VMmark 4 - 虚拟化平台基准测试

news2025/1/2 0:16:40

VMmark 4 - 虚拟化平台基准测试

VMmark is a free tool used to measure the performance and scalability of virtualization platforms.

请访问原文链接:VMmark 4 - 虚拟化平台基准测试,查看最新版。原创作品,转载请保留出处。

作者主页:sysin.org


VMmark 是一款免费工具,用于衡量虚拟化平台的性能和可扩展性。

产品概述

什么是 VMmark 基准?

VMmark 是硬件供应商和其他公司用来衡量虚拟化平台的性能和可扩展性的免费工具。

VMmark 基准测试:

  • 允许对虚拟数据中心性能进行准确、可靠的基准测试。
  • 允许比较不同虚拟化平台的性能。
  • 可用于确定虚拟化环境中硬件、软件或配置更改的性能影响。

为什么要进行虚拟化平台基准测试?

云环境通常将多个不同的工作负载收集到虚拟化平台上 - 访问共享存储和网络资源的物理服务器的集合。针对非虚拟化环境的传统单一工作负载性能和可扩展性基准在开发时既没有考虑虚拟机也没有考虑云环境。即使单服务器虚拟化基准测试也无法完全体现当今虚拟化数据中心的复杂性。

VMmark 4:Web 规模多服务器虚拟化平台基准

sysin

VMmark 1.x 凭借其独特的基于图块的多应用程序设计,开创了单服务器虚拟化基准测试的先河。VMmark 2.x 将其扩展到多个服务器和平台级工作负载。VMmark 3.x 解决了向高度可扩展的 “第三平台” 应用程序和日益复杂的 OLTP 工作负载的转变。VMmark 4 基于这些早期的 VMmark 版本构建,增加了传统 Java 和数据库工作负载消耗的资源,并添加了现代企业数据中心常见的 Kubernetes、Docker 容器、NoSQL 和社交网络工作负载。

自动基准安装

sysin

VMmark 4 具有高度自动化的设置和切片克隆流程,使基准测试部署快速、轻松,几乎不需要手动干预。VMmark 4 始终使用免费或开源软件,无需购买软件许可证,并且 VMmark.ova 在一个可下载模板中包含所有需要的软件。

VMmark 如何工作?

sysin

VMmark 基准测试将常见的虚拟化应用程序组合到称为 “图块” 的预定义捆绑包中。虚拟化平台可以运行的 VMmark 切片数量,以及这些切片和各种平台级工作负载的累积性能,决定了 VMmark 4 分数。

具有 400 多项已发布结果的同行评审基准

sysin

在 VMmark 结果页面发布之前,每一个 VMmark 结果都必须提交给由多家发布过 VMmark 基准测试结果的公司组成的评审小组,以确保基准测试的公平性和完整性。

自 2007 年推出以来,VMmark 网站上已发布了 400 多项 VMmark 结果,VMmark 已成为评估虚拟化平台性能的标准。

功能简介

以应用程序为中心的实际工作负载基准测试

VMmark 使用代表数据中心中常见的高度可扩展且复杂的应用程序的工作负载。VMware 与其合作伙伴密切合作来设计和实施该基准,并收集了广泛的客户反馈,以了解这些应用程序通常如何在虚拟化环境中使用。

自缩放应用程序

弹性对于衡量当今数据中心的实际工作负载至关重要。对于自扩展应用程序来说,添加和减少资源以满足需求的行为现在比以往任何时候都更加常见。VMmark 4 包含此组件以及循环应用程序配置文件,以更准确地表示当今的突发环境。

独特的基于图块的实施

虚拟化数据中心的工作单元可以有效地定义为执行一组不同工作负载的虚拟机的集合。VMmark 基准测试将此工作单元称为 “图块”。每个 VMmark 磁贴都与一个客户端系统配对,该客户端系统驱动该磁贴的虚拟机执行各种任务,有些是每个虚拟机内部的任务,有些涉及磁贴中的其他虚拟机,有些涉及客户端系统。

在后台执行基础设施操作的同时,数据中心中的多个系统可以容纳的切片总数可以粗略地衡量该数据中心的整合能力。这些区块内工作负载的性能提供了对数据中心整体性能的精细衡量,并与管理操作的性能相结合,用于计算 VMmark 基准分数。

