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Estratégias para uso eficiente de recursos em centros de dados considerando consumo de CPU e RAM / Strategies for efficient usage of resources in data centers considering the consumption of CPU and RAM

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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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/4124
Date04 August 2014
CreatorsCastro, Pedro Henrique Pires de
ContributorsCardoso, Kleber Vieira, Corrêa, Sand Luz, Cardoso, Kleber Vieira, Corrêa, Sand Luz, Costa, Fábio Moreira, Granville, Lisandro Zambenedetti
PublisherUniversidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF), UFG, Brasil, Instituto de Informática - INF (RG)
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG
Rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess
Relation-3303550325223384799, 600, 600, 600, 600, -7712266734633644768, 3671711205811204509, 2075167498588264571

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