1. Virtualization

 

 

 

 

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1. Virtualization 2023. 09. 08 금요일  

cloud 기술의 기반이 되는 가상화에 대한 개념

 

 

 

가상화의 이점

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

실제 물리 메모리는 아니니까, 다시 한 번 hypervisor가 관리해주게 된다.

software가 아닌, hardware 적으로 처리한다 

 

 

 

가상 메모리로부터 실제 물리 메모리까지 내려가야하는데, 내부 하이퍼바이저가 관리하고 있는 page table까지 내려가서 address translation이 발생하게 된다. 계속해서 내려가다보면 내가 원하는 실제 물리 주소까지 넘어갈 수 있다. 오버헤드가 많이 발생할 수 있음

 

 

 

가상 머신이 갖고 있는 메모리는

실제 물리 메모리가 아니라, 하이퍼바이저가 관리하는 메모리

물리 메모리 100G가 실제로 할당되어 있는지는, OS가 확인할 방법이 없다. 

하이퍼바이저가 감추거나 속이려면 얼마든지 가능함 (가상이기 때문에)

 

 

 

storage 가상화

 

 

 

 

 

 

실제로 네트워크 카드가 있는 것은 아닌데, 있는 것처럼 제공하는 것

가상의 virtual 스위치를 만들고, 이를 통해 패킷을 주고 받을 수 있음

가상 머신은 실제 디바이스라고 생각하고 access하면 

밑단의 hypervisor가 대신 처리해주는 과정

 

 

 

 

 

 

OS 위에 하이퍼바이저가 바로 올라가는 형태

하이퍼바이저가 모든 하드웨어 디바이스를 컨트롤

이를 위한 디바이스 드라이버들이 다 내장되어 있음 

 

 

 

 

 

 

가상화를 제공하기 위한 별도의 소프트웨어를 설치하는 모델

호스트 OS 내부에, 가상화를 지원해주는 드라이버 설치

device driver를 쉽게 활용할 수 있다는 장점

native 모델이 성능 측면에서는 훨씬 더 빠르다.

 

 

 

컨테이너

 

 

 

OS -> 컨테이너 런타임 -> 각각의 컨테이너들이 떠서 동작

 

 

 

컨테이너는 경량화된 가상화

기존 가상 머신 emulation -> 오버헤드가 크다, 성능에 임팩트를 줌 

컨테이너는 훨씬 가볍고 빠르다. 현재 많이 사용중

어떠한 어플리케이션을 실행하기 위한 라이브러리 및 설정을 하나의 컨테이너에 담아두고

필요할 때 컨테이너를 생성해서 사용, 다른 어플리케이션 및 컨테이너와 격리되어있다. 

컨테이너 안에 꾸겨 넣기 때문에, OS, 파일 디렉토리, 다른 컨테이너에 영향을 주지 않는다.

 

 

 

배포가 빠르고 쉽다 / 자동화 / CI/CD

 

 

 

작은 서비스들이 서로 연결되어있고, 마이크로서비스 -> 컨테이너로 만듦

 

 

 

 

 

 

굳이 OS까지 돌리면서 그렇게 해야해?

OS 위에 컨테이너를 만들고, application process 하나 돌리는 것과 동일함

차이점은 컨테이너라는 독립적인 공간을 만들어두고, 필요한 설정 파일과 라이브러리를 넣어두는 것

하드웨어 가상화가 아니라, OS 가상화, 나아가 격리라는 표현이 더 적합하다. 

하나의 앱을 실행하기 위한 각종 코드, 파일들을 담아둔다. 

 

 

 

 

 

 

기존 가상머신 위에 별도의 OS가 올라감

컨테이너는 컨테이너 런타임 위에서 컨테이너가 동작 

가상화 머신, OS도 없고,

앱이 구동되는 환경에서 필요한 것들을 다 모아서 감싸는 소프트웨어 패키지라고 생각하면 된다. 

 

 

 

 

 

 

가상 머신은 OS 부팅과 같은 정도의 시간이 소요됨

컨테이너는 몇 초 안에 실행됨

isolated 격리된 특성이 가장 중요하다. 

 

단점으로는 OS 수준에서 제공하기 때문에, 

동일한 OS, 동일한 커널을 사용해야 한다.

가상머신은 디바이스를 모두 가상화하기 때문에 윈도우, 맥, 리눅스로 돌리기가 가능함 

 

 

 

 

 

 

기존의 hypervisor가 하던 작업을 어떻게 대체할 것인가?

리눅스는 3가지, namespace, chroot, cgroups를 통해 isolation 구현

 

 

 

 

 

 

namespace

process 별 시스템 리소스 isolation

 

 

 

chroot / root 디렉토리

 

 

 

컨테이너 별 CPU, Memory 달리 할당 및 제어 가능

 

 

 

 

 

 

가상 머신은 OS 수준 필요 -> 기가 단위 

컨테이너는 앱 프로그램을 위한 바이너리 파일들 -> 메가 단위

실행 속도가 훨씬 빠르다.

 

 

 

기존의 monolithic 방식에서 MSA

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.0 배포 시 순차적으로 무중단 배포 가능 (DB 구조 같은 경우, 무중단이 어려울 수도 있다.)

 

 

 

CI/CD 자동화 등등

 

 

 

GPU 가상화

 

 

 

GPGPU 일반적인 목적의 GPU

엔비디아의 성장

 

 

 

 

 

 

CPU 한정된 코어 수, 똑똑한 일을 처리, 매우 비싸다

GPU 많은 코어들, 단순한 일을 대규모 처리 가능 (코어 당 가성비)

computational power가 필요한 일에 적합하다. 

 

 

 

 

 

 

API remoting 방식

 

 

 

driver 방식

 

 

 

엔비디아에서 GPU 가상화 지원 시작