====== Виртуализация ресурсов и изоляция нагрузок ======
Раздел описывает методы виртуализации вычислительных, сетевых и дисковых ресурсов в центрах обработки данных, а также подходы к управлению распределением нагрузки между виртуальными машинами и физическими серверами.

===== Виртуализация ресурсов =====
Виртуализация — это технология, позволяющая создавать виртуальные экземпляры аппаратных ресурсов (серверов, хранилищ, сетей). Управление выполняет гипервизор — слой программного обеспечения, который распределяет вычислительные мощности между виртуальными машинами (ВМ) и обеспечивает их изоляцию.

==== Типы виртуализации ====
Существует два основных подхода к виртуализации:

^ Метод ^ Описание ^ Пример реализации ^
| **Полная виртуализация** | ВМ полностью изолирована от физического оборудования и не знает о существовании гипервизора. Эмулируется всё аппаратное окружение. | VMware ESXi, Xen |
| **Виртуализация с осведомлённой ОС (paravirtualization)** | Гостевая ОС «знает», что работает в виртуальной среде, и взаимодействует с гипервизором напрямую через специальные системные вызовы (hypercalls). За счёт этого достигается более высокая производительность. | KVM, Xen (PV) |

<WRAP center>
$$
\text{Server Hardware} \rightarrow \text{Hypervisor} \rightarrow \text{Virtual Machines (OS + Apps)}
$$
</WRAP>

<WRAP info>
  * **Поддержка нескольких арендаторов:** изоляция и управление вычислительными ресурсами между клиентами с разными политиками безопасности.  
  * **Мультидатацентровая архитектура:** объединение узлов из разных площадок в единую систему управления.  
  * **Мониторинг ресурсов:** постоянный контроль загрузки CPU, памяти, дисков и сетевых интерфейсов.  
  * **Контроль затрат:** оптимизация энергопотребления, охлаждения и распределения нагрузки для снижения операционных расходов.  
  * **Развёртывание приложений:** ускорение внедрения новых сервисов за счёт шаблонов и автоматизированных сценариев.
</WRAP>

==== Преимущества виртуализации ====
  * Консолидация серверов и сокращение потребления оборудования.  
  * Повышение эффективности использования вычислительных ресурсов.  
  * Гибкое масштабирование и балансировка нагрузки.  
  * Быстрое восстановление сервисов при сбоях.  
  * Снижение энергопотребления и уменьшение площади серверных.

<WRAP important>
  * Перегрузка гипервизора при чрезмерной плотности ВМ.  
  * Дополнительные накладные расходы на управление и мониторинг.  
  * Сложность миграции ВМ между различными архитектурами и гипервизорами.  
  * Повышенные требования к безопасности и сетевой сегментации.
</WRAP>

===== Управление ресурсами =====
Эффективное управление ресурсами ЦОД включает планирование, распределение и мониторинг нагрузки на уровне виртуальных машин и физических серверов.  

Основные задачи:
  * распределение ресурсов в соответствии с приоритетами сервисов и SLA;
  * адаптивное перераспределение мощности в зависимости от реальной нагрузки;
  * поддержание стабильной производительности без избыточного расхода энергии.

==== Влияние гипервизора ====
Производительность ЦОД во многом определяется реализацией гипервизора.  
Коммерческие и открытые платформы используют следующие подходы:
  * **трассировка (trace-based):** анализ использования ресурсов для прогнозирования нагрузки;  
  * **кластеризация ВМ:** оптимизация размещения машин для повышения производительности;  
  * **балансировка нагрузки:** автоматическое перераспределение задач между узлами.  

Однако эти методы могут вызывать дополнительную нагрузку на процессоры и сеть.

===== Развёртывание виртуальных машин =====
Современные ЦОД используют параллельное развёртывание множества ВМ для сокращения времени выполнения задач.  
Главные принципы:
  * минимизация общего времени вычислений;  
  * балансировка вычислительных и дисковых операций;  
  * применение алгоритмов многоцелевой оптимизации (multi-objective optimization) для VM deployment.  

<WRAP center>
$$
T_{task} = \min \sum_{i=1}^{n} (t_{VM_i} + t_{I/O_i})
$$
</WRAP>

<WRAP info>
  * Оптимизация расписания ВМ с учётом характера нагрузки (CPU- или I/O-интенсивной).  
  * Балансировка с учётом сетевых задержек и пропускной способности.  
  * Соблюдение SLA при параллельном исполнении задач.
</WRAP>

===== Миграция виртуальных машин =====
Миграция ВМ применяется для перераспределения нагрузки и снижения энергопотребления без остановки сервисов.  

Этапы процесса:
  * анализ состояния серверов и виртуальных машин;  
  * выбор целевых узлов с меньшей загрузкой;  
  * передача состояния ВМ с минимальным временем простоя.

<WRAP center>
$$
E_{total} = \sum (P_{server} \times T_{active}) + E_{migration}
$$
</WRAP>

Используемые методы:
  * **GVMC (Green VM Migration Controller)** — учитывает загрузку и энергопотребление при миграции;  
  * **Генетические алгоритмы** — оптимизируют маршруты перемещения ВМ в кластере;  
  * **Марковские модели** — прогнозируют изменение нагрузки и корректируют размещение ВМ в реальном времени.

<WRAP tip>
  * Сокращение энергопотребления достигается за счёт динамической миграции ВМ.  
  * Чрезмерная частота миграций увеличивает накладные расходы.  
  * Важно учитывать сетевую задержку и время переключения контекста.
</WRAP>

===== Ключевые идеи =====
<WRAP tip>
  * Виртуализация — базовый инструмент гибкости и масштабируемости ЦОД.  
  * Полная виртуализация обеспечивает максимальную изоляцию, а виртуализация с осведомлённой ОС — оптимальную производительность.  
  * Гипервизор управляет распределением ресурсов и безопасностью.  
  * Эффективное управление нагрузкой требует постоянного мониторинга.  
  * Миграция ВМ — инструмент повышения энергоэффективности и устойчивости.  
  * Цель — поддерживать стабильную работу инфраструктуры при минимальных издержках.
</WRAP>