A interferência de desempenho é um desafio bem conhecido em redes de datacenter (DCNs), permanecendo um tema constante de discussão na literatura. Diversos estudos concluíram que a largura de banda disponível para o envio e recebimento de dados entre máquinas virtuais (VMs) pode variar por um fator superior a cinco, resultando em desempenho baixo e imprevisível para as aplicações. Trabalhos na literatura têm proposto técnicas que resultam em subutilização de recursos, introduzem sobrecarga de gerenciamento ou consideram somente recursos de rede. Nesta tese, são apresentadas três propostas para lidar com a interferência de desempenho em DCNs: IoNCloud, Predictor e Packer. O IoNCloud está baseado na observação que diferentes aplicações não possuem pico de damanda de banda ao mesmo tempo. Portanto, ele busca prover desempenho previsível e garantido enquanto minimiza a subutilização dos recursos de rede. Isso é alcançado por meio (a) do agrupamento de aplicações (de acordo com os seus requisitos temporais de banda) em redes virtuais (VNs); e (b) da alocação dessas VNs no substrato físico. Apesar de alcançar os seus objetivos, ele não provê conservação de trabalho entre VNs, o que limita a utilização de recursos ociosos. Nesse contexto, o Predictor, uma evolução do IoNCloud, programa dinamicamente a rede em DCNs baseadas em redes definidas por software (SDN) e utiliza dois novos algoritmos para prover garantias de desempenho de rede com conservação de trabalho. Além disso, ele foi projetado para ser escalável, considerando o número de regras em tabelas de fluxo e o tempo de instalação das regras para um novo fluxo em DCNs com milhões de fluxos ativos. Apesar dos benefícios, o IoNCloud e o Predictor consideram apenas os recursos de rede no processo de alocação de aplicações na infraestrutura física. Isso leva à fragmentação de outros tipos de recursos e, consequentemente, resulta em um menor número de aplicações sendo alocadas. O Packer, em contraste, busca prover desempenho de rede previsível e garantido e minimizar a fragmentação de diferentes tipos de recursos. Estendendo a observação feita ao IoNCloud, a observação-chave é que as aplicações têm demandas complementares ao longo do tempo para múltiplos recursos. Desse modo, o Packer utiliza (i) uma nova abstração para especificar os requisitos temporais das aplicações, denominada TI-MRA (Time- Interleaved Multi-Resource Abstraction); e (ii) uma nova estratégia de alocação de recursos. As avaliações realizadas mostram os benefícios e as sobrecargas do IoNCloud, do Predictor e do Packer. Em particular, os três esquemas proveem desempenho de rede previsível e garantido; o Predictor reduz o número de regras OpenFlow em switches e o tempo de instalação dessas regras para novos fluxos; e o Packer minimiza a fragmentação de múltiplos tipos de recursos. / Performance interference has been a well-known problem in datacenter networks (DCNs) and one that remains a constant topic of discussion in the literature. Several measurement studies concluded that throughput achieved by virtual machines (VMs) in current datacenters can vary by a factor of five or more, leading to poor and unpredictable overall application performance. Recent efforts have proposed techniques that present some shortcomings, such as underutilization of resources, significant management overhead or negligence of non-network resources. In this thesis, we introduce three proposals that address performance interference in DCNs: IoNCloud, Predictor and Packer. IoNCloud leverages the key observation that temporal bandwidth demands of cloud applications do not peak at exactly the same time. Therefore, it seeks to provide predictable and guaranteed performance while minimizing network underutilization by (a) grouping applications in virtual networks (VNs) according to their temporal network usage and need of isolation; and (b) allocating these VNs on the cloud substrate. Despite achieving its objective, IoNCloud does not provide work-conserving sharing among VNs, which limits utilization of idle resources. Predictor, an evolution over IoNCloud, dynamically programs the network in Software-Defined Networking (SDN)-based DCNs and uses two novel algorithms to provide network guarantees with work-conserving sharing. Furthermore, Predictor is designed with scalability in mind, taking into consideration the number of entries required in flow tables and flow setup time in DCNs with high turnover and millions of active flows. IoNCloud and Predictor neglect resources other than the network at allocation time. This leads to fragmentation of non-network resources and, consequently, results in less applications being allocated in the infrastructure. Packer, in contrast, aims at providing predictable and guaranteed network performance while minimizing overall multi-resource fragmentation. Extending the observation presented for IoNCloud, the key insight for Packer is that applications have complementary demands across time for multiple resources. To enable multi-resource allocation, we devise (i) a new abstraction for specifying temporal application requirements (called Time-Interleaved Multi-Resource Abstraction – TI-MRA); and (ii) a new allocation strategy. We evaluated IoNCloud, Predictor and Packer, showing their benefits and overheads. In particular, all of them provide predictable and guaranteed network performance; Predictor reduces flow table size in switches and flow setup time; and Packer minimizes multi-resource fragmentation.

