Avaliação de Desempenho de Técnicas de Migração de Máquinas Virtuais para o Ambiente de Computação em Nuvem
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| Data de Publicação: | 2017 |
| Outros Autores: | , , , , , , |
| Tipo de documento: | Artigo |
| Idioma: | por |
| Título da fonte: | ForScience: revista científica do IFMG |
| Texto Completo: | http://www.forscience.ifmg.edu.br/forscience/index.php/forscience/article/view/186 |
Resumo: | As ferramentas de virtualização têm um papel fundamental no crescimento da utilização da Computação em Nuvem. Por meio da virtualização, é possível realizar a migração de máquinas virtuais dentro de um provedor de serviços de nuvem, proporcionando a utilização eficiente dos recursos. Entretanto, não oram evidenciadas quais técnicas são mais indicadas de acordo com os cenários distintos de carga no qual o sistema está operando. Diferentemente das avaliações de desempenhos simplesmente comparativas encontradas na literatura, este trabalho propõe a utilização de um modelo estatístico consistente para avaliação de desempenho das técnicas de migração: (i) live migration e (ii) non-live migration. O objetivo do modelo estatístico é identificar o comportamento das técnicas de migração de máquinas virtuais sob diferentes situações de cargas de trabalho. O modelo estatístico proposto para utilização é composto pela abordagem de avaliação de desempenho das técnicas de migração de máquina virtual combinado com o planejamento de experimentos de projeto fatorial 2k.Palavras-chave: Migração. Máquinas Virtuais. Avaliação de Desempenho. AbstractPerformance evaluation of virtual machine migration approaches on cloud computign environment Virtualization tools play a key role in increasing the use of Cloud Computing. Through virtualization, it is possible to migrate virtual machines within a cloud service provider, providing efficient resource utilization. However, there are not evident which techniques work better in according to the different load scenarios in which the system is operating. This work proposes the use of a consistent statistical model to evaluate the performance of migration techniques:(i) live migration and (ii) non-live migration. The objective of the statistical model is to identify the behavior of virtual machine migration techniques under different workload situations. The proposed statistical model for use is based on the performance evaluation approach of the virtual machine migration techniques combined with the 2k factorial design.Keywords: Migration. Performance Evaluation. Virtual Machine. |
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Avaliação de Desempenho de Técnicas de Migração de Máquinas Virtuais para o Ambiente de Computação em NuvemCiência da ComputaçãoMáquina virtual, Migração, Avaliação de DesempenhoAs ferramentas de virtualização têm um papel fundamental no crescimento da utilização da Computação em Nuvem. Por meio da virtualização, é possível realizar a migração de máquinas virtuais dentro de um provedor de serviços de nuvem, proporcionando a utilização eficiente dos recursos. Entretanto, não oram evidenciadas quais técnicas são mais indicadas de acordo com os cenários distintos de carga no qual o sistema está operando. Diferentemente das avaliações de desempenhos simplesmente comparativas encontradas na literatura, este trabalho propõe a utilização de um modelo estatístico consistente para avaliação de desempenho das técnicas de migração: (i) live migration e (ii) non-live migration. O objetivo do modelo estatístico é identificar o comportamento das técnicas de migração de máquinas virtuais sob diferentes situações de cargas de trabalho. O modelo estatístico proposto para utilização é composto pela abordagem de avaliação de desempenho das técnicas de migração de máquina virtual combinado com o planejamento de experimentos de projeto fatorial 2k.Palavras-chave: Migração. Máquinas Virtuais. Avaliação de Desempenho. AbstractPerformance evaluation of virtual machine migration approaches on cloud computign environment Virtualization tools play a key role in increasing the use of Cloud Computing. Through virtualization, it is possible to migrate virtual machines within a cloud service provider, providing efficient resource utilization. However, there are not evident which techniques work better in according to the different load scenarios in which the system is operating. This work proposes the use of a consistent statistical model to evaluate the performance of migration techniques:(i) live migration and (ii) non-live migration. The objective of the statistical model is to identify the behavior of virtual machine migration techniques under different workload situations. The proposed statistical model for use is based on the performance evaluation approach of the virtual machine migration techniques combined with the 2k factorial design.Keywords: Migration. Performance Evaluation. Virtual Machine.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Minas GeraisFAPESB, CNPq, CAPESPeixoto, Maycon Leone; Universidade de São Paulo (USP)Kuehne, Bruno Tardiole; Universidade de São PauloLeite, Dionisio M.; Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)Batista, Bruno Guazzelli; Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)Costa, Danilo; Universidade de São Paulo (USP)Henrique, Carlos; Universidade de São Paulo (USP)Batista, João; Universidade de São Paulo (USP)Junior, Wellington; Universidade de São Paulo (USP)2017-01-20info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://www.forscience.ifmg.edu.br/forscience/index.php/forscience/article/view/18610.29069/forscience.2016v4n2.e186ForScience; v. 4, n. 2 (2016): Edição Regular em Fluxo ContínuoForScience; v. 4, n. 2 (2016): Edição Regular em Fluxo Contínuo2318-635610.29069/forscience.2016v4n2reponame:ForScience: revista científica do IFMGinstname:IFMGinstacron:IFMGporhttp://www.forscience.ifmg.edu.br/forscience/index.php/forscience/article/view/186/132Authors who post on ForScience agree to the following terms:- The said work is of own authorship and has never been published or sent to another magazine, this magazine having the right of exclusivity on the edition and publication, under the license Creative Commons Attribution License 3.0 (CC-BY-NC) which allows anyone to share to adapt the work according to the following terms:Atribuição — You must give the appropriate credit, provide a link to the license and indicate if the changes have been made. You must do so in any reasonable circumstance, but in no way do you suggest to the licensor to support you or your use.Non-Commercial — You may not use the material for commercial purposes.- All coauthors are aware of and agree to the submission of the work in the evaluation process in ForScience Magazine. - Authorizes publishers to make the necessary adjustments in the form ofbut preserving the content.