Alocação de Máquinas Virtuais em Ambientes de Computação em Nuvem Considerando o Compartilhamento de Memória (original) (raw)
Related papers
Workshop em Clouds e Aplicações, 2019
Cloud Computing represents a paradigm that provides computing resources on virtual machines that are grouped and allocated according to customer requests. The increasing seeking for this type of service caused an increasing demand for electric energy. Several types of research aim to meet the demand for resources in Cloud Computing, and at the same time, reduce energy consumption in the data center. Within this context, this paper presents a virtual machine allocation policy called Heap Allocator, which mitigates thepower consumption of the data center. A comparative analysis of the proposed solution with other existing mechanisms showed the proposed solution of the data center power consumption by approximately 1: 5%.
ForScience, 2017
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 virt...
Análise Do Consumo De Energia De Migração De Máquinas Virtuais Em Nuvem Iaas
2017
Um dos principais custos variaveis de um data center e a energia eletrica. So em 2013 os data centers da Google consumiram cerca de 260 milhoes de Watts de energia, o equivalente a 0,01% da energia consumida mundialmente. Visto pelo aspecto financeiro e associado ao consumo de energia, o custo energetico de manter uma maquina ociosa (≤ 10%) ativa e alto se comparado com o consumo desta mesma maquina a 100%. Investimentos em tecnicas de consolidacao se tornaram um aliado na reducao de custos, pois otimizam a capacidade de recursos de data centers e possibilitam o desligamento de maquinas ociosas. No contexto deste trabalho, tem-se por objetivo mensurar o impacto gerado pela aplicacao da tecnica de consolidacao, com foco na operacao de migracao de maquinas virtuais em nuvens computacionais IaaS, no consumo de energia. Se por um lado, a decisao de consolidar visa reduzir o consumo de energia, por outro, o provisionamento com reorganizacao das maquinas virtuais nos recursos disponiveis ...
Escalonamento com Prioridade na Alocação Ciente de Energia de Máquinas Virtuais em Nuvens
Resumo. Para cumprir requisitos de QoS, um provedor de nuvem pode priorizar determinadas cargas de trabalho dentro de um data center. Por outro lado o provedor deve reduzir o consumo energético dos recursos. Neste trabalho apresentamos um algoritmo para submissão de cargas com prioridades. Incorporamos o algoritmo proposto a outro apresentado em trabalho anterior, baseado em conceitos de Computação Verde, capaz de reduzir substancialmente o consumo de energia, especialmente em data centers heterogêneos. Resultados obtidos através de simulações mostraram redução no tempo de execução de cargas com alta prioridade, sem comprometer significativamente o consumo de energia.
Proposta de Workflow para Alocação de Máquinas Virtuais Utilizando Características de Processamento
This paper describes a proposal for a workflow to handle the allocation of computing resources, specifically the processing power in heterogeneous environments, where there is a wide variety of processors on the machines of the infrastructure. The contribution aims to standardize the representation of the processing capacity in terms of what we call Processing Unit (PU), combined with the limiting of the CPU usage to provide performance isolation and maintaining the processing capability independent of the Physical Machine (PM) in what the Virtual Machine (VM) has been allocated. This work presents experiments with a focus on defining and managing the PU, which aim to assess the initial activities of the proposed workflow.
Um Ambiente Virtual baseado em Nuvem para Simulação de Redes de Computadores com o NS-3
2016
O avanco no desenvolvimento de novas tecnologias e protocolos de redes contribuiu para o crescimento das redes de computadores, e consequentemente aumentou a necessidade de se utilizar simulacoes para projetar e analisar estas redes. Tais simulacoes precisam ser avaliadas e comparadas em diferentes cenarios, em que nem sempre existem recursos computacionais disponiveis para executa-las. Em virtude disso, a utilizacao dos recursos computacionais da nuvem se mostra uma abordagem interessante devido as suas caracteristicas intrinsecas, como a elasticidade e o provisionamento de recursos sob demanda. Nesse contexto, este trabalho propoe um modelo arquitetural, servico e repositorio de simulacoes de redes na nuvem da Amazon que utiliza a tecnologia de servicos web.
Avaliação de Ferramentas de Computação em Nuvem para Empresas Virtuais
Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI)
Redes Colaborativas (RC) tem surgido como uma expoente estratégia empresarial para a criação de novos modelos de sustentabilidade, principalmente para Pequenas e Médias Empresas (PMEs). Há vários tipos de RCs. Este artigo foca nas do tipo Empresas Virtual (EV), que se caracteriza essencialmente por ser uma rede de PMEs que dinâmica e temporariamente se associam para colaborarem em torno de um objetivo comum, compartilhando recursos, conhecimento, custos, riscos e benefícios. Numa EV os mais variados tipos de transações entre seus membros são executados basicamente pela Internet, o que exige das empresas um razoável investimento em TI e recursos humanos. Porém, as PMEs geralmente têm muitas limitações técnicas e financeiras. A premissa deste trabalho é a de que as empresas-membro de uma EV poderiam compartilhar também recursos computacionais, diminuindo assim seus custos gerais. Com a crescente tendência de TIs baseadas em Nuvem (cloud computing) e a grande quantidade de ferramentas ...
South American Development Society Journal, 2017
Com a evolução das tecnologias de virtualização, das redes e dos hipervisores de computação, o compartilhamento de recursos nas atuais infraestruturas como serviços, tornou-se mais flexível. Toda a implementação de uma nuvem, depende de desempenho e padronizações para clientes; tendo em vista que o ambiente é compartilhado, todos querem obter o melhor desempenho. As qualidades de serviços são definidas, protocolos são padronizados, e há a preocupação com a segurança entre os clientes, em que são criadas quotas de recursos e, na teoria, a plataforma está preparada para a demanda. Porém o desempenho para os clientes varia e, em pouco tempo, a degradação dos recursos torna-se uma barreira para o uso eficiente da infraestrutura da nuvem. O comprometimento da escalabilidade e da disponibilidade, acontece pela falta de uma estratégia para a heterogeneidade de hardware, variações dos fatores de rede, computação e cargas de trabalho, que são as características de um ambiente compartilhado, ...
Alocação de Recursos na Nuvem de Dispositivos
Anais XXXVIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2020), 2020
Em uma Nuvem de Dispositivos ou Nuvem das Coisas, os recursos disponíveis na Nuvem nem sempre são capazes de atender às restrições de latência de aplicações críticas devido à grande distância entre a Nuvem e os dispositivos que originam os dados. A adoção de computação na Borda pode auxiliar a Nuvem a fornecer serviços que atendam a tais requisitos temporais. Contudo, dois fatores afetam o desempenho no nível de Borda: a heterogeneidade das aplicações e a incerteza da taxa de chegada das requisições. Neste contexto, propomos dois mecanismos: o Gerenciador de Fila, que redistribui as requisições das filas dos Nós de Borda, permitindo reduzir o tempo de espera de uma requisição; e o Alocador de Recursos, que possibilita a colaboração entre os Nós de Borda por meio de encaminhamento de requisições.