Submitted by Diogo Barreiros (diogo.barreiros@ufba.br) on 2017-06-02T16:07:58Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Cleber_Final.pdf: 7551475 bytes, checksum: 81ec53d1cfbee023ecc28745db6472a1 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-06-06T14:17:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Cleber_Final.pdf: 7551475 bytes, checksum: 81ec53d1cfbee023ecc28745db6472a1 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-06T14:17:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Cleber_Final.pdf: 7551475 bytes, checksum: 81ec53d1cfbee023ecc28745db6472a1 (MD5) / Os grandes centros de dados atuais tipicamente adotam redund^ancia de servidores e equipamentos de comunica c~ao para aumento de sua con abilidade e disponibilidade. Infraestrutura altamente redundante, contudo, consiste num dos desa os da area devido ao alto consumo de energia. Esta disserta c~ao apresenta a BEEP, uma estrat egia energeticamente e ciente para redes de centro de dados de nidas por software, baseadas na topologia Fat-Tree. Nossa estrat egia, implementada atrav es de uma rede OpenFlow faz uso de m ultiplos caminhos, atrav es do MultiPath TCP { MPTCP e da vis~ao global oferecida por controladores de uma rede de nida por software, para equilibrar e ci^encia energ etica, n vel de redund^ancia dos equipamentos e ganho de desempenho no atendimento as demandas de tr afego. Para alcan car este equil brio, a BEEP procura fazer com que o tr afego de comunica c~ao seja enviado o mais r apido poss vel, utilizando-se da maior quantidade poss vel de caminhos distintos existentes entre a origem o destino de uma comunica c~ao. Desta forma, as interfaces dos comutadores permanecem em estado ocioso na maior parte do tempo e, assim, o consumo energ etico e reduzido. Resultados experimentais em variantes da topologia Fat-Tree demonstraram ganhos de e ci^encia energ etica com a estrat egia na ordem de 21% a 47%, em compara c~ao a outras estrat egias (ECO-RP e GreenCloud), al em de melhoria na utiliza c~ao da largura de banda dispon vel, conforme haja mais caminhos alternativos dispon veis em todos os cen arios avaliados. Al em de construir a BEEP, as demais contribui c~oes trazidas por esta disserta c~ao s~ao: i) o desenvolvimento de um ambiente de prototipa c~ao de aplica c~oes de TCP de m ultiplos caminhos em redes de nidas por software, capaz de mensurar e validar novas propostas para economia de energia baseada em elementos de uma rede de centro de dados; e ii) uma avalia c~ao experimental do TCP de m ultiplos caminhos implementado atrav es de redes de nidas por software para redes de centro de dados.

Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2015-02-05T19:59:39Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Pedro Henrique Pires de Castro - 2014.pdf: 1908182 bytes, checksum: edac87bddd8346a2bcce5d9b5f00301d (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2015-02-05T20:00:48Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Pedro Henrique Pires de Castro - 2014.pdf: 1908182 bytes, checksum: edac87bddd8346a2bcce5d9b5f00301d (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-02-05T20:00:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Pedro Henrique Pires de Castro - 2014.pdf: 1908182 bytes, checksum: edac87bddd8346a2bcce5d9b5f00301d (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-08-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Cloud computing is being consolidated as a new distributed systems paradigm, offering computing resources in a virtualized way and with unprecedented levels of flexibility, reliability, and scalability. Unfortunately, the benefits of cloud computing come at a high cost with regard to energy, mainly because of one of its core enablers, the data center. There are a number of proposals that seek to enhance energy efficiency in data centers. However, most of them focus only on the energy consumed by CPU and ignore the remaining hardware, e.g., RAM. In this work, we show the considerable impact that RAM can have on total energy consumption, particularly in servers with large amounts of this memory. We also propose three new approaches for dynamic consolidation of virtual machines (VMs) that take into account both CPU and RAM usage. We have implemented and evaluated our proposals in the CloudSim simulator using real-world traces and compared the results with state-of-the-art solutions. By adopting a wider view of the system, our proposals are