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.