Otimização de alocação de máquinas virtuais em datacenter heterogêneo de sistema de computação em nuvem
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Data
2019-01-04
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Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
Computação em nuvem pode ser definida como uma tecnologia de oferta de serviços de computação por meio da Internet, utilizando virtualização de máquinas. A virtualização é um procedimento em que se estabelece um ambiente virtual para execução de tarefas consumindo parte dos recursos de uma máquina real. Desse modo, o desempenho de um sistema de computação em nuvem depende da eficiência da alocação de máquinas virtuais em máquinas reais, atendendo restrições e metas diversas. Neste trabalho se propõe uma nova abordagem para alocação de máquinas virtuais que tem como objetivo otimizar o número de máquinas físicas ativas e o tráfego na rede do sistema, tratando situações de conflito e balanço entre estes dois objetivos em sistemas heterogêneos.A solução proposta é baseada em uma modificação do algoritmo para particionamento de grafos de Kernighan-Lin para tratar os custos de comunicação, além de heurísticas para a minimização do número de máquinas físicas. O texto apresenta um levantamento bibliográfico a respeito de computação em nuvem, o estado da arte relacionado ao problema de alocação de máquinas virtuais, a implementação do algoritmo e sua avaliação. O algoritmo proposto é avaliado contra uma heurística convencional e um algoritmo do estado da arte em diversos cenários. Os resultados obtidos mostram que, apesar da dificuldade de conciliação entre estes dois objetivos em se tratando de sistemas heterogêneos, as soluções obtidos pela abordagem desenvolvida são de boa qualidade.
Cloud computing is a term referring to a computing service technology offered through the Internet using machine virtualization, which is a process where a virtual environment is deployed to run an application, consuming part of the real machine resources. Therefore, the performance of a cloud computing system depends on the efficiency of the virtual machines placement in real machines, given certain goals and constraints. This work aims to present a new approach for virtual machine placement that optimizes the number of active physical machines and network traffic in its datacenter, as well as evaluate the conflict between these goals in heterogeneous systems. The proposed approach is based in a modification of the Kernighan-Lin algorithm for graph partitioning to deal with communication costs, and heuristics to minimize the number of physical machines.The text presents a conceptual review about cloud computing,the state of art of the virtual machine placement problem, the algorithm implementation and its evaluation. The proposed algorithm is evaluated against a conventional heuristic and a state of art algorithm in various scenarios. The results reveal the hardness to balance the two defined goals in heterogeneous systems as well as the quality of the solution achieved by the proposed approach.
Cloud computing is a term referring to a computing service technology offered through the Internet using machine virtualization, which is a process where a virtual environment is deployed to run an application, consuming part of the real machine resources. Therefore, the performance of a cloud computing system depends on the efficiency of the virtual machines placement in real machines, given certain goals and constraints. This work aims to present a new approach for virtual machine placement that optimizes the number of active physical machines and network traffic in its datacenter, as well as evaluate the conflict between these goals in heterogeneous systems. The proposed approach is based in a modification of the Kernighan-Lin algorithm for graph partitioning to deal with communication costs, and heuristics to minimize the number of physical machines.The text presents a conceptual review about cloud computing,the state of art of the virtual machine placement problem, the algorithm implementation and its evaluation. The proposed algorithm is evaluated against a conventional heuristic and a state of art algorithm in various scenarios. The results reveal the hardness to balance the two defined goals in heterogeneous systems as well as the quality of the solution achieved by the proposed approach.
Descrição
Palavras-chave
Computação em nuvem, Máquinas virtuais, Alocação, Cloud computing, Virtual machines, Placement