Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2010 |
| Autor(a) principal: |
Ferreto, Tiago Coelho
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| Orientador(a): |
Rose, César Augusto Fonticielha de
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| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
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| Departamento: |
Faculdade de Informáca
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| País: |
BR
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5118
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Resumo: |
A virtualização reapareceu nos últimos anos como solução para minimizar custos em data centers decorrentes da subutilização de recursos. A possibilidade de dinamicamente alterar a capacidade de máquinas virtuais e migrá-las de forma transparente entre servidores físicos resultou em maior flexibilidade para atender mudanças repentinas em demanda computacional, minimizando a quantidade de recursos físicos necessários. Este aumento em flexibilidade derivou novos modelos de computação como utility computing e cloud computing. Um dos principais mecanismos nestes data centers virtualizados é a consolidação dinâmica de servidores. Ele realiza periodicamente o mapeamento de máquinas virtuais para servidores físicos de forma a atender mudanças de demanda, enquanto utiliza um conjunto mínimo de recursos físicos para reduzir custos em consumo de energia. No entanto, redefinir o mapeamento pode exigir migrar máquinas virtuais entre servidores físicos, o que pode acabar atrasando a reconfiguração das máquinas virtuais para a nova capacidade. Este trabalho apresenta algoritmos normalmente utilizados para consolidação dinâmica de servidores e avalia o seu impacto na métrica de atraso de reconfiguração usando diferentes tipos de workloads reais e sintéticos. Um algoritmo para consolidação dinâmica de servidores que controla o atraso máximo de reconfiguração decorrente de um novo mapeamento é proposto. Os experimentos realizados com esse algoritmo demonstram que ele provê maior controle sobre atrasos de reconfiguração e possui baixo impacto na quantidade adicional de recursos necessários. |
