それでは、仮想化したサーバ上で同時に複数台のゲストOSで、同じベンチマークを実行した場合のパフォーマンスの変化はどうでしょうか。
その結果が図1、2です。それぞれの数値については、表4、5となります。おそらく予想通りの結果かと思いますが、いかがでしょうか。
図1：仮想化環境におけるベンチマークグラフ（キャッシュ大）
| 同時実行数 |
実行時間 |
単独の場合との差 |
| 2台 |
187秒 |
2.03倍 |
| 3台 |
290秒 |
3.15倍 |
| 4台 |
408秒 |
4.43倍 |
表4：仮想化環境におけるベンチマーク結果（キャッシュ大）
図2：仮想化環境におけるベンチマークグラフ（キャッシュ小）
| 同時実行数 |
実行時間 |
単独の場合との差 |
| 2台 |
717秒 |
2.09倍 |
| 3台 |
1135秒 |
3.31倍 |
| 4台 |
1693秒 |
4.94倍 |
表5：仮想化環境におけるベンチマーク（キャッシュ小）
単独の場合との差に注目すると、同時に実行する数が増えるにしたがって、仮想化のオーバーヘッドの影響によりわずかずつ実行時間が延びています。またキャッシュが有効な場合（キャッシュ大）の方が実行時間の伸びが抑えられているのがわかります。
今回のテストでは、I/O負荷の影響がわかりやすいように参照系の「select」テストを用いました。LAMPでの利用であれば参照系の割合が高いため、今回の検証のようにキャッシュを適切に設定して利用することで、かなりのパフォーマンス改善ができるでしょう。しかし、更新系の処理の多いアプリケーションが中心の場合には、参照系に比べて改善が難しいため、仮想化したサーバでの利用は注意が必要です。
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