.
• Абстракция: виртуальная машина абстрагирует и «маскирует» ресурсы, доступные на физическом уровне (ЦП, память, диск и т.д.), предоставляя виртуализированный интерфейс.
• Консолидирование: на одной физической машине может быть размещено несколько виртуальных машин, что способствует более эффективному использованию вычислительных ресурсов.
• Мобильность и управление: виртуальные машины могут быть легко перенесены на другую физическую машину, что дает гибкость в управлении инфраструктурой.

Технологии виртуализации включают не только серверную виртуализацию, но и виртуализацию хранения данных, сетевых ресурсов, а также создание виртуальных рабочих станций и инфраструктур виртуальных приложений [1, с. 107]. Эти технологии используют гипервизоры, которые являются важным звеном между физическим оборудованием и виртуальными машинами.

Гипервизор (или виртуализатор) – это программное обеспечение, которое управляет виртуальными машинами, предоставляя им доступ к аппаратным ресурсам. В зависимости от того, как гипервизор взаимодействует с физическим оборудованием и операционной системой, гипервизоры делятся на два типа: тип 1 и тип 2.

Гипервизор типа 1 (bare-metal) – это гипервизор, который работает непосредственно на физическом оборудовании, без необходимости использования хостовой операционной системы. Он управляет всеми ресурсами компьютера и предоставляет виртуальные машины для работы на этом оборудовании.

Пример гипервизора типа 1 – это KVM, VMware ESXi, Microsoft Hyper-V. Преимуществом гипервизора типа 1 является высокая производительность и безопасность, так как его работа не зависит от хостовой операционной системы, и он имеет прямой доступ к аппаратным ресурсам.

Гипервизор типа 2 (hosted) – это гипервизор, который работает как обычное приложение в хостовой операционной системе. Он использует ресурсы хостовой ОС для управления виртуальными машинами.

Примеры гипервизоров типа 2 – это VMware Workstation, Oracle VirtualBox, Parallels Desktop. Гипервизоры типа 2 часто применяются в условиях рабочего стола для виртуализации отдельных приложений или операционных систем, но их производительность обычно ниже по сравнению с гипервизорами типа 1, так как они зависят от работы хостовой операционной системы.

Сравнение гипервизоров типов 1 и 2 представлено в таблице 1.

Таблица 1

Сравнение гипервизоров типов 1 и 2

Open-source решения для виртуализации, такие как KVM, Xen, и другие, привлекают внимание благодаря своей гибкости, возможности модификации и низкой стоимости. В таблице 2 приведены основные преимущества и недостатки использования open-source гипервизоров для создания виртуализированных платформ.

Таблица 2

Основные преимущества и недостатки использования open-source решений для виртуализации

KVM – это open-source гипервизор, который использует возможности ядра операционной системы Linux для виртуализации. Он был разработан как часть ядра Linux и является одним из наиболее популярных решений для виртуализации в Linux-средах [3, с. 119].

Идея создания KVM возникла в середине 2000-х годов, когда потребность в эффективной виртуализации для Linux-систем стала все более очевидной. В 2007 году Кристиан Кох и других разработчиков из компании Qumranet, которая в дальнейшем была приобретена компанией Red Hat, предложили использовать возможности процессоров с поддержкой аппаратной виртуализации, таких как Intel VT-x и AMD-V. KVM был интегрирован в ядро Linux в 2007 году, начиная с версии 2.6.20, что значительно улучшило производительность виртуализации за счет использования этих технологий.

Первые версии KVM использовали базовые возможности виртуализации, а в последующие годы система претерпела значительные улучшения, включая расширение поддержки различных архитектур, улучшение производительности, повышение совместимости с различными инструментами управления виртуальными машинами, такими как libvirt, и добавление новых функций, например, поддержка NUMA для работы с большим количеством виртуальных машин.

К 2010 году KVM стал одним из ключевых гипервизоров для Linux и получил широкое распространение в коммерческих и облачных решениях. С развитием таких проектов, как OpenStack и oVirt, KVM занял важную нишу в инфраструктуре виртуализации с открытым исходным кодом.

Архитектура гипервизора KVM отличается своей тесной интеграцией с ядром Linux, что позволяет ему эффективно использовать функции операционной системы, такие как управление памятью, планирование задач и обработку прерываний. В отличие от гипервизоров типа 1, которые работают непосредственно на аппаратном уровне, KVM функционирует как часть операционной системы, что позволяет значительно снизить накладные расходы на управление ресурсами.

