An Empirical Study of Memory Sharing in Virtual Machines

https://www.usenix.org/conference/atc12/technical-sessions/presentation/barker

An Empirical Study of Memory Sharing in Virtual Machines | USENIX

전체적인 논문 요약

• 실제 메모리 및 특정 시나리오 두 가지의 트레이스를 사용하여 페이지 공유의 실제 문제에 대해 연구한 논문이다.
  • real world 트레이스에서는 약 15%의 sharing level 을 관찰했는데, 이는 중요하긴 하지만 예상보다는 낮은 sharing 정도였다. 흥미로운 점은, 연구에서 본 대부분의 sharing 은 self-sharing 에서 비롯되었으며, 이 경우에는 가상화가 불필요하다.
• 공유에 영향을 미치는 다양한 요소에 대한 연구를 진행했다.
  • homogeneity 플랫폼의 핵심 역할(이종 시스템보다 동종 시스템에서 비교적 많은 sharing 이 관찰됨)
  • OS 특성 및 애플리케이션 수정의 다양한 점진적인 영향 관찰(OS family, application setup, OS version, OS architecture)
  • 새로운 기술(ASLR과 같은)은 sharing 에 영향을 미칠 수 있다

 

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아마존 EC2 와 같은 대규모 데이터 센터의 서비스의 운영자는 고객에게 기계 리소스를 임대한 다음, 고객은 임대한 기계에서 자체 애플리케이션을 운영한다. 단일 물리적 서버가 여러 고객에게 제공되어야 하기 때문에 공급자는 가상 머신을 이용하여 사용자들을 격리한다. 이러한 모델에서 메모리 효율성은 종종 개별 물리적 서버에서 서비스 제공자가 서비스할 수 있는 고객 수를 결정하는 병목 리소스가 될 수 있다. 대부분의 가상화된 시스템은 단순히 VM 간에 사용 가능한 물리적 메모리를 분할하기 때문에, 각 VM이 소비하는 메모리 양을 기반으로 시스템당 가능한 고객 VM 수가 대략적으로 계산될 수 있다. 그런데 만약, 적은 양의 메모리만 사용하여 각 고객에게 서비스를 제공할 수 있다면 주어진 서버에서 더 많은 고객을 잠재적으로 처리할 수 있으므로 활용도가 높아지고 하드웨어 비용이 절감된다.

 

 

Background & Motivation

전통적인 컴퓨터 vs 가상 머신

가상 머신은 가상화를 사용한 가상 환경인데, 가상화 기술을 사용하기 이전에, 전통적인 컴퓨터에서는 물리적인 컴퓨터 하나에 하나의 OS 만 설치가 가능했다.

이런 방식에는 몇가지 문제점이 있었는데,

1. 실제 CPU 가 모두 활용된다면 가장 좋은 퍼포먼스를 낼 수 있었겠지만, 실제로 CPU 를 100% 사용하지 못하는 경우가 많았다.

2. 새로운 OS 가 필요할 때마다 컴퓨터를 추가해야하고, 이는 물리적 공간의 증가, 즉 낭비로 이어졌다.

이렇게 남는 자원을 잘 활용하기 위해서 서버 가상화 기술을 이용한 여러개의 가상 머신으로 나누어 사용하게 되었고, 각각의 가상 머신은 독립적인 물리 서버처럼 동작한다.

 

 

 

 

가상 머신에서 메모리 주소 체계

가상화 환경에서 메모리 주소 체계를 살펴보면, 그림과 같이 가상주소, 물리주소, 머신 주소라는 세 단계를 가진다.

가상 머신에서 동작하는 게스트 운영체제는 가상화 환경에서 동작한다는 사실을 모르는 상태이며, 하이퍼바이저의 중재 아래 실제 물리 주소로 변환해서 사용된다.

