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Previous issue date: 2017-12-01 / Um dos principais desafios da Computa??o Verde ? obter uma melhor rela??o entre
a quantidade de trabalho realizada pela infraestrutura computacional e o gasto energ?tico
para mant?-la, isto ?, uma melhor efici?ncia energ?tica. Este trabalho apresenta a arquitetura
de um cluster computacional de baixo consumo energ?tico que ? capaz de ligar
ou desligar, de forma din?mica e autom?tica, um determinado n?mero de m?quinas. A
quantidade de m?quinas ligadas ? proporcional ? demanda de trabalho a cada momento, o
que evita ligar equipamentos desnecessariamente e aumenta a efici?ncia do sistema. Para
o seu desenvolvimento prop?e-se e discute-se um modelo te?rico que ? implementado
atrav?s de um cluster composto por dispositivos Raspberry Pi chamado NPi-Cluster. Para
atestar a efici?ncia do modelo proposto s?o mostrados resultados experimentais nos quais
o cluster ? usado como um servidor web com balanceamento de carga. Os dados obtidos
mostram que o NPi-Cluster tem um desempenho adequado quando comparado a outros
servidores que rodam em arquiteturas tradicionais, mas com um consumo energ?tico menor.
Um cluster com 7 m?quinas usando sua capacidade m?xima atende a mais de 450
requisi??es simult?neas numa taxa de cerca de 1000 transa??es por segundo. Para faz?-lo
o cluster consome cerca de 15 Watts, o equivalente a uma l?mpada econ?mica ou um
computador em modo suspenso que n?o realiza qualquer atividade. Quando a demanda
? baixa o consumo de energia com as m?quinas ? reduzido dinamicamente, chegando a
menos de 2Watts. Al?m de ser capaz de lidar com cargas de trabalhos com boa qualidade
de servi?o, o cluster tamb?m prov? alta disponibilidade evitando pontos ?nicos de falha. / One of the main challenges for the so-called Green Computing is to get a better relation
between the amount of work performed by the computational infrastructure and the
energy consumption to maintain it, providing better energy efficiency. This work presents
the architecture of a computing cluster with low energy consumption that powers
on or off a number of running machines automatically and dynamically. The quantity of
enabled devices adjusts according to the actual processing demand, which avoids unnecessarily
powered equipment and increases the overall system power efficiency. In order
to carry out its development, a theoretical model is proposed, discussed, and implemented
through the NPi-Cluster, a cluster composed of Raspberry Pi devices. To prove the
proposed model feasibility, NPi-Cluster is used as a web server with load balancing. Data
gathered shows that NPi-Cluster has adequate performance when compared to other web
servers running on traditional server architectures, however with less power consumption.
A 7-machine cluster running at maximum performance is able to handle more than 450
simultaneous requests, with about 1000 transactions per second. The power consumption
required to do it is about 15 Watts, which is equivalent to a energy-saving light bulb or a
computer in suspended mode that does not perform any task. When the requests demand
is low, the power consumption is dynamically reduced until less than 2 Watts. Besides to
being able to handle workloads with acceptable quality of service, the proposed cluster
also provides high availability by avoiding single points of failure.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/24935 |
| Date | 01 December 2017 |
| Creators | Alves Filho, Sebasti?o Em?dio |
| Contributors | 03420818459, Gon?alves, Luiz Marcos Garcia, 32541457120, Aroca, Rafael Vidal, 28068503803, Lima, Rommel Wladimir de, 81222181487, Souza, Samuel Xavier de, 82838607472, Burlamaqui, Aquiles Medeiros Filgueira |
| Publisher | PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM ENGENHARIA EL?TRICA E DE COMPUTA??O, UFRN, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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