Cloud providers offer a variety of execution platforms in form of bare-metal, VM, and containers. However, due to the pros and cons of each execution platform, choosing the appropriate platform for a specific cloud-based application has become a challenge for solution architects. The possibility to combine these platforms (e.g. deploying containers within VMs) offers new capacities that makes the challenge even further complicated. However, there is a little study in the literature on the pros and cons of deploying different application types on various execution platforms. In particular, evaluation of diverse hardware configurations and different CPU provisioning methods, such as CPU pinning, have not been sufficiently studied in the literature. In this work, the performance overhead of container, VM, and bare-metal execution platforms are measured and analyzed for four categories of real-world applications, namely video processing, parallel processing (MPI), web processing, and No-SQL, respectively representing CPU intensive, parallel processing, and two IO intensive processes. Our analyses reveal a set of interesting and sometimes counterintuitive findings that can be used as best practices by the solution architects to efficiently deploy cloud-based applications. Here are some notable mentions: (A) Under specific circumstances, containers can impose a higher overhead than VMs; (B) Containers on top of VMs can mitigate the overhead of VMs for certain applications; (C) Containers with a large number of cores impose a lower overhead than those with a few cores.

中文翻译：

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CPU 固定的艺术：评估和改进虚拟化和容器化平台的性能

云提供商以裸机、VM 和容器的形式提供各种执行平台。但是，由于每个执行平台的优缺点，为特定的基于云的应用程序选择合适的平台已成为解决方案架构师的挑战。组合这些平台的可能性（例如在虚拟机内部署容器）提供了新的能力，使挑战更加复杂。然而，关于在各种执行平台上部署不同应用程序类型的利弊的文献中很少有研究。特别是，文献中尚未充分研究对不同硬件配置和不同 CPU 配置方法（例如 CPU 固定）的评估。在这项工作中，容器、VM、和裸机执行平台针对现实世界的四类应用程序进行测量和分析，即视频处理、并行处理（MPI）、Web处理和No-SQL，分别代表CPU密集型、并行处理和两个IO密集型进程. 我们的分析揭示了一组有趣且有时违反直觉的发现，解决方案架构师可以将这些发现用作最佳实践，以有效部署基于云的应用程序。这里有一些值得注意的地方： (A) 在特定情况下，容器可能会产生比虚拟机更高的开销；(B) 虚拟机之上的容器可以减轻某些应用程序的虚拟机开销；(C) 具有大量内核的容器比具有少量内核的容器的开销更低。即视频处理、并行处理（MPI）、Web 处理和 No-SQL，分别代表 CPU 密集型、并行处理和两个 IO 密集型进程。我们的分析揭示了一组有趣且有时违反直觉的发现，解决方案架构师可以将这些发现用作最佳实践，以有效部署基于云的应用程序。这里有一些值得注意的地方： (A) 在特定情况下，容器可能会产生比虚拟机更高的开销；(B) 虚拟机之上的容器可以减轻某些应用程序的虚拟机开销；(C) 具有大量内核的容器比具有少量内核的容器的开销更低。即视频处理、并行处理（MPI）、Web 处理和 No-SQL，分别代表 CPU 密集型、并行处理和两个 IO 密集型进程。我们的分析揭示了一组有趣且有时违反直觉的发现，解决方案架构师可以将这些发现用作最佳实践，以有效部署基于云的应用程序。这里有一些值得注意的地方： (A) 在特定情况下，容器可能会产生比虚拟机更高的开销；(B) 虚拟机之上的容器可以减轻某些应用程序的虚拟机开销；(C) 具有大量内核的容器比具有少量内核的容器的开销更低。我们的分析揭示了一组有趣且有时违反直觉的发现，解决方案架构师可以将这些发现用作最佳实践，以有效部署基于云的应用程序。这里有一些值得注意的地方： (A) 在特定情况下，容器可以施加比虚拟机更高的开销；(B) 虚拟机之上的容器可以减轻某些应用程序的虚拟机开销；(C) 具有大量内核的容器比具有少量内核的容器的开销更低。我们的分析揭示了一组有趣且有时违反直觉的发现，解决方案架构师可以将这些发现用作最佳实践，以有效部署基于云的应用程序。这里有一些值得注意的地方： (A) 在特定情况下，容器可能会产生比虚拟机更高的开销；(B) 虚拟机之上的容器可以减轻某些应用程序的虚拟机开销；(C) 具有大量内核的容器比具有少量内核的容器的开销更低。