 

만약에 이런식으로 페이지 중복이 발생하면,

중복된 부분을 제거하고, 동일한 페이지는 공유함으로써 자원을 효율적으로 공유하기 위해 여러가지 Page Sharing 방식을 사용할 수 있다.

 

 

Page Sharing 은 크게 두가지 종류가 있을 수 있다.

• self-sharing: 개별 VM 내에서 공유하는 방식이며, 왼쪽 그림 예시를 보면 machine 당 A, B, C 3 copy 씩 존재하므로 6개의 중복 페이지들을 절약할 수 있다.
• Inter-VM sharing: 여러 VM에서 공유하는 방식이고, 오른쪽 그림 예시를 보면 하나의 shared machine 의 VM 에 3개의 unique 페이지 A, B, C 가 존재하지만, 하이퍼바이저는 copy 페이지들을 공유할 수 있으므로 6개의 중복 페이지들을 절약할 수 있다.

 

 

다시 페이지 중복 예시로 돌아와서, Inter-VM sharing 의 하나의 예시 Contents Based Page Sharing 를 알아보자.

Contents Based Page Sharing 이란 여러 VM에서 동일한 메모리 페이지를 제거하자는 아이디어로부터 시작되었다.

하이퍼바이저가 VM의 페이지들를 가져와 물리적 메모리에 매핑하고, 이 하이퍼바이저가 중복 페이지들을 탐지하여 중복을 제거하는 것이다. 이 페이지들의 원본을 copy-on-write references 로 대체하며, 과다 사용한 페이지에 대해서는 free 를 함으로써 자원을 절약 할 수 있다.

Copy-on-Write in Operating System
Copy-on-Write(CoW) 는 주로 부모 및 자식 프로세스가 초기에 동일한 메모리 페이지를 공유할 수 있도록 하는 리소스 optimization 기술입니다. 상위 또는 하위 프로세스가 공유 페이지를 수정하는 경우에만 페이지가 복사됩니다.
(데이터의 단위가 복사되었지만 수정되지 않은 경우 "복사" 는 주로 원본 데이터에 대한 참조로 존재할 수 있습니다.)

CoW 기술의 주요 의도 는 상위 프로세스가 하위 프로세스를 생성할 때마다 상위 프로세스와 하위 프로세스가 처음에 메모리에서 동일한 페이지를 공유한다는 것입니다. 따라서 만약 상위 또는 하위 프로세스가 공유 페이지를 수정하려고 하면, 이 페이지의 사본이 생성되고 수정은 다음에서만 수행됩니다. 해당 프로세스에 의해 페이지 사본이 생성되며 다른 프로세스에는 영향을 미치지 않습니다.

출처: https://www.studytonight.com/operating-system/copyonwrite-in-operating-system

 

 

이 연구와 함께 읽어보면 좋을 관련 연구는 세 가지 정도 있다.

• Memory resource management in VMware ESX server, SIGOPS 2002
  • https://dl.acm.org/doi/10.1145/844128.844146
  • 주기적으로 메모리를 스캔하여 중복을 감지하는 방법으로 접근한 연구
  • ESX Server 에 contents based page sharing 방식을 적용
  • 일부 케이스들에 대해서 30% 이상의 메모리 절약이 나타났다
• Difference Engine: Harnessing Memory Redundancy in Virtual Machines. OSDI 2008
  • https://www.usenix.org/conference/osdi-08/difference-engine-harnessing-memory-redundancy-virtual-machines
  • 서로 매우 유사한 페이지 granularity 와 patching 페이지에 대해 sharing memory 를 적용한 연구
  • sub-page level sharing 과 page patching 을 이용하는 방법
  • 일부 케이스들에 대해서 60% 이상의 메모리 절약이 나타났다
• Satori: Enlightened Page Sharing, ATC 09
  • https://www.usenix.org/conference/usenix-09/satori-enlightened-page-sharing
  • short-lived 페이지를 보는 데 집중한 연구
  • 가능한 sharing memory 의 90% 를 포착할 수 있었다는 연구 결과

이전 연구들에서는 대부분의 페이지 공유가 여러 컴퓨터에서 공통적으로 사용되는 OS 라이브러리와 같은 중복 메모리 영역으로 인해 발생한다고 제안되었다.

