Uma abordagem evolucionária para o posicionamento dinâmico de máquinas virtuais em datacenters privados, aplicando sobrecarga de recursos.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: BEZERRA, Petrônio Carlos.
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/8774
Resumo: O advento das tecnologias de Computação em Nuvem tem auxiliado empresas com soluções para manutenção de suas estruturas computacionais, oferecendo redução de custos, facilidade de gerenciamento e escalabilidade. Várias companhias têm adotado as soluções de Nuvem em ambientes privados, o que permite a redução dos custos ainda mantendo a posse e gerência de seus datacenters, mitigando alguns problemas que normalmente são enfrentados nas Nuvens Públicas como multilocação e segurança. Ambientes como esses fazem uso contínuo e intenso de Máquinas Virtuais, tirando proveito dos benefícios da virtualização. Máquinas virtuais podem migrar constantemente entre servidores físicos, com objetivos diversos, o que pode impactar de forma negativa no desempenho dos serviços nelas implantados, e no datacenter como um todo, contudo, migração é uma característica que favorece o gerenciamento dos ambientes de Nuvens. Portanto, faz-se necessário um monitoramento constante do ambiente, alocando da melhor forma possível as máquinas virtuais nos servidores físicos, para que os objetivos dos usuários do datacenter sejam alcançados. A abordagem aqui desenvolvida, chamada de VMPOS, realiza o posicionamento dinâmico das máquinas virtuais, através de um algoritmo memético que auxilia na busca da melhor alocação dessas máquinas, considerando múltiplos objetivos a serem atendidos de forma simultânea, além de aplicar sobrecarga de recursos com diferentes níveis nos servidores físicos, visando obter melhor desempenho para serviços considerados críticos. Assim, é possível configurar o nível de comprometimento das máquinas físicas, fornecendo flexibilidade ao datacenter e permitindo que mais ou menos máquinas virtuais sejam alocadas por máquina física de acordo com os serviços que executam em cada máquina virtual. Como resultados, nas comparações com outras três abordagens de posicionamento, foi possível confirmar que a VMPOS reduziu o consumo de energia e aumentou a consolidação de servidores, aplicando sobrecarga de recursos, em nuvem privada.
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Ambientes como esses fazem uso contínuo e intenso de Máquinas Virtuais, tirando proveito dos benefícios da virtualização. Máquinas virtuais podem migrar constantemente entre servidores físicos, com objetivos diversos, o que pode impactar de forma negativa no desempenho dos serviços nelas implantados, e no datacenter como um todo, contudo, migração é uma característica que favorece o gerenciamento dos ambientes de Nuvens. Portanto, faz-se necessário um monitoramento constante do ambiente, alocando da melhor forma possível as máquinas virtuais nos servidores físicos, para que os objetivos dos usuários do datacenter sejam alcançados. A abordagem aqui desenvolvida, chamada de VMPOS, realiza o posicionamento dinâmico das máquinas virtuais, através de um algoritmo memético que auxilia na busca da melhor alocação dessas máquinas, considerando múltiplos objetivos a serem atendidos de forma simultânea, além de aplicar sobrecarga de recursos com diferentes níveis nos servidores físicos, visando obter melhor desempenho para serviços considerados críticos. Assim, é possível configurar o nível de comprometimento das máquinas físicas, fornecendo flexibilidade ao datacenter e permitindo que mais ou menos máquinas virtuais sejam alocadas por máquina física de acordo com os serviços que executam em cada máquina virtual. Como resultados, nas comparações com outras três abordagens de posicionamento, foi possível confirmar que a VMPOS reduziu o consumo de energia e aumentou a consolidação de servidores, aplicando sobrecarga de recursos, em nuvem privada.The advent of cloud computing technologies has helped companies with solutions to maintain their computing structures, offering cost savings, ease of management and scalability. Several companies have adopted cloud solutions in private environments, which allows them to reduce costs while still maintaining the ownership and management of their datacenters, mitigating some of the problems that are commonly encountered in Public Clouds such as multi-tenancy and security. Environments like these make continuous and intense use of Virtual Machines, taking advantage of the benefits of virtualization. Virtual machines can constantly migrate between physical servers, with different objectives, and may negatively impact the performance of the services deployed in them, and in the datacenter as a whole, however, migration is a feature that favors the management of Cloud environments. Therefore, constant monitoring of the environment is necessary, allocating the virtual machines in the best possible way in the physical servers, so that the objectives of the users of the datacenter are reached. The approach developed here, called VMPOS, performs the dynamic positioning of virtual machines, through a memetic algorithm that assists in the search for the best allocation of these machines, considering multiple objectives to be met simultaneously, in addition to applying resource overhead with different levels in physical servers, in order to obtain better performance for services considered critical. Thus, it is possible to configure the level of compromise of physical machines, providing flexibility to the datacenter and allowing more or less virtual machines to be allocated by physical machines according to the services that execute in each virtual machine. As a result, in comparisons with three other positioning approaches, it was possible to confirm that VMPOS reduced power consumption and increased server consolidation by applying resource overhead in the private cloud.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGGOMES, Reinaldo Cézar de Morais.GOMES, REINALDO CEZAR M.http://lattes.cnpq.br/8132074356628564COSTA , Anderson Fabiano Batista Ferreira da.CARVALHO , Marcus Williams Aquino de.DIAS , Kelvin Lopes.GONÇALVES, Glauco Estácio.BEZERRA, Petrônio Carlos.2019-06-282019-11-01T11:52:36Z2019-11-012019-11-01T11:52:36Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/8774BEZERRA, P. C. Uma Uma abordagem evolucionária para o posicionamento dinâmico de máquinas virtuais em datacenters privados, aplicando sobrecarga de recursos. 2019. 248 f. 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