A interferência de desempenho é um desafio bem conhecido em redes de datacenter (DCNs), permanecendo um tema constante de discussão na literatura. Diversos estudos concluíram que a largura de banda disponível para o envio e recebimento de dados entre máquinas virtuais (VMs) pode variar por um fator superior a cinco, resultando em desempenho baixo e imprevisível para as aplicações. Trabalhos na literatura têm proposto técnicas que resultam em subutilização de recursos, introduzem sobrecarga de gerenciamento ou consideram somente recursos de rede. Nesta tese, são apresentadas três propostas para lidar com a interferência de desempenho em DCNs: IoNCloud, Predictor e Packer. O IoNCloud está baseado na observação que diferentes aplicações não possuem pico de damanda de banda ao mesmo tempo. Portanto, ele busca prover desempenho previsível e garantido enquanto minimiza a subutilização dos recursos de rede. Isso é alcançado por meio (a) do agrupamento de aplicações (de acordo com os seus requisitos temporais de banda) em redes virtuais (VNs); e (b) da alocação dessas VNs no substrato físico. Apesar de alcançar os seus objetivos, ele não provê conservação de trabalho entre VNs, o que limita a utilização de recursos ociosos. Nesse contexto, o Predictor, uma evolução do IoNCloud, programa dinamicamente a rede em DCNs baseadas em redes definidas por software (SDN) e utiliza dois novos algoritmos para prover garantias de desempenho de rede com conservação de trabalho. Além disso, ele foi projetado para ser escalável, considerando o número de regras em tabelas de fluxo e o tempo de instalação das regras para um novo fluxo em DCNs com milhões de fluxos ativos. Apesar dos benefícios, o IoNCloud e o Predictor consideram apenas os recursos de rede no processo de alocação de aplicações na infraestrutura física. Isso leva à fragmentação de outros tipos de recursos e, consequentemente, resulta em um menor número de aplicações sendo alocadas. O Packer, em contraste, busca prover desempenho de rede previsível e garantido e minimizar a fragmentação de diferentes tipos de recursos. Estendendo a observação feita ao IoNCloud, a observação-chave é que as aplicações têm demandas complementares ao longo do tempo para múltiplos recursos. Desse modo, o Packer utiliza (i) uma nova abstração para especificar os requisitos temporais das aplicações, denominada TI-MRA (Time- Interleaved Multi-Resource Abstraction); e (ii) uma nova estratégia de alocação de recursos. As avaliações realizadas mostram os benefícios e as sobrecargas do IoNCloud, do Predictor e do Packer. Em particular, os três esquemas proveem desempenho de rede previsível e garantido; o Predictor reduz o número de regras OpenFlow em switches e o tempo de instalação dessas regras para novos fluxos; e o Packer minimiza a fragmentação de múltiplos tipos de recursos. / Performance interference has been a well-known problem in datacenter networks (DCNs) and one that remains a constant topic of discussion in the literature. Several measurement studies concluded that throughput achieved by virtual machines (VMs) in current datacenters can vary by a factor of five or more, leading to poor and unpredictable overall application performance. Recent efforts have proposed techniques that present some shortcomings, such as underutilization of resources, significant management overhead or negligence of non-network resources. In this thesis, we introduce three proposals that address performance interference in DCNs: IoNCloud, Predictor and Packer. IoNCloud leverages the key observation that temporal bandwidth demands of cloud applications do not peak at exactly the same time. Therefore, it seeks to provide predictable and guaranteed performance while minimizing network underutilization by (a) grouping applications in virtual networks (VNs) according to their temporal network usage and need of isolation; and (b) allocating these VNs on the cloud substrate. Despite achieving its objective, IoNCloud does not provide work-conserving sharing among VNs, which limits utilization of idle resources. Predictor, an evolution over IoNCloud, dynamically programs the network in Software-Defined Networking (SDN)-based DCNs and uses two novel algorithms to provide network guarantees with work-conserving sharing. Furthermore, Predictor is designed with scalability in mind, taking into consideration the number of entries required in flow tables and flow setup time in DCNs with high turnover and millions of active flows. IoNCloud and Predictor neglect resources other than the network at allocation time. This leads to fragmentation of non-network resources and, consequently, results in less applications being allocated in the infrastructure. Packer, in contrast, aims at providing predictable and guaranteed network performance while minimizing overall multi-resource fragmentation. Extending the observation presented for IoNCloud, the key insight for Packer is that applications have complementary demands across time for multiple resources. To enable multi-resource allocation, we devise (i) a new abstraction for specifying temporal application requirements (called Time-Interleaved Multi-Resource Abstraction – TI-MRA); and (ii) a new allocation strategy. We evaluated IoNCloud, Predictor and Packer, showing their benefits and overheads. In particular, all of them provide predictable and guaranteed network performance; Predictor reduces flow table size in switches and flow setup time; and Packer minimizes multi-resource fragmentation.

