| Processo: | 10/14592-9 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2011 |
| Data de Término da vigência: | 30 de junho de 2012 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
| Pesquisador responsável: | Edmundo Roberto Mauro Madeira |
| Beneficiário: | Daniel Guimarães do Lago |
| Instituição Sede: | Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Redes de computadores Computação em nuvem Escalonamento de processos Algoritmos Balanceamento de carga em sistemas distribuídos Consumo de energia elétrica |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Ajuste Dinâmico de Tensão e Frequência | Computação em Nuvem | Controle de Refrigeração Ativa | Escalonamento | Gerenciamento de Energia Distribuído | Green Computing | Redes de Computadores |
Resumo Estudos e práticas de projetos, construção, utilização e disposição de computadores e sistemas associados de forma eficiente e efetiva com o menor impacto possível ao meio ambiente têm sido um grande foco na computação. Para esses estudos e práticas é dado o nome de Green Computing. Como consequência da proliferação de dispositivos com baixo poder de processamento e a crescente necessidade de computação elástica, tem sido cada vez mais comum a necessidade de utilização de Computação em Nuvem. As nuvens, Data centers dispostos em vários lugares do mundo, são normalmente usadas como um serviço utilitário por usuários que possuam tais dispositivos ou necessitem desse tipo de computação. Com efeito os Data centers têm se expandido de forma acelerada e uma consequência direta é o crescente aumento no consumo de energia e poluição gerada. Neste trabalho é proposto um algoritmo de escalonamento de tarefas para Computação em Nuvem, aderindo aos princípios da Green Computing. Esse escalonador utiliza tecnologias existentes com o objetivo de minimizar o consumo de energia elétrica e emissão de poluentes. Utilizando um Gerenciamento de Energia Distribuído é efetuada uma análise estatística do histórico da demanda de máquinas virtuais, otimizando o número de máquinas físicas ligadas para suprir as cargas da nuvem em diferentes instantes. Para um cenário onde existem máquinas que não podem ser desligadas é proposto um método de distribuição de carga de trabalho elaborado com uma solução híbrida baseada em escala de tensão dinâmica e controle de refrigeração ativa onde não é só reduzido o consumo de energia pelo processador, mas também do sistema de refrigeração. O algoritmo também contempla qualidade de serviço, dando prioridade às operações críticas e as executando ainda que isso signifique maior consumo de energia. | |
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