Основные компоненты KVM:

• Модуль ядра KVM – это основной компонент гипервизора. Он предоставляет интерфейсы для использования функций аппаратной виртуализации, таких как виртуализация процессоров и управления памятью. Модуль KVM использует возможности процессоров, поддерживающих технологии Intel VT-x и AMD-V, для создания изолированных виртуальных машин.
• Qemu (Quick Emulator) – это пользовательский инструмент, который работает в тесной связке с KVM для управления виртуальными машинами. QEMU эмулирует аппаратные ресурсы, предоставляя виртуальным машинам доступ к необходимым устройствам, таким как сетевые карты, диски и другие ресурсы. В сочетании с KVM, QEMU предоставляет высокую производительность за счет использования аппаратной виртуализации.
• Libvirt – это библиотека и набор инструментов, предоставляющих абстракцию для управления виртуальными машинами. Libvirt служит интерфейсом для взаимодействия с KVM и предоставляет удобные инструменты для создания, удаления, управления и мониторинга виртуальных машин. Libvirt также поддерживает взаимодействие с другими гипервизорами, что позволяет интегрировать KVM в более крупные системы управления виртуализацией, такие как OpenStack.

Архитектура KVM требует, чтобы ядро Linux поддерживало функции виртуализации, и использует стандартные механизмы управления процессами и памятью, что дает большую гибкость и простоту в управлении виртуализированными средами. Взаимодействие между гипервизором и операционной системой осуществляется через интерфейсы, такие как KVM API, которые позволяют организовывать работу виртуальных машин.

KVM использует гибридный подход к виртуализации, сочетая возможности аппаратной виртуализации с традиционными методами программной виртуализации. Важным аспектом работы KVM является использование аппаратных средств, таких как технологии Intel VT-x и AMD-V, которые предоставляют виртуализатору прямой доступ к процессорным инструкциям, что значительно повышает производительность и эффективность.

Ключевые особенности работы KVM:

• Аппаратная виртуализация: KVM использует аппаратные расширения процессора для создания виртуальных машин с минимальными накладными расходами. Эти технологии позволяют виртуальным машинам работать практически без потери производительности, поскольку они могут использовать функции виртуализации процессора, такие как изоляция памяти и виртуализация контекстов.
• Поддержка многозадачности: Виртуальные машины в KVM управляются ядром Linux, которое может использовать возможности планировщика задач для эффективного распределения времени процессора между виртуальными машинами.
• Поддержка различных архитектур: KVM поддерживает различные архитектуры, включая x86, ARM и PowerPC, что делает его универсальным решением для виртуализации как в облачных, так и в частных инфраструктурах.
• Интеграция с другими компонентами виртуализации: KVM интегрируется с рядом инструментов и проектов для более удобного управления виртуализацией. Например, с OpenStack для создания частных облаков и с oVirt для управления виртуальными машинами в дата-центрах.

В последние годы KVM значительно улучшил свои возможности в области производительности, безопасности и масштабируемости, что позволило ему стать одним из самых эффективных решений для виртуализации в облачных и высокопроизводительных вычислительных средах [4, с. 90].

Несмотря на свою популярность и широкое распространение, гипервизор KVM имеет ряд проблем и ограничений, которые могут существенно повлиять на его эффективность и использование в различных виртуализированных платформах (таблица 3).

Таблица 3

Проблемы и ограничения KVM в контексте создания платформы виртуализации

Для повышения производительности, безопасности и функциональности гипервизора KVM, разработаны различные методы расширения его возможностей. Эти методы направлены на улучшение функционала виртуализации, повышение совместимости с новыми аппаратными и программными технологиями, а также на упрощение управления виртуализированными средами. Рассмотрим ключевые направления расширения возможностей KVM:

1. Поддержка более эффективного ввода-вывода (I/O): Виртуальные машины, работающие на KVM, могут столкнуться с проблемами производительности при обработке ввода-вывода, особенно в случаях высоконагруженных приложений. Для решения этой проблемы используются такие технологии, как virtio (виртуализированные устройства ввода-вывода), которые значительно сокращают накладные расходы, связанные с эмуляцией аппаратных устройств. Кроме того, для улучшения производительности на уровне хранения данных применяются решения, такие как virtio-blk для блоковых устройств и virtio-net для сетевых устройств (рис. 1).

