Single Root Input/Output Virtualization (SR-IOV) is a standard technology for forking a single PCI express device and providing it to applications while ensuring performance isolation. It enables container orchestrators to share a limited number of physical network interfaces without incurring significant virtualization overhead. The allocation of virtualized network devices to containers, however, needs to be more configurable based on the bandwidth needs of running applications. Moreover, container orchestrators' network control over the virtualized interfaces is limited by the abilities of SR-IOV. We explore the design considerations for a system with controlled SR-IOV virtualization and present ConRDMA, a novel architecture that enables fine control of RDMA virtualization for containers. Our evaluation shows that ConRDMA enables containers to use RDMA allocated bandwidth more efficiently and to select best-suited nodes to meet their varying communication requirements.


翻译:单根输入/输出虚拟化(SR-IOV)是一种标准技术,可将单个PCI Express设备进行分叉并提供给应用程序,同时确保性能隔离。它使容器编排器能够共享有限数量的物理网络接口,而不会产生显著的虚拟化开销。然而,基于运行应用程序的带宽需求,虚拟化网络设备对容器的分配需要更具可配置性。此外,容器编排器对虚拟化接口的网络控制受到SR-IOV功能的限制。我们探讨了受控SR-IOV虚拟化系统的设计考量,并提出ConRDMA——一种能够对容器的RDMA虚拟化进行精细控制的新型架构。我们的评估表明,ConRDMA使容器能够更高效地利用分配的RDMA带宽,并选择最适合的节点以满足其变化的通信需求。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员