- If plagiarism has been proven in any published work, this Journal is free of any responsibility, and its author (s) shall bear the penalties provided by law.- Authors are authorized to take additional contracts separately, for non-exclusive distribution of the version of the work published in this journal (eg, publish in institutional repository or as a book chapter), with acknowledgment of authorship and initial publication in this journal.- Authors are allowed and encouraged to publish and distribute their work online (eg in institutional repositories or on their personal page), as this can generate productive changes, as well as increase the impact and citation of the published work. However, it should be noted that once approved by the evaluators, the manuscript can not be changed. If the author wishes to do so, he should restart the submission process.Autores que publicam na ForScience concordam com os seguintes termos:- O referido trabalho é de própria autoria e nunca foi publicado ou enviado a outra revista, tendo essa revista o direito de exclusividade sobre a edição e publicação, sob a licença Creative Commons Attribution License 3.0 (CC-BY-NC) que permite a qualquer pessoa compartilhar a adaptar o trabalho de acordo com os seguintes termos:Atribuição — Você deve dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se as mudanças foram feitas. Você deve fazê-lo em qualquer circunstância razoável, mas de maneira alguma que sugira ao licenciante a apoiar você ou o seu uso.Não Comercial — Você não pode usar o material para fins comerciais.- Todos os coautores estão cientes e concordam com a submissão do trabalho no processo de avaliação na Revista ForScience. - Autoriza os editores a realizarem as adequações necessárias na forma doartigo, porém preservando o conteúdo.- Se comprovado plágio em qualquer trabalho publicado, esta Revista isenta-se de qualquer responsabilidade, devendo seu(s) autor(es) arcar(em) com as penalidades previstas em lei.- Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.- Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal), já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado. Porém deve-se observar que uma vez aprovado pelos avaliadores, o manuscrito não poderá sofrer mais alterações. Caso o autor deseje faze-lo, deverá reiniciar o processo de submissãoinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-03-14T13:53:35Zmail@mail.com - |
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As ferramentas de virtualização têm um papel fundamental no crescimento da utilização da Computação em Nuvem. Por meio da virtualização, é possível realizar a migração de máquinas virtuais dentro de um provedor de serviços de nuvem, proporcionando a utilização eficiente dos recursos. Entretanto, não oram evidenciadas quais técnicas são mais indicadas de acordo com os cenários distintos de carga no qual o sistema está operando. Diferentemente das avaliações de desempenhos simplesmente comparativas encontradas na literatura, este trabalho propõe a utilização de um modelo estatístico consistente para avaliação de desempenho das técnicas de migração: (i) live migration e (ii) non-live migration. O objetivo do modelo estatístico é identificar o comportamento das técnicas de migração de máquinas virtuais sob diferentes situações de cargas de trabalho. O modelo estatístico proposto para utilização é composto pela abordagem de avaliação de desempenho das técnicas de migração de máquina virtual combinado com o planejamento de experimentos de projeto fatorial 2k.Palavras-chave: Migração. Máquinas Virtuais. Avaliação de Desempenho. AbstractPerformance evaluation of virtual machine migration approaches on cloud computign environment Virtualization tools play a key role in increasing the use of Cloud Computing. Through virtualization, it is possible to migrate virtual machines within a cloud service provider, providing efficient resource utilization. However, there are not evident which techniques work better in according to the different load scenarios in which the system is operating. This work proposes the use of a consistent statistical model to evaluate the performance of migration techniques:(i) live migration and (ii) non-live migration. The objective of the statistical model is to identify the behavior of virtual machine migration techniques under different workload situations. The proposed statistical model for use is based on the performance evaluation approach of the virtual machine migration techniques combined with the 2k factorial design.Keywords: Migration. Performance Evaluation. Virtual Machine. |
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As ferramentas de virtualização têm um papel fundamental no crescimento da utilização da Computação em Nuvem. Por meio da virtualização, é possível realizar a migração de máquinas virtuais dentro de um provedor de serviços de nuvem, proporcionando a utilização eficiente dos recursos. Entretanto, não oram evidenciadas quais técnicas são mais indicadas de acordo com os cenários distintos de carga no qual o sistema está operando. Diferentemente das avaliações de desempenhos simplesmente comparativas encontradas na literatura, este trabalho propõe a utilização de um modelo estatístico consistente para avaliação de desempenho das técnicas de migração: (i) live migration e (ii) non-live migration. O objetivo do modelo estatístico é identificar o comportamento das técnicas de migração de máquinas virtuais sob diferentes situações de cargas de trabalho. O modelo estatístico proposto para utilização é composto pela abordagem de avaliação de desempenho das técnicas de migração de máquina virtual combinado com o planejamento de experimentos de projeto fatorial 2k.Palavras-chave: Migração. Máquinas Virtuais. Avaliação de Desempenho. AbstractPerformance evaluation of virtual machine migration approaches on cloud computign environment Virtualization tools play a key role in increasing the use of Cloud Computing. Through virtualization, it is possible to migrate virtual machines within a cloud service provider, providing efficient resource utilization. However, there are not evident which techniques work better in according to the different load scenarios in which the system is operating. This work proposes the use of a consistent statistical model to evaluate the performance of migration techniques:(i) live migration and (ii) non-live migration. The objective of the statistical model is to identify the behavior of virtual machine migration techniques under different workload situations. The proposed statistical model for use is based on the performance evaluation approach of the virtual machine migration techniques combined with the 2k factorial design.Keywords: Migration. Performance Evaluation. Virtual Machine. |
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