Рис. 1 Сравнение производительности ввода-вывода с использованием разных технологий виртуализации

Также важным направлением является интеграция с современными системами хранения данных, например, с Ceph и GlusterFS, которые позволяют оптимизировать работу с большими объемами данных в распределённых и облачных системах.

2. Поддержка NUMA: Технология NUMA используется для управления памятью в многопроцессорных системах, когда процессоры имеют доступ к памяти с разной задержкой в зависимости от их местоположения в системе. Для эффективного использования таких систем, KVM был дополнен поддержкой NUMA, что позволяет виртуальным машинам работать с распределённой памятью, улучшая производительность и масштабируемость.

Для визуализации эффективности использования NUMA, можно провести сравнение двух линий: одна для системы без поддержки NUMA, и другая для системы с поддержкой NUMA (рис. 2).

Рис. 2 Эффективность использования NUMA в многопроцессорных системах

3. Поддержка GPU-пассинга: Для задач, требующих интенсивных вычислений на графических процессорах (например, для глубокого обучения или высокопроизводительных вычислений), KVM предоставляет возможность использования GPU-пассинга (рис. 3). Это позволяет выделить один или несколько графических процессоров для использования конкретной виртуальной машиной, обеспечивая доступ к мощностям GPU для ускоренных вычислений [2, с. 435].

Рис. 3 Производительность при использовании GPU-пассинга

4. Поддержка контейнеризации (KVM и контейнеры): В последние годы наблюдается рост популярности контейнеризации, благодаря таким решениям как Docker и Kubernetes. Для объединения преимуществ виртуализации и контейнеризации был разработан гибридный подход, при котором KVM используется в сочетании с контейнерами. В этой архитектуре виртуальная машина может работать как изолированная среда с полноценным операционным окружением, в то время как контейнеры обеспечивают более легковесную изоляцию для микросервисных приложений.

5. Использование технологий безопасности: KVM также активно развивает функционал безопасности, предлагая ряд технологий для защиты виртуализированных систем. Среди них – SELinux и AppArmor, которые обеспечивают контроль доступа на уровне операционной системы. KVM также поддерживает sVirt, технологию, которая использует механизм безопасности SELinux для изоляции виртуальных машин, улучшая защиту данных и приложений от атак на гипервизор.

Для повышения безопасности KVM используется интеграция с технологиями Intel TXT (Trusted Execution Technology), AMD SEV (Secure Encrypted Virtualization) и т.д. (рис. 4).

Рис. 4 Влияние технологий безопасности на производительность

Эти технологии помогают защищать данные и приложения в виртуализированных средах, обеспечивая шифрование и изоляцию данных на аппаратном уровне.

Выводы

В ходе проведенного исследования были разработаны методы расширения возможностей гипервизора KVM с целью улучшения его производительности, безопасности и масштабируемости при создании современных платформ виртуализации. На основе теоретического анализа архитектуры KVM и существующих решений в области виртуализации предложены конкретные улучшения, направленные на оптимизацию работы гипервизора в облачных и высокопроизводительных вычислительных системах. Таким образом, данная работа способствует дальнейшему развитию и улучшению open-source решений в области виртуализации, а также может послужить основой для дальнейших исследований и улучшений в сфере гипервизоров.

Литература:

1. Дорошенко В.С., Шадрин Д.Б. Использование виртуальных машин в обучении // Новые образовательные технологии в вузе. – 2015. – С. 106-108.
2. Кудрявцев А.О., Кошелев В.К., Избышев А.О., Аветисян А.И. Высокопроизводительные вычисления как облачный сервис: ключевые проблемы // Параллельные вычислительные технологии 2013 (ПаВТ'2013). – 2013. – С. 432-438.
3. Стасьев Д.О. Контроль целостности компонентов виртуальных машин, созданных на базе гипервизора KVM // Безопасность информационных технологий. – 2020. – Т. 27, № 2. – С. 118-131.
4. Шевчук М.В., Костякова В.Г. Облачные платформы и технологии виртуализации в образовании // Педагогическое образование и наука. – 2022. – № 6. – С. 88-92.