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Previous issue date: 2017-04-25 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / In large-scale data centers, power management techniques such as Dynamic Voltage/Frequency
Scaling (DVFS), virtual machine consolidation, and power-capping mechanisms
promise impressive energy savings compared to traditional resource management
strategies. Most of these techniques rely on coarse-grained monitoring of the workload
behavior to apply their optimizations. However, coarse-grained monitoring and
black box observations are not satisfactory for predicting the behavior of bursty workloads
such as those observed in enterprise, Web servers. In this work, we propose an
analytical model to estimate the energy consumption of multi-tier Web Systems. Differently
from previous works, our model captures the consumption pattern at the level of
fine-grained transactions and for each tier of the system. In addition, our model is based
only on CPU utilization and server architectural parameters, which can be easily obtained
in today’s production environments. We demonstrate the effectiveness of our model in a
real-world experimentation environment, based on the TPC-W benchmark. Results show
that our model is able to estimate the energy consumption for a Web system with an average
relative error of 6.5% in the worst-case scenario, whereas more complex models of
the literature present errors within the same order of magnitude. / Em grandes centros de dados, técnicas de gerenciamento de energia como Dynamic Voltage/Frequency
Scaling (DVFS), consolidação de máquinas virtuais e mecanismos de limitação
de energia prometem grande economia de energia quando comparados a métodos
tradicionais de gerenciamento de recursos. A maioria dessas técnicas utilizam mecanismos
caixas-pretas para monitorar o comportamento da carga de trabalho. Contudo, esse
tipo de monitoramento não é satisfatório para prever os fenômenos de rajadas, comumente
encontrados em serviços e aplicações Web. Neste trabalho, propomos um modelo analí-
tico para estimar o consumo de energia de Sistemas Web multi-camadas. Diferentemente
de outros trabalhos, nosso modelo captura o padrão de consumo desses sistemas na granularidade
de transações e para cada camada do sistema. Além disso, nosso modelo se
baseia apenas na utilização de CPU e em parâmetros arquiteturais do servidor, os quais
podem ser facilmente obtidos nos ambientes de produção atuais. Demonstramos a efetividade
do nosso modelo em um ambiente de experimentação real, baseado no benchmark
TPC-W. Os resultados obtidos mostram que nosso modelo é capaz de estimar o consumo
de energia para um sistema Web com um erro relativo médio de 6,5% para o pior cenário,
enquanto modelos mais complexos da literatura apresentam erros com a mesma ordem de
grandeza.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/7352 |
| Date | 25 April 2017 |
| Creators | Ferreira, Alex Rabelo |
| Contributors | Corrêa, Sand Luz, Reis, Valéria Quadros dos, Corrêa, Sand Luz, Reis, Valéria Quadros dos, Martins, Wellington Santos, Petrucci, Vinicius Tavares |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF), UFG, Brasil, Instituto de Informática - INF (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -3303550325223384799, 600, 600, 600, 600, -7712266734633644768, 8930092515683771531, -2555911436985713659 |
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