Submitted by Setor de Tratamento da Informa??o - BC/PUCRS (tede2@pucrs.br) on 2016-11-17T16:17:53Z No. of bitstreams: 1 TES_FABIO_DINIZ_ROSSI_COMPLETO.pdf: 5144543 bytes, checksum: d441e49bfba344a421349f6ca63b860f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-17T16:17:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TES_FABIO_DINIZ_ROSSI_COMPLETO.pdf: 5144543 bytes, checksum: d441e49bfba344a421349f6ca63b860f (MD5) Previous issue date: 2016-05-13 / O alto consumo de energia dos centros de dados tem sido foco na maioria das pesquisas recentes. Em ambientes de nuvem, v?rias solu??es est?o sendo propostas com o objetivo de alcan?ar efici?ncia energ?tica, que v?o desde o dimensionamento da frequ?ncia de processadores, da utiliza??o de estados suspens?o, at? a consolida??o de servidores virtuais. Embora estas solu??es permitam redu??o no consumo de energia, apresentam impacto sobre o desempenho das aplica??es. Visando resolver esta limita??o, n?s apresentamos uma orquestra??o de diferentes t?cnicas e mecanismos de economia de energia, com a finalidade de melhorar o balanceamento entre economia de energia e desempenho das aplica??es. Para este fim, implementamos o e-eco, um sistema de gest?o que atua juntamente com a plataforma de nuvem, decidindo qual estado de suspens?o pode ser melhor aplicado sobre os servidores, al?m de escolher a melhor op??o entre consolida??o de servidores ou dimensionamento de frequ?ncia dos processadores. Para avaliar o e-eco, testes foram realizados em ambientes de nuvem real e simulado, utilizando aplica??es scale-out em uma infraestrutura de nuvem din?mica, levando em considera??o transa??es-por-segundo como m?trica de desempenho. Os resultados mostraram que nossa proposta apresenta a melhor rela??o entre economia de energia e desempenho de aplica??es em ambientes de nuvem, quando comparada com outros trabalhos apresentados na literatura. / The high energy consumption of data centers has been a recurring issue in recent research. In cloud environments, several solutions are being used that aim for energy efficiency, ranging from scaling the processors frequency, through the use of sleep states, to virtual machine placement mechanism. Although these solutions enable the reduction in power consumption, they usually impact on the application performance. To address this limitation, we present an orchestration of different energy-savings techniques and mechanisms to improve the trade-off between energy savings and application performance. To this end, we implemented the Energy-Efficient Cloud Orchestrator ? e-eco ? a management system that acts along with the cloud platform, deciding which sleep state can be better applied on hosts, in addition to choosing the best option between virtual machines consolidation and dynamic processor frequency scaling. To evaluate e-eco, tests were carried out in a real and a simulated environment using scale-out applications on a dynamic cloud infrastructure, taking into account transactions per second as a performance metric. Results showed that our proposal presents the best improvement on the trade-off between energy savings and performance applications for cloud environments when compared with other works presented in the literature.