Performance-Aware Energy-Efficient Cloud Orchestration

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rossi, Fábio Diniz
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Tese
Idioma: eng
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS
Texto Completo: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/7039
Resumo: O alto consumo de energia dos centros de dados tem sido foco na maioria das pesquisas recentes. Em ambientes de nuvem, várias soluções estão sendo propostas com o objetivo de alcançar eficiência energética, que vão desde o dimensionamento da frequência de processadores, da utilização de estados suspensão, até a consolidação de servidores virtuais. Embora estas soluções permitam redução no consumo de energia, apresentam impacto sobre o desempenho das aplicações. Visando resolver esta limitação, nós apresentamos uma orquestração de diferentes técnicas e mecanismos de economia de energia, com a finalidade de melhorar o balanceamento entre economia de energia e desempenho das aplicações. Para este fim, implementamos o e-eco, um sistema de gestão que atua juntamente com a plataforma de nuvem, decidindo qual estado de suspensão pode ser melhor aplicado sobre os servidores, além de escolher a melhor opção entre consolidação de servidores ou dimensionamento de frequência dos processadores. Para avaliar o e-eco, testes foram realizados em ambientes de nuvem real e simulado, utilizando aplicações scale-out em uma infraestrutura de nuvem dinâmica, levando em consideração transações-por-segundo como métrica de desempenho. Os resultados mostraram que nossa proposta apresenta a melhor relação entre economia de energia e desempenho de aplicações em ambientes de nuvem, quando comparada com outros trabalhos apresentados na literatura.
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Para este fim, implementamos o e-eco, um sistema de gestão que atua juntamente com a plataforma de nuvem, decidindo qual estado de suspensão pode ser melhor aplicado sobre os servidores, além de escolher a melhor opção entre consolidação de servidores ou dimensionamento de frequência dos processadores. Para avaliar o e-eco, testes foram realizados em ambientes de nuvem real e simulado, utilizando aplicações scale-out em uma infraestrutura de nuvem dinâmica, levando em consideração transações-por-segundo como métrica de desempenho. Os resultados mostraram que nossa proposta apresenta a melhor relação entre economia de energia e desempenho de aplicações em ambientes de nuvem, quando comparada com outros trabalhos apresentados na literatura.The high energy consumption of data centers has been a recurring issue in recent research. In cloud environments, several solutions are being used that aim for energy efficiency, ranging from scaling the processors frequency, through the use of sleep states, to virtual machine placement mechanism. Although these solutions enable the reduction in power consumption, they usually impact on the application performance. To address this limitation, we present an orchestration of different energy-savings techniques and mechanisms to improve the trade-off between energy savings and application performance. To this end, we implemented the Energy-Efficient Cloud Orchestrator – e-eco – a management system that acts along with the cloud platform, deciding which sleep state can be better applied on hosts, in addition to choosing the best option between virtual machines consolidation and dynamic processor frequency scaling. To evaluate e-eco, tests were carried out in a real and a simulated environment using scale-out applications on a dynamic cloud infrastructure, taking into account transactions per second as a performance metric. Results showed that our proposal presents the best improvement on the trade-off between energy savings and performance applications for cloud environments when compared with other works presented in the literature.Submitted by Setor de Tratamento da Informação - BC/PUCRS (tede2@pucrs.br) on 2016-11-17T16:17:53Z No. of bitstreams: 1 TES_FABIO_DINIZ_ROSSI_COMPLETO.pdf: 5144543 bytes, checksum: d441e49bfba344a421349f6ca63b860f (MD5)Made available in DSpace on 2016-11-17T16:17:54Z (GMT). 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