多服务器虚拟化数据中心基准测试

快速的创新步伐迅速改变了典型的服务器使用方式,支持更轻松地虚拟化突发性和繁重的工作负载、动态虚拟机重新定位 (vMotion)、动态数据存储重新定位 (Storage vMotion) 以及跨大规模多数据中心的许多配置和管理任务的自动化。- 主机环境。在此范例中,CPU、网络、磁盘和内存子系统上的很大一部分压力可能是由底层基础设施操作产生的。跨多个主机的负载平衡也会极大地影响应用程序性能。任何相关的基准测试方法仍然必须关注以用户为中心的应用程序性能,同时考虑该基础设施活动对整体平台性能的影响。除了传统的应用程序级工作负载之外,VMmark 4 通过合并各种平台级工作负载(例如虚拟机迁移、存储迁移、无共享迁移、克隆和部署以及快照操作)来生成真实的平台性能衡量标准。

高精度评分方法

在持续至少三个小时的 VMmark 基准测试运行期间,每 60 秒收集一次单独的性能指标。这些指标中的每一个都代表单个应用程序或基础设施工作负载的性能。

通过相对于参考系统规范化不同的性能指标(例如每秒操作数或每秒事务数),计算每个图块的应用程序工作负载指标并将其聚合为该图块的分数。然后计算归一化分数的几何平均值作为图块的最终分数。最后,将所得的每个图块分数相加,以创建最终指标的应用程序工作负载部分。

使用类似的计算来创建最终指标的基础设施工作负载部分,不同之处在于,与应用程序工作负载不同,基础设施工作负载不是由用户显式缩放的。因此,基础设施工作负载被编译为单个组,并且不需要多块总和。

最终基准分数按加权平均值计算:应用程序工作负载部分占 80%,基础设施工作负载部分占 20%。选择这些权重是为了反映基础设施和应用程序工作负载对总体资源需求的相对贡献。

为了使最终的基准分数被视为合规,基准运行还必须满足许多条件,包括最低服务质量要求。

除了总体基准分数之外,VMmark 完整披露报告还包括每个底层工作负载的原始和标准化结果以及虚拟化平台配置的完整详细信息。在某些情况下,研究工作负载指标以及平台配置可以深入了解系统性能和扩展。

准备好开始了吗?

也感兴趣

  • 需要标准虚拟化基准
  • VMmark 2.x 将于 2017 年 9 月 26 日达到生命周期终止状态。
  • VMmark 3.x 结果

下载地址

VMmark 4.0.0

百度网盘链接: https://sysin.org/blog/vmware-vmmark/

  • VMmark 4.0.0 Template OVA
    File size: 7.72 GB
    File type: ova
    Name: VMmark-4.0.0-201.ova
    Release Date: 2024-04-18
    Build Number: 201
    SHA256SUM: 9b5e61de5f1d2be541fcca3d58c7a29633b78da19097846d36dab51c15392eec

更多:VMware 产品下载汇总

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1619315.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

GPT与GAN结合生成图像——VQGAN原理解析

1、前言 这篇文章,我们讲VQ_GAN,这是一个将特征向量离散化的模型,其效果相当不错,搭配Transformer(GPT)或者CLIP使用,达到的效果在当时可谓是令人拍案叫绝! 原论文:Tam…

栈和队列-介绍与实现(超级!!!详解-C语言)

目录 栈 栈的介绍 栈的概念 栈的结构 栈的实现 初始化栈 StackInit 销毁栈 StackDestroy 入栈 StackPush 出栈 StackPop 获取栈顶元素 StackTop 检查栈是否为空 StackEmpty 获取栈中有效元素个数 StackSize 队列 队列的介绍 队列的概念 队列的结构 队列的应用 队列的实现 …

LabVIEW与Modbus协议的多点温度监控系统

LabVIEW与Modbus协议的多点温度监控系统 随着工业自动化和智能化水平的不断提升,对于现场监控技术的需求日益增长。开发了一种基于LabVIEW与Modbus协议的多点温度监控系统,实现高效、准确的温度数据采集、处理和显示,以及数据存储功能&#…

【IR 论文】Google 对通过 prompt LLM 做 Query Expansion 的工作

论文:Query Expansion by Prompting Large Language Models ⭐⭐⭐ Google Research, arxiv:2305.03653 论文速读 之前我在论文笔记 Query2doc 中介绍了信息检索(IR)以及 Query Expansion 的相关背景知识。 本篇文章是 Google 发表的关于对…

Maven:配置与使用指南1

https://mvnrepository.com Maven 1.maven简介 不同模块的jar包以及同时设计的功能的微小变化版本; 真实的开发环境:我们将我们的源代码在服务器上重新编译重新打包,工程升级维护过程繁琐 1.Maven是一个项目管理工具,将项目开…

SpringBoot xxl-job 任务调度

首先官网下载xxl-job的源代码,然后切换到jdk8,等Maven下载依赖 执行mysql的脚本,修改连接配置,启动admin站点 默认地址 http://localhost:8080/xxl-job-admin/ 先新增一个任务执行器,指向未来任务代码的站点 然后在…

