## Memo ## Abstract 仮想マシン（VM）は、効率的なI/O性能を達成するために、仮想CPU（vCPU）のスケジューリングに大きく依存しています。vCPUスケジューリングの干渉は、一貫性のないスケジューリング遅延やI/O性能の低下を引き起こし、影響を受けるVMが提供するサービスを損なう可能性があります。既存のソリューションには、干渉問題の診断が非効率であったり、クラウドシステムに望ましくない副作用を与えたりするなどの限界があります。これらの課題に対処するため、vCPUスケジューリングの干渉が存在する場合のI/O性能を最適化するための総合的な技術であるOtterを紹介します。Otterは、干渉診断の効率を高めるために革新的な手法を採用しています。まず、柔軟性と精度の両方を確保するために、同時に動作するvCPUのスケジューリングレイテンシの動的な変化を測定する軽量な手法を提案します。第2に、干渉をタイムリーに判定するために、誤検知率や誤検知率を低く抑えたきめ細かな定量化手法を提案します。第三に、干渉の根本原因を分析し、同様の問題の再発を防止するのに役立つ干渉パターンを特定します。Otterは、国家スーパーコンピューティングセンター（無錫）のプロダクションクラウドで1年間運用されている。470を超えるvCPUスケジューリング干渉関連の問題を診断し、修正を支援することで、本番環境でのオーバーヘッドはごくわずかながら、クラウドサービスのI/O性能が19.6%向上しました。