Escalonamento ciente de energia em nuvens usando controle de refrigeração ativa e DVFS

Autor(es)

Daniel Guimarães do Lago

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação
• Data de defesa: 2012-11-29

Membros da banca

Edmundo Roberto Mauro Madeira; Fabio Luciano Verdi; Nelson Luis Saldanha da Fonseca

• Orientador: Edmundo Roberto Mauro Madeira

Resumo

Neste trabalho são apresentados algoritmos que atuam no processo de escalonamento de máquinas virtuais para computação em nuvem, fundamentados nos conceitos de Computação Verde. Estes algoritmos focam na minimização da energia consumida, além de proverem qualidade de serviço baseada em prioridade de execução de cargas virtuais. Para atingir o objetivo da minimização de consumo de energia são usados alguns recursos, tais como: desligamento de servidores subutilizados, migração de cargas de servidores que operam abaixo de um determinado limiar, DVFS e Fan Control. A escolha de qual servidor receberá as cargas virtuais é obtida através da maximização da eficiência em energia, dada pela razão entre MIPS e a potência consumida em cada servidor. Alem disso, os algoritmos deste trabalho atuam na submissão de cargas com prioridades, permitindo com que cargas de maior prioridade sejam executadas em tempos menores. Resultados obtidos através de simulações mostraram que os algoritmos desenvolvidos, quando confrontados a outros algoritmos pesquisados, podem melhorar o consumo de energia em nuvens compostas por data centers heterogêneos, empatando com os melhores algoritmos no caso de data centers homogêneos, além de prover qualidade de serviço (AU)

• Processo FAPESP: 10/14592-9 - Um algoritmo de escalonamento para computação em nuvem aderente à Green Computing
• Beneficiário: Daniel Guimarães do Lago
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado