问底中国IT技术演进:2684亿背后的虚拟化技术—双11 All on神龙( 五 )

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(1)传统虚拟化系统导致CPU计算特性缺失 , 比如Intel至强处理器的VT硬件辅助虚拟化能力会被虚拟化系统“消费掉” , 让客户无法在公共云VM实例中再次部署虚拟化系统 。 这样导致的后果就是:

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  • 传统OpenStack和基于VMware的负载无法在公共云部署

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  • 云原生安全容器创新难以为继 , 因其依赖Intel VT硬件辅助虚拟化能力输出

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公共云IaaS计算资源必须输出包含VT硬件辅助虚拟化能力在内的处理器完整ISA特性 , 才能加速Kata、Firecracker、gVisor等IaaS和云原生技术的创新 。

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(2)传统虚拟化系统资源占用开销无可避免 。 以传统KVM虚拟化系统为例 , 其云盘块存储、网络包转发处理 , 都要占用Host主机侧CPU和内存资源来做 , 这就存在一定的资源占用开销 。

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(3)传统KVM虚拟化系统导致IO性能瓶颈

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存储虚拟化和网络虚拟化虽然通过DPDK和SPDK等技术接近了软件优化的技术极限 , 但是仍然无法和芯片硬件加速的性能/时延/质量相媲美 。 特别是在网络吞吐向100GbE演进的过程中 , 尤其是在当下 , 交换网络的带宽能力和Intel至强处理器之间的处理能力差距逐渐拉大 。

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