数学建模完整版

模型与适用题型 微分方程传染病预测模型 神经网络 层次分析法 粒子群算法 matlab 优劣解距离法

计算机组成原理—数据的表示和运算

二进制:2进1 八进制里的1位对应二进制里的三位 重点:转换为10进制

git常见命令(成长版)

ps:所谓成长版就是后续可能还会添加命令: 1.删除本地分支: git branch -d 分支名 2.拉取代码后默认master分支,切换到线上其他分支: (1)查看线上所有分支: git branch -a &#…

比特币之路:技术突破、创新思维与领军人物

比特币的兴起是一段充满技术突破、创新思维和领军人物的传奇之路。在这篇文章中,我们将探讨比特币发展的历程,以及那些在这一过程中发挥重要作用的关键人物。 技术突破与前奏 比特币的诞生并非凭空而来,而是建立在先前的技术储备之上。在密码…

贪心算法-活动安排问题和背包问题

实验6贪心算法-活动安排问题和背包问题 实验目的: 理解贪心算法的基本思想运用贪心算法解决实际问题 实验内容: 采用贪心方法编程实现以下问题的算法 1.如何安排下列活动使得使用的活动场所最少,并给出具体的安排方法。 活动 a b c …

全新Storm Core API管理系统源码 免授权版

全新Storm Core API管理系统源码 免授权版 本系统为API系统,实现了api集成等基础功能,以后可能会更新key调用api,或者实现付费功能,敬请期待,前端模板均无加密,用户可自行二开,具体请看图 测试环境:PHP7.2+MySQL5.6 访问:http://你的域名/install 进行安装 伪静态…

AIGC实战——基于Transformer实现音乐生成

AIGC实战——基于Transformer实现音乐生成 0. 前言1. 音乐生成的挑战2. MuseNet3. 音乐数据3.1 巴赫大提琴组曲数据集3.2 解析 MIDI 文件3.3 分词3.4 创建训练数据集 4. MuseNet 模型4.1 正弦位置编码4.2 多输入/输出 5. 音乐生成 Transformer 的分析6. 多声部音乐分词6.1 网格…

含匹配扰动的多智能体领航跟随一致性Matlab仿真

文章目录 [TOC](文章目录) 前言一、问题描述二、基于LQR的观测器和控制器设计1.观测器设计2.控制器设计 三、数值仿真四、参考文献总结 前言 ​本文探讨了带有匹配扰动的多智能体领航跟随一致性控制方法,并提供了相应的Matlab仿真代码。 具体的设计步骤如下&#…

Algorius Net Viewer 2024.2.1 (Windows) - 网络可视化、管理、监控和清点

Algorius Net Viewer 2024.2.1 (Windows) - 网络可视化、管理、监控和清点 Comprehensive software product for visualizing, administering, monitoring, and inventorying computers network of any level 请访问原文链接:Algorius Net Viewer 2024.2.1 (Windo…

【动态规划】C++ 子序列问题(递增子序列、数对链、定差子序列、斐波那契子序列...)

文章目录 1. 前言2. 例题最长递增子序列 3. 算法题3.1_摆动序列3.2_最长递增子序列的个数3.3_最长数对链[3.4_ 最长定差子序列](https://leetcode.cn/problems/longest-arithmetic-subsequence-of-given-difference/description/)3.5_最长的斐波那契子序列的长度3.6_最长等差数…

剪画APP动漫AI工具|短剧轻松变动漫,开辟出海新方向

近期,剪画全新升级“AI动漫”功能,让创作者们打开全新的视频创作方式。 这个功能把我们的短剧作品快速转化为动漫风格,非常精准和细腻 在剪画将AI动漫功能升级后,越来越多的使用者将短剧变身成动漫效果发布到平台后,…

Git 保姆级教程(一):Git 基础

一、获取 Git 仓库 通常有两种获取 Git 项目仓库的方式: 1. 将尚未进行版本控制的本地目录转换为 Git 仓库; 2. 从其它服务器克隆 一个已存在的 Git 仓库。 两种方式都会在你的本地机器上得到一个工作就绪的 Git 仓库。 1.1 git init(本地…

Fisher判别示例:鸢尾花(iris)数据(R)

先读取iris数据,再用程序包MASS(记得要在使用MASS前下载好该程序包)中的线性函数lda()作判别分析: data(iris) #读入数据 iris #展示数据 attach(iris) #用变量名绑定对应数据 library(MASS) #加载MASS程序包 ldlda(Species~…

c++的策略模式,就是多态

一、定义: 策略模式定义了一系列的算法,并将每一个算法封装起来,而且使它们还可以相互替换。 策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化。 二,核心 抽象策略(抽象基类)(Strategy&#xff09…