A interferência de desempenho é um desafio bem conhecido em redes de datacenter (DCNs), permanecendo um tema constante de discussão na literatura. Diversos estudos concluíram que a largura de banda disponível para o envio e recebimento de dados entre máquinas virtuais (VMs) pode variar por um fator superior a cinco, resultando em desempenho baixo e imprevisível para as aplicações. Trabalhos na literatura têm proposto técnicas que resultam em subutilização de recursos, introduzem sobrecarga de gerenciamento ou consideram somente recursos de rede. Nesta tese, são apresentadas três propostas para lidar com a interferência de desempenho em DCNs: IoNCloud, Predictor e Packer. O IoNCloud está baseado na observação que diferentes aplicações não possuem pico de damanda de banda ao mesmo tempo. Portanto, ele busca prover desempenho previsível e garantido enquanto minimiza a subutilização dos recursos de rede. Isso é alcançado por meio (a) do agrupamento de aplicações (de acordo com os seus requisitos temporais de banda) em redes virtuais (VNs); e (b) da alocação dessas VNs no substrato físico. Apesar de alcançar os seus objetivos, ele não provê conservação de trabalho entre VNs, o que limita a utilização de recursos ociosos. Nesse contexto, o Predictor, uma evolução do IoNCloud, programa dinamicamente a rede em DCNs baseadas em redes definidas por software (SDN) e utiliza dois novos algoritmos para prover garantias de desempenho de rede com conservação de trabalho. Além disso, ele foi projetado para ser escalável, considerando o número de regras em tabelas de fluxo e o tempo de instalação das regras para um novo fluxo em DCNs com milhões de fluxos ativos. Apesar dos benefícios, o IoNCloud e o Predictor consideram apenas os recursos de rede no processo de alocação de aplicações na infraestrutura física. Isso leva à fragmentação de outros tipos de recursos e, consequentemente, resulta em um menor número de aplicações sendo alocadas. O Packer, em contraste, busca prover desempenho de rede previsível e garantido e minimizar a fragmentação de diferentes tipos de recursos. Estendendo a observação feita ao IoNCloud, a observação-chave é que as aplicações têm demandas complementares ao longo do tempo para múltiplos recursos. Desse modo, o Packer utiliza (i) uma nova abstração para especificar os requisitos temporais das aplicações, denominada TI-MRA (Time- Interleaved Multi-Resource Abstraction); e (ii) uma nova estratégia de alocação de recursos. As avaliações realizadas mostram os benefícios e as sobrecargas do IoNCloud, do Predictor e do Packer. Em particular, os três esquemas proveem desempenho de rede previsível e garantido; o Predictor reduz o número de regras OpenFlow em switches e o tempo de instalação dessas regras para novos fluxos; e o Packer minimiza a fragmentação de múltiplos tipos de recursos. / Performance interference has been a well-known problem in datacenter networks (DCNs) and one that remains a constant topic of discussion in the literature. Several measurement studies concluded that throughput achieved by virtual machines (VMs) in current datacenters can vary by a factor of five or more, leading to poor and unpredictable overall application performance. Recent efforts have proposed techniques that present some shortcomings, such as underutilization of resources, significant management overhead or negligence of non-network resources. In this thesis, we introduce three proposals that address performance interference in DCNs: IoNCloud, Predictor and Packer. IoNCloud leverages the key observation that temporal bandwidth demands of cloud applications do not peak at exactly the same time. Therefore, it seeks to provide predictable and guaranteed performance while minimizing network underutilization by (a) grouping applications in virtual networks (VNs) according to their temporal network usage and need of isolation; and (b) allocating these VNs on the cloud substrate. Despite achieving its objective, IoNCloud does not provide work-conserving sharing among VNs, which limits utilization of idle resources. Predictor, an evolution over IoNCloud, dynamically programs the network in Software-Defined Networking (SDN)-based DCNs and uses two novel algorithms to provide network guarantees with work-conserving sharing. Furthermore, Predictor is designed with scalability in mind, taking into consideration the number of entries required in flow tables and flow setup time in DCNs with high turnover and millions of active flows. IoNCloud and Predictor neglect resources other than the network at allocation time. This leads to fragmentation of non-network resources and, consequently, results in less applications being allocated in the infrastructure. Packer, in contrast, aims at providing predictable and guaranteed network performance while minimizing overall multi-resource fragmentation. Extending the observation presented for IoNCloud, the key insight for Packer is that applications have complementary demands across time for multiple resources. To enable multi-resource allocation, we devise (i) a new abstraction for specifying temporal application requirements (called Time-Interleaved Multi-Resource Abstraction – TI-MRA); and (ii) a new allocation strategy. We evaluated IoNCloud, Predictor and Packer, showing their benefits and overheads. In particular, all of them provide predictable and guaranteed network performance; Predictor reduces flow table size in switches and flow setup time; and Packer minimizes multi-resource fragmentation.