 

 

연구자들은 간단한 벤치마크 실험을 진행하면서, 가상화된 환경에서 발견된 공유의 상당 부분이 실제로 각 VM 내부에 있다는 사실이 발견했다. 이는 제안한 이전 연구와 반대되는 결과로, 제로 페이지를 제외하고 평균적으로 총 메모리의 436MB를 공유할 수 있지만, 이 중 2/3(67%)는 개별 VM 내 self-sharing 페이지로 인한 것이며 나머지 3분의 1은 inter-vm sharing 으로 인한 것이었다. 

(제로 페이지를 추가하여 통계를 내면, 내부 공유 비율이 3/4(77%) 이상으로 증가하게 된다.)

 

이는 메모리 공유가 관리되는 방식(예를 들어 더 많은 VM을 함께 배치해도 공유 수준이 크게 증가하지 않을 수 있다는 점)과

메모리 공유가 구현되는 방식(예를 들어 단일 OS 내에서 공유하는 것은 여러 VM에서 공유하는 것만큼 효과적일 수 있다는 점) 모두에 영향을 미친다.

 

 

 

문제 정의 및 실험 방법

• 일반적인 실제 기계에서는 어떤 수준의 page sharing 이 주로 일어날 것인가?
  • self-sharing vs inter-vm sharing
  • laboratory study와 어떻게 다른가?
• sharing potential에 영향을 미치는 요소는 무엇인가?
  • mac/win/linux (OS), mixed versions (major, minor versions), 32/64 bit (architecture of OS
  • 새로운 OS 기술이 sharing에 어떤 영향을 미칠 것인가?

 

• Memory Buddies Traces: collect memory snapshots every 30 minutes
  • https://traces.cs.umass.edu/index.php/CpuMem/CpuMem
• 실제 memory traces 와 시나리오 기반 추가 traces 분석
• 스캐닝과 스냅샷 을 이용하여 중복 해시를 탐지한다.

 

 

 

실험 결과

실제 메모리 트레이스의 Sharing 경향

실제 메모리 트레이스의 Self-Sharing 경향

x: sampling of 7 of our machines y: total % of possible self-sharing, memory snapshots for week long period

먼저 실제 메모리 트레이스의 sharing 경향을 보기 위해 일주일동안 30분마다 수집한 트레이스의 self-sharing 에 대한 최대값, 최소값, 그리고 평균값에 대해 집계한 그래프를 보면 (E는 굉장히 특이한 경우이므로 제외하고 해석)

• self-sharing 의 점유율의 평균값이 10%가 넘는다
  • 이 값은 크지는 않지만 확실히 중요하다.
  • 위 집계값은 제로 페이지를 완전히 제외한 값이다.
  • 만약 제로 페이지를 추가하여 집계하면 훨씬 더 많은 self-sharing 점유율이 도출된다.
• self-sharing maximum 값이 약 50% 까지 존재한다.
  • 트레이스 수집 기간 동안 특정 시점에 많은 기계가 매우 높은 수준의 내부 중복성을 가지고 있었음을 알 수 있다.
• minimum 값을 보면 트레이스 수집 일주일간 항상 최소 약 5% 이상의 내부 중복 가능성을 보여주었다.

 

실제 메모리 트레이스의 Inter-VM Sharing 경향

x: variety of pairing of machines (6 most machine pairs shares the most) y: inter VM sharing

Inter-VM sharing 경향을 보면, (그래프는 inter-VM sharing 이 가장 높은 쌍 6개를 보여주고 있음)

inter-VM sharing의 평균값은 약 2%로 매우 낮으며, 나머지 15개의 페어링에서는 더 낮은 0.1% 의 inter-VM sharing 이 관찰되었다.

maximum 값을 보더라도 페어링 머신에서 inter-VM sharing은 6%를 넘지 않았다.