able to reduce not only energy consumption but also the number of SLA violations, i.e., they provide a better service at a lower cost. / A computação em nuvem tem levado os sistemas distribuídos a um novo patamar, oferecendo recursos computacionais de forma virtualizada, flexível, robusta e escalar. Essas vantagens, no entanto, surgem juntamente com um alto consumo de energia nos centros de dados, ambientes que podem ter até centenas de milhares de servidores. Existem muitas propostas para alcançar eficiência energética em centros de dados para computação em nuvem. Entretanto, muitas propostas consideram apenas o consumo proveniente do uso de CPU e ignoram os demais componentes de hardware, e.g., RAM. Neste trabalho, mostramos o impacto considerável que RAM pode ter sobre o consumo total de energia, principalmente em servidores com grandes quantidades dessa memória. Também propomos três novas abordagens para consolidação dinâmica de máquinas virtuais, levando em conta tanto o consumo de CPU quanto de RAM. Nossas propostas foram implementadas e avaliadas no simulador CloudSim utilizando cargas de trabalho do mundo real. Os resultados foram comparados com soluções do estado-da-arte. Pela adoção de uma visão mais ampla do sistema, nossas propostas não apenas são capazes de reduzir o consumo de energia como também reduzem violações de SLA, i.e., proveem um serviço melhor a um custo mais baixo.

Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-11T13:53:35Z No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Joao Ferreira da Silva Jr.pdf: 2184320 bytes, checksum: fb503909f5b1d57d923852e5dafce5b6 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T12:59:47Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Joao Ferreira da Silva Jr.pdf: 2184320 bytes, checksum: fb503909f5b1d57d923852e5dafce5b6 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T12:59:47Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Joao Ferreira da Silva Jr.pdf: 2184320 bytes, checksum: fb503909f5b1d57d923852e5dafce5b6 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-08-28 / Os avanços tecnológicos acontecem por intermédio de pesquisas e estudos, inclusive com a criação de novos paradigmas, tais como a computação em nuvem, comércio eletrônico e redes sociais. Em alguns casos, grandes centros de dados são utilizados para suportar esses paradigmas. Com isso, estes grandes centros de dados tornaram-se elementos críticos no desenvolvimento de tarefas diárias, o que sugere que, a cada dia, utilizamos mais seus recursos, aumentando a demanda e, consequentemente, o consumo elétrico. Hodiernamente, o consumo de energia é uma questão de interesse comum. Pesquisas demonstram que, como consequência da constante evolução e expansão da tecnologia da informação, os centros de dados e as nuvens (cloud computing) são grandes consumidores de energia elétrica. Com esse alto consumo, destacam-se as questões de sustentabilidade e custo. Neste contexto, a presente dissertação propõe um algoritmo de distribuição de carga elétrica (ADCE) para otimizar a distribuição de energia em infraestruturas elétricas de centros de dados e nuvens privadas. O ADCE é suportado pelo ambiente denominado Mercury, que é capaz de realizar uma avaliação integrada das métricas de confiabilidade, custo e sustentabilidade. O ADCE otimiza, mais especificamente, a distribuição da corrente elétrica na modelagem de fluxo de energia (EFM - Energy Flow Model). A modelagem em EFM é responsável por estimar as questões de sustentabilidade e de custo das infraestruturas elétricas de centros de dados e nuvens, respeitando as restrições de capacidade de energia que cada dispositivo é capaz de fornecer (considerando o sistema elétrico) ou extrair (considerando o sistema de refrigeração). Ademais, dois estudos de caso são apresentados, onde são analisadas sete infraestruturas elétricas de um centro de dados e seis de uma nuvem privada. Para os centros de dados foi alcançada uma redução no consumo de energia de até 15,5% e a métrica utilizada para avaliar a redução do impacto ambiental (exergia) foi reduzida em mais da metade de seu valor. No que concerne ao estudo das nuvens privadas a redução do consumo de energia foi de até 9,7% e da exergia de para quase um terço de seu valor inicial. Os resultados obtidos foram significativos, uma vez que as preocupações ambientais ganham destaque com o passar dos anos e os recursos financeiros das empresas são finitos e muito valiosos.