En los últimos años se ha incrementado la presencia de los centros de datos, principalmente debido a las tendencias de computación en la nube de hoy en día. Se cuenta cada vez más con centros de datos más grandes debido a la alta demanda que existe. En conjunto, los equipos que forman parte de los centros de datos deben de ser administrados de la mejor manera a fin de aprovechar de forma óptima factores críticos como memoria RAM, tráfico de red y uso de CPU, para mejorar la calidad del servicio otorgado a los usuarios.
Paralelamente, el escenario ha cambiado drásticamente en cuanto a la contaminación ambiental. Los daños por el calentamiento global debido al efecto invernadero están afectando gravemente el ecosistema mundial, incidiendo de forma negativa en el derretimiento de los polos y con ello poniendo en peligro a múltiples especies. Dicha contaminación es causada en parte por la combustión que ocasiona la generación de energía eléctrica con fuentes no renovables. Con esto, los centros de datos requieren de un enfoque de manejo de energía que permita utilizarla de forma eficiente y amigable para el planeta.
El presente proyecto de fin de carrera busca de proveer de un conjunto de herramientas que de solución a los problemas que puedan involucrar error humano en la administración de carga de trabajo en los hipervisores de tipo 1 –utilizados precisamente en los centros de datos–, obteniendo un mejor manejo de los recursos de hardware y haciendo énfasis en el ahorro de energía.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/7829 |
| Date | 15 February 2017 |
| Creators | Linares Bracamonte, Andrés Alberto |
| Contributors | Daly Scaletti, Corrado Pablo Guillermo |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú, PE |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf, application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/closedAccess |
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