 

 

 

왜 self-sharing 이 크게 나타났을까? 그 이유를 알아보고자 케이스 스터디가 진행되었다.

linux desktop 에서 linux memory tracker 를 사용하여 트레이스 추출하게 되면, 페이지의 내용과 이를 사용하는 프로세스를 추적할 수 있고, 개별 페이지의 해시 값을 알 수 있다고 한다.

=> 높은 Sharing 참여 프로세스(최소 30%) 는 GUI apps/libs 와 관련되어 있다  => 시스템 백그라운드 프로세스들은 sharing 에 적게 관련되어 있다.

=> 거의 모든(94%) 자체 공유가 공유 라이브러리 및 프로그램 힙과 관련이 있다.

이 트레이스의 sharing 참여도를 분석해 본 결과, 왼쪽 그래프를 보면, 데스크 탑 애플리케이션을 분석한 것이라 그런지 GUI 프로세스가 메모리 사용량을 지배한다는 점을 알 수 있다.

 

오른쪽은 개별 공유 라이브러리와 나머지 요소들의 sharing 참여도를 분석한 그래프인데, x축의 빨간 색은 개별 공유 라이브러리를 각각 나타내고, 파란색의 libraries는 전체 공유 라이브러리 합계, heap은 모든 프로그램 힙, 그리고 stacks은 모든 프로그램 스택을 나타낸다.

 

그래프를 보면 50%에 달하는 self-sharing 이 프로그램 힙과 관련이 있음을 알 수 있다.

이렇게 힙 페이지가 가장 많이 공유되고 있는 상황은 특정 데이터 구조를 반복적으로 할당하고 해제하는 부산물일 가능성이 높다.

왜냐하면 페이지 사본에는 현재 사용중인 페이지 뿐만 아니라 OS 에서 아직 회수하지 않은 오래된 페이지가 포함될 수 있기 때문이다.

 

공유 라이브러리 중 가장 많이 공유되는 단일 라이브러리는 Firefox에서 사용하는 사용자 인터페이스 라이브러리인 libxul이다. libc와 같은 다른 라이브러리가 더 널리 사용되지만, 전반적으로 훨씬 적은 공유에 관여했다.

 

위 결과로 해당 프로세스들에서 데이터 할당이 중복되고 자체 공유가 많이 발생함을 알 수 있었다.

 

 

 

Sharing 에 영향을 주는 요소

Sharing 에 영향을 줄 수 있는 요소로 플랫폼의 동질성을 생각해 볼 수 있다.

 

먼저 real-world 트레이스 분석과 같이 self-sharing 에 대한 영향을 분석해보면,

OS 제품군 및 버전을 보는 것만으로도 상당한 차이점이 있음을 알 수 있다.

MAC, Windows XP VM의 경우 Windows 7, Linux VM 들에 비해 훨씬 더 높은 self-sharing 을 나타낸다.

(=> Mac OS X 및 Windows XP 시스템이 더 높은 수준의 내부 메모리 중복성을 지향하는 경향이 있으며 이 중복성을 활용하면 더 큰 이점을 볼 수 있음)

 

특히 VM이 새로 부팅되었지만 더 이상 소프트웨어를 실행하고 있지 않음을 나타내는(no-app) 빨간 바를 보면, 

server 또는 desktop 과 같이 응용 프로그램을 추가할 때 공유가 no-app에 비해 크게 바뀐점이 없다는 것을 알 수 있다. 

이는 기본 시스템이 대부분의 self-sharing 을 제공하며, user-level applications에서는 아주 작은 sharing 증가를 포함한다는 점을 뜻한다.

