A virtualização é uma tecnologia chave para a computação em nuvem que permite fornecer recursos computacionais, em forma de máquinas virtuais, para o consumo de serviços de computação. Nos ambientes de computação em nuvem, é importante manter sob controle a alocação de máquinas virtuais nos servidores físicos. Uma alocação adequada implica na redução de custos com hardware, energia e refrigeração, além da melhora da qualidade de serviço. Hipervisores recentes implementam mecanismos para reduzir o consumo de memória RAM através do compartilhamento de páginas idênticas entre máquinas virtuais. Esta dissertação apresenta um novo algoritmo de alocação de máquinas virtuais que busca o equilíbrio no uso dos recursos de CPU, memória, disco e rede e, sobretudo, considera o potencial de compartilhamento de memória entre máquinas virtuais. Através de simulações em cenários distintos, verificou-se que o algoritmo é superior à abordagem padrão na questão do uso equilibrado de recursos e que, considerando o compartilhamento de memória, houve um ganho significativo na disponibilidade deste recurso ao final das alocações. / Virtualization is a key technology for cloud computing, it provides computational resources as virtual machines for consumption of computing services. In cloud computing environments it is important to keep under control the allocation of virtual machines in physical servers. A good allocation brings benefits such as reduction costs in hardware, power, and cooling, also improving the quality of service. Recent hypervisors implement mechanisms to reduce RAM consumption by sharing identical pages between virtual machines. This dissertation presents a new algorithm for virtual machines allocation that seeks the balanced use of CPU, memory, disk, and network. In addition, it considers the potential for sharing memory among virtual machines. Simulations on three distinct scenarios demonstrate that it is superior to the standard approach when considering the balanced use of resources. Considering shared memory, there was an appreciable gain in availability of resources.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/1005 |
| Date | 29 August 2014 |
| Creators | Muchalski, Fernando José |
| Contributors | Maziero, Carlos Alberto |
| Publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UTFPR, instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná, instacron:UTFPR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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