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Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno José Luis Valencia Gutierrez

14/06/2018, 14h30, sala 304, Instituto de Computação

Abstract: Server consolidation and resource elasticity are among two of the most important resource management features in cloud computing. The former attempts to improve resource utilization by reducing or minimizing the number of servers for a given workload. The latter aims to obtain utilization gains by trying to exploit the time-varying demands of cloud applications during execution. One of two forms of elasticity is often adopted. While horizontal elasticity is concerned with the acquisition and release of computational nodes in accordance with demand, vertical elasticity focuses on the distribution of a node's resources among its hosted virtual machines (VMs) by adjusting the capacity of the resource types allocated to each individual VM in accordance with its respective application's needs. In the case of vertical elasticity, when insufficient resources are available to allocate to a VM, its application's performance will suffer degradation. For on-line applications, the only alternative is to attempt to live-migrate the VM to another server with enough capacity to host the VM. On the other hand, when running batch jobs, the resource constrained VM could also be suspended or saved to disk and revived wherever (through VM migration to another host) or on the same host, when resources become available. Given that memory availability can have a significant influence on application performance and system throughput, this work investigates the integration and impact of VM migration as part of a scheduling strategy in the context of vertical memory elasticity. We evaluate an improved and extended version of the Memory Elasticity Controller (MEC) and the use of multiple MEC instances under the guidance of the Memory Elasticity Management in Clouds (MEMiC) Controller to support the execution of both on-line and batch applications. Evaluations show that combining multiple preemption techniques can provide performance and utilization improvements in comparison to live migration-only approaches.

Resumo: Consolidação de servidores e elasticidade de recursos estão entre as dois características mais importantes do gerenciamento de recursos na computação em nuvem. O primeiro tenta melhorar a utilização de recursos reduzindo ou minimizando o número de servidores para uma determinada carga de trabalho. O último tem como objetivo obter ganhos de utilização, tentando explorar as demandas variáveis no tempo dos aplicativos em nuvem durante a execução. Uma das duas formas de elasticidade é frequentemente adotada. Enquanto a elasticidade horizontal se preocupa com a aquisição e liberação de nós computacionais de acordo com a demanda, a elasticidade vertical se concentra na distribuição dos recursos de um nó entre suas máquinas virtuais (MVs) hospedadas ajustando a capacidade dos tipos de recursos alocados a cada VM individual de acordo com necessidades de sua respectiva aplicação. No caso da elasticidade vertical, quando recursos insuficientes estão disponíveis para alocar para uma MV, o desempenho da aplicação sofrerá degradação. Para aplicações on-line, a única alternativa é tentar migrar a MV para outro servidor com capacidade suficiente para hospedar a MV. Por outro lado, ao executar tarefas em lote, a MV restrita de recursos também pode ser suspensa ou salva em disco e revivida em qualquer outro servidor (por meio da migração de VM para outro host) ou no mesmo host, quando os recursos se tornem disponíveis. Como a disponibilidade de memória pode ter uma influência significativa no desempenho do aplicativo e no rendimento do sistema, este trabalho investiga a integração e o impacto da migração da MV como parte de uma estratégia de escalonamento no contexto da elasticidade vertical de memória. Avaliamos uma versão aprimorada e estendida do MEC (Memory Elasticity Controller) e o uso de várias instâncias do MEC sob a orientação do controlador Memory Elasticity Management in Clouds (MEMiC) para suportar a execução de aplicações online e em lote. As avaliações mostram que a combinação de várias técnicas de preempção pode fornecer melhorias de desempenho e utilização em comparação com as abordagens baseadas em somente migração.

Banca examinadora:
Prof. Eugene Francis Vinod Rebello (Presidente), UFF
Prof.ª Maria Cristina Silva Boeres, UFF
Prof.ª Lúcia Maria de Assumpção Drummond, UFF
Prof. Alexandre Sztajnberg, UERJ

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