 

또 다른 흥미로운 점은 32비트 시스템에서 64비트 시스템으로 전환할 때 Ubuntu의 두 버전에서 공유하는 기본 시스템이 크게 감소한다는 것이다. (=> 32비트 시스템 라이브러리보다 64비트 시스템 라이브러리에서 더 낮은 수준의 중복성을 나타낸다.)

 

참고로 두 버전에서 CentOS 에 대해 공유하는 비율은 매우 낮다. 

이는 앞쪽의 process 별 분석에서 추론할 수 있듯이, 주로 GUI가 없기 때문이라고 볼 수 있다.

 

이제 플랫폼 동질성에 대한 Inter-VM Sharing 영향을 분석해보면,

모든 페어링에 대한 완전한 결과는 그래프에 생략되어 있지만 대표적인 샘플은 그림 8 과 9에 나와 있다.

그림 8은 선택된 페어링에 대한 Inter-VM Sharing 의 메가바이트 단위 절대적인 값을 보여주고, 

그림 9는 각 페어링에 대한 self-sharing 과 inter-VM sharing 의 상대적 중요성을 보여준다.

 

첫 번째 알 수 있는 점은 major OS (Mac OS X - Windows 또는 Linux) 간의 페어링에서는 Inter-VM sharing 이 무시할 수 있는 정도라는 점이다. 그래프 외의 모든 경우에 대해, 이러한 쌍은 그림 8에서 볼 수 있는 것처럼 mac/win7-64 쌍과 매우 유사하다.

그래프를 보면 no-app(기본 시스템) 의 inter-vm sharing 은 거의 없고, 서버 애플리케이션이나 데스크탑 애플리케이션을 셋업 했을 때 아주 작은 inter-vm sharing 을 관찰 할 수 있다.

 

애플리케이션 셋업 시 작은 inter-vm sharing 이 관찰 된 이유는 공유 리소스 파일 때문일 가능성이 높고, 그래서 서버 케이스보다 데스크탑 케이스에서 훨씬 더 크다고 생각할 수 있다.

 

 

두번째 알 수 있는 점은 공통 major 플랫폼의 다른 버전을 함께 사용하면 no-app(기본 시스템)에서 inter-vm sharing 이 매우 작은 값이지만, 공통 응용 프로그램의 경우 inter-vm sharing 의 비율이 증가됨을 관찰 할 수 있다.

 

기본 시스템에는 inter-VM sharing 이 5% 미만으로 거의 없지만, 애플리케이션을 셋업 하면 inter-VM sharing 양이 크게 증가한다.

이는 office 프로그램과 같은 많은 응용 프로그램 자체가 이러한 시스템에서 동일한 버전을 실행하여 상당한 양의 inter-VM sharing 이 추가되기 때문이다.

 

마찬가지로, Ubuntu 페어링을 살펴보면, Ubuntu 10.04와 10.10 32비트 간에 75% self-sharing 을 살펴봤을 때, no-app 기본 시스템에서 inter-vm sharing 이 매우 작은 값이라는 점을 알 수 있지만, 앱 셋업을 하게 되면 상당한 응용 프로그램 공유가 표시된다.

 

 

세번째로 inter-vm sharing 에 영향을 줄 수 있는 요소로 os architecture 가 있다.

32비트에서 64비트로 OS architecture 을 변경할 때를 관찰해보면, 대부분의 inter-vm sharing 을 완전히 제거하는 주요 OS 버전을 변경하는 것보다 훨씬 "덜" 영향이 있다.

 

아키텍처별 동작을 볼 수 있는 한 가지 주목할만한 사례는 두 개의 64비트 Ubuntu 버전(ub04-64/ub10-64)을 페어링할 때이다. 

이 경우, no-app 시스템의 80%에 달하는 공유는 self-sharing 이 아닌 inter-vm sharing 으로 인한 것이다.

그 이유는 이전에 그림 7에서 볼 수 있는 것처럼 두 시스템 모두 self-sharing 이 최소화되었기 때문일 수 있다.

