Utilize este identificador para citar ou criar um atalho para este documento: https://hdl.handle.net/10923/1652
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dc.contributor.advisorDe Rose, César Augusto Fonticielhaen_US
dc.contributor.authorFerreto, Tiago Coelhoen_US
dc.date.accessioned2013-08-07T18:43:26Z-
dc.date.available2013-08-07T18:43:26Z-
dc.date.issued2010pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10923/1652-
dc.description.abstractA 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.pt_BR
dc.description.abstractVirtualization has reemerged in the last years as a solution to minimize costs in data centers due to resources subutilization. The possibility of dynamically changing virtual machines capacities and live-migrate them between physical servers resulted in a higher flexibility to attend sudden changes in computing demand, minimizing the amount of physical resources required. This increase in flexibility derived novel computing models such as utility computing and cloud computing. One of the key mechanisms in these virtualized data centers is dynamic server consolidation. It performs periodically the mapping of virtual machines to physical servers in order to attend changes in demand, while using a minimal set of physical resources to restrain power consumption costs. However, redefining a new mapping can require migrating virtual machines between physical servers, which eventually delay the reconfiguration of virtual machines to a new capacity. This work presents traditional algorithms used for dynamic server consolidation and evaluate their impact on the reconfiguration delay metric using different types of real and synthetic workloads. An algorithm for dynamic server consolidation which controls the maximum reconfiguration delay incurred by a new mapping is proposed. The experiments performed using this algorithm show that it provides higher control over reconfiguration delays and has a small impact in the additional amount of resources required.en_US
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.subjectINFORMÁTICApt_BR
dc.subjectREDES DE COMPUTADORESpt_BR
dc.subjectMÁQUINAS VIRTUAISpt_BR
dc.titleDynamic server consolidation with controlled reconfiguration delayspt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.degree.grantorPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentFaculdade de Informáticapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.levelDoutoradopt_BR
dc.degree.date2010pt_BR
dc.publisher.placePorto Alegrept_BR
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