Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Oliveira, Tadeu Ferreira |
| Orientador(a): |
Silveira, Luiz Felipe de Queiroz |
| 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: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/44895
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Resumo: |
As redes definidas por software têm como principal característica a separação entre a função de tomada de decisão, que define o plano de controle, da função de encaminhamento dos pacotes, que define o plano de dados. Essa separação permitiu que se introduzisse o conceito de programabilidade da rede. Com isto, novas aplicações puderam ser implementadas para interagir diretamente com o funcionamento das redes. Hoje, essas aplicações permitem que ambientes de datacenters adaptem-se à demanda de maneira elástica, viabilizando os serviços de computação em nuvem. Neste cenário, os datacenters são os grandes provedores de serviços, e um de seus principais custos é o consumo de energia na infraestrutra de servidores e de equipamentos de rede. Muitos trabalhos indicam que o uso da SDN em redes de datacenter permite uma melhor eficiência energética, especialmente no plano de dados. Neste trabalho, apresenta-se uma estratégia de uso do processamento paralelo e processamento distribuído, com diminuição de frequência dos elementos processadores, com o objetivo de diminuir o consumo de energia nos controladores de redes definidas por software. A implementação de um controlador paralelo para uso em um ambiente multi-core homogêneo, bem como uma implementação distribuída que oferece maior tolerância a falha são apresentadas com foco na eficiência energética. Foi possível obter um ganho em eficiência energética nos cenários multicore de até 31% quando comparados com cenários single-core. |