 

정리하자면, family, applications, version, architecture 순으로 inter-VM sharing 을 감소시키는 영향이 크기 때문에,

inter-VM sharing 을 개선하기 위해 family, applications, version, architecture 순으로 수정해보는 노력을 할 수 있다.

 

 

 

Memory Security and Sharing

마지막으로 OS 기술의 발전이 sharing 에 어떤 영향을 미치는지 알아보자.

 

운영 체제 설계자는 공격자로부터 시스템을 강화하고 악용 기회를 줄이기 위한 새로운 방법을 끊임없이 모색하고 있다. 

한 가지 일반적인 공격은 메모리 버퍼 오버플로 공격이다. 만약 메모리 오버플로우가 일어나서 덮어쓴 메모리가 키 라이브러리 기능과 같이 알려진 주소에 있는 경우에는 메모리를 다루는 데에 오류가 발생하여 잘못된 동작을 야기할 수 있다. 이러한 종류의 공격에 대해 시스템을 강화하기 위해, 최신 운영 체제는 메모리에서 주요 라이브러리 및 프로그램 리소스(예: 힙)의 위치를 ​​무작위로 지정하는 주소 공간 레이아웃 무작위화 기술을 사용한다. 

이 기술은 공격자가 알려진 주소를 사용하는 것을 방지하기 위해 설계되었으며, 그림 13a에 표시된 주소 공간의 예에 대해 두 가지 가능한 무작위화가 그림 13b 및 13c에 나와 있다.

 

주소 공간 레이아웃 무작위화는 좋은 보안 수단이지만, 동일한 VM 에 대해 메모리 적재 시마다 달라지는 기법이므로, 페이지 공유 가능성에 영향을 미칠 가능성이 있다. ASLR이 활성화된 경우에는 동일한 소프트웨어를 실행할 수 있는 두 VM의 메모리 내용이 달라질 수 있으므로 공유 가능성이 줄어든다. 예를 들어, 그림 13b 및 13c에서 보여주는 랜덤화된 주소 공간은 랜덤화되지 않은 경우보다 더 적게 공유할 수 있다. 

 

연구에서는 여러 운영 체제에서 여러 구현을 평가하여 ASLR이 공유 가능성에 미치는 영향에 대한 연구를 수행했다.

• Ubuntu 10.10 64비트 (표준 Ubuntu 커널 버전/패치된 PaX버전 2.6.32)
• Windows 7 64비트
• Mac OS X 10.7

총 4개의 기기에서 실험이 진행 되었는데, 이 실험의 의도는 4가지 ASLR 구현 각각에 대해, 무작위화가 공유에 영향을 미치는지 여부를 식별하고, 만약 그렇다면 이 영향의 범위를 결정하고자 하는 것이었습니다.

이를 위해 각각은 동일한 기본 이미지에서 부팅되는 시나리오를 시뮬레이션합니다. 

(왜냐하면 기본 이미지 부팅은 가상화와 페이지 공유 둘다 확인할 수 있는 시나리오이며, 사용자가 sharing 가능성을 fine-tuning 하게 되는 경우를 나타냅니다. )

 

테스트 방식은 다음과 같다.

1. ASLR을 전역적으로 비활성화

2. VM을 재부팅하여 메모리를 안정적인 상태로 재설정하고, 셸 스크립트 또는 배치 파일을 사용하여 미리 정의된 응용 프로그램 목록(웹 브라우저, 텍스트 편집기, 사무용 소프트웨어, 음악 플레이어 등)을 열어 VM의 메모리를 채운다.

3. 메모리 내용이 안정화된 후, '무작위화되지 않은' 메모리 스냅샷을 캡처한다.

4. ASLR을 전역적으로 활성화한다.

5. 재부팅한 다음 스냅샷 절차를 다시 반복하여 '무작위' 스냅샷을 얻는다.

