Melhorando a eficiência de sistemas em nuvem através de coalocação de processos sensíveis à latência e de melhor esforço
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFBA |
Texto Completo: | https://repositorio.ufba.br/handle/ri/37409 |
Resumo: | A computação em nuvem oferece uma infraestrutura centralizada e orientada a serviços para usuários em todo o mundo. Um ambiente em nuvem permite executar aplicações criticas sensíveis à interação com os usuários (como uma busca online na Web), e também é usado para executar aplicações em lote orientadas a melhor esforço (como compressão de áudio/vídeo, indexação das páginas Web). Data centers são projetados em larga escala para suportar os diversos serviços em nuvem, distribuídos em centenas de milhares de servidores, com expressivos gastos operacionais e de capital. Assim, otimizar o uso dos recursos dos servidores resulta em economia significativa nesses sistemas. Como oportunidade de pesquisa, há a possibilidade de explorar momentos de ociosidade dos servidores que executam os serviços críticos, em especial durante períodos de baixa demanda. Esta pesquisa visa permitir coalocar diferentes tipos de processos de aplicações em nuvem (sensíveis à latência e de melhor esforço) em um mesmo servidor de forma a aumentar sua utilização, melhorando assim sua eficiência. O trabalho demonstra que realizar coalocação de processos sensíveis à latência e de melhor esforço proporciona maior eficiência dos servidores em nuvem, desde que seja garantido o desempenho das processos das aplicação críticas. O trabalho explorou o uso de escalonadores específicos para cada tipo de processo, as processos sensíveis à latência foram escalonadas e parametrizadas via escalonamento de tempo real e processos de aplicações em lote utilizaram escalonamento justo de melhor esforço. Os ganhos em relação ao escalonador padrão do sistema operacional foram consideráveis, chegando a melhores resultados de até 150% quando comparado ao proposto neste trabalho, aqui chamado de EDFCoaloc. |
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2023-07-24T08:11:22Z2023-07-24T08:11:22Z2022-04-01OLIVEIRA, Alan Teixeira de. Melhorando a eficiência de sistemas em nuvem através de coalocação de processos sensíveis à latência e de melhor esforço. Orientador: Vinícius Tavares Petrucci. 2022. 64 p. Dissetação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Computação, Universidade Federal da Bahia, Salvador - Ba, 2022.https://repositorio.ufba.br/handle/ri/37409A computação em nuvem oferece uma infraestrutura centralizada e orientada a serviços para usuários em todo o mundo. Um ambiente em nuvem permite executar aplicações criticas sensíveis à interação com os usuários (como uma busca online na Web), e também é usado para executar aplicações em lote orientadas a melhor esforço (como compressão de áudio/vídeo, indexação das páginas Web). Data centers são projetados em larga escala para suportar os diversos serviços em nuvem, distribuídos em centenas de milhares de servidores, com expressivos gastos operacionais e de capital. Assim, otimizar o uso dos recursos dos servidores resulta em economia significativa nesses sistemas. Como oportunidade de pesquisa, há a possibilidade de explorar momentos de ociosidade dos servidores que executam os serviços críticos, em especial durante períodos de baixa demanda. Esta pesquisa visa permitir coalocar diferentes tipos de processos de aplicações em nuvem (sensíveis à latência e de melhor esforço) em um mesmo servidor de forma a aumentar sua utilização, melhorando assim sua eficiência. O trabalho demonstra que realizar coalocação de processos sensíveis à latência e de melhor esforço proporciona maior eficiência dos servidores em nuvem, desde que seja garantido o desempenho das processos das aplicação críticas. O trabalho explorou o uso de escalonadores específicos para cada tipo de processo, as processos sensíveis à latência foram escalonadas e parametrizadas via escalonamento de tempo real e processos de aplicações em lote utilizaram escalonamento justo de melhor esforço. Os ganhos em relação ao escalonador padrão do sistema operacional foram consideráveis, chegando a melhores resultados de até 150% quando comparado ao proposto neste trabalho, aqui chamado de EDFCoaloc.Cloud computing offers a centralized and service-oriented infrastructure for users worldwide. A cloud environment allows for the execution of critical user interaction-sensitive applications(such as online web searches). And it is also used to run best-effort batch-oriented applications, such as audio/video compression and web page indexing. Data centers are designed on a large scale to support the various cloud services distributed across hundreds of thousands of servers, with significant operational and capital expenses. Hence, optimizing the use of server resources can result in substantial cost savings in these systems. The possibility of exploring idle moments of servers that perform critical services, especially during periods of low demand, presents itself as an encouraging research opportunity. Therefore, this research aims to allow the co-alocation of different cloud application processes (latency-sensitive and best-effort) on the same server to increase utilization, thus, improving efficiency. The study demonstrates that co-locating processes, being latency-sensitive or best-effort, deliver greater efficiency of cloud servers, provided that the performance of critical application processes is guaranteed. The study explored using specific schedulers for each type of process. Latency-sensitive ones were scheduled and parameterized via real-time scheduling. Batch application processes used fair best-effort scheduling. The proposed scheduler, EDFCoaloc, showed promising results, up to 150% better than the standard operating system scheduler.Submitted by Alan Oliveira (alan.vca@gmail.com) on 2023-07-21T22:31:41Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 920 bytes, checksum: 728dfda2fa81b274c619d08d1dfc1a03 (MD5) PGCOMP-2023-Dissertação_Mestrado-Alan-Teixeira-de-Oliveira.pdf: 4249595 bytes, checksum: 10dd03d5eb72409894c030b46889b374 (MD5)Approved for entry into archive by Cátia Silva dos Santos (catia.santos@ufba.br) on 2023-07-24T08:11:22Z (GMT) No. of bitstreams: 2 PGCOMP-2023-Dissertação_Mestrado-Alan-Teixeira-de-Oliveira.pdf: 4249595 bytes, checksum: 10dd03d5eb72409894c030b46889b374 (MD5) license_rdf: 920 bytes, checksum: 728dfda2fa81b274c619d08d1dfc1a03 (MD5)Made available in DSpace on 2023-07-24T08:11:22Z (GMT). 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