 

 

공유 감소 비율에 대한 결과는 그림 14 에 확인할 수 있다. 총 공유 감소는 self-sharing 및 inter-VM sharing 으로 더 세분화되어 분석했습니다. – 주의할 점은, self-sharing 과 inter-vm sharing 이 총 sharing 에 동등하게 기여하지 않기 때문에 total-sharing 에는 이들 값이 추가되지 않는다는 점이다.

 

ASLR 을 활성화 하게 되면, total sharing 이 작지만 눈에 띄게 감소하는 것을 볼 수 있다. 

주의할점은 Mac 은 시스템 자체에 대해 무작위화가 비활성화되지 않았으므로. 눈에 띄는 total sharing 감소를 관찰 할 수 없었다.

(Mac Lion 내에서 무작위화를 비활성화하는 직접적인 방법은 없습니다. – 알려진 유일한 방법은 프로세스 생성 중에 특정 POSIX 플래그를 설정하는 것입니다. 이를 활용하기 위해 단순히 이 플래그를 설정한 다음, 무작위화 없이 실행되는 대상 응용 프로그램을 생성하는 스크립트를 작성합니다.)

이외의 다른 sharing 들을 약 10% 이상의 total sharing 감소가 관찰되었다.

 

좀더 자세히 보면, Linux의 경우 ASLR은 self-sharing 및 inter-vm sharing 모두 줄였다. 

그러나 Windows의 경우, total-sharing 이 inter-vm sharing 으로 인한 것이었다. windows 에서 self-sharing은 시스템은 무작위화에 상관없이 동일한 양을 공유한 것이다. 이는 가상화되지 않은 환경에서, Windows에서의 공유가 ASLR의 영향을 전혀 받지 않는다는 것을 의미한다. 

Mac OS X에서는 Windows와 반대 동작이 관찰되었는데, inter-vm sharing 감소가 관찰되지 않았기 때문에 여기에서 모든 감소는 모두 self-sharing 으로 인한 것이다. 이에 대한 한 가지 이유는 자체 공유의 상대적인 양일 수 있다. (그림 7. 앞쪽에서 확인했듯이 Mac OS X의 자체 공유는 Windows 7보다 훨씬 높음)

 

 

 

결론

결론적으로 페이지 공유는 메모리 효율성을 높일 수 있는 기회를 제공하기 위해 나온 개념이지만, 

메모리 효율성을 증가시키는 이점을 극대화 하기 위해서는 페이지 공유에 영향을 미치는 요인을 이해하는 것이 중요하다. 

 

이 연구에서는 페이지 공유의 소스에 대한 조사 및 분석을 제시하며 많은 경우 공유 가능성의 대부분은 여러 시스템, Inter-VM Sharing 이 아니라 단일 시스템, Self-Sharing 의 중복성에 기인한다는 것을 발견했다. 이것은 Sharing 이 가상화된 시스템에 제한될 필요 없이 단일 VM 수준에서 또한 효과적으로 활용될 수 있음을 시사한다.

 

또한, VM 간 공유를 위해, 여러 애플리케이션 플랫폼을 조사하고 운영 체제 동질성이 Inter-VM Sharing 의 가장 중요한 구성 요소라는 점을 발견했다. (애플리케이션과 아키텍처 및 버전 동질성은 그 다음 요소)

 

그리고, Linux 커널 내에서 자체 공유에 대한 Case Study 를 수행하고, GUI 응용 프로그램 및 관련 시스템 라이브러리가 자체 공유 가능성의 가장 명확한 소스임을 발견했다. (Linux 외 다른 OS 에서도 동일한지 향후 연구로 남겨 둠)

 

마지막으로, 주소 공간 레이아웃 무작위화가 공유 가능성에 미치는 영향을 조사했다. 그 결과 모든 주요 시스템에서 이 기능이 공유 잠재력에 측정 가능한 부정적인 영향을 미친다는 것을 발견했다.