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Título: FairCPU: Uma arquitetura para provisionamento de máquinas virtuais utilizando características de processamento
Título em inglês: FairCPU: An architecture for provisioning virtual machines using processing features
Autor(es): Rego, Paulo Antonio Leal
Orientador(es): Souza, José Neuman de
Palavras-chave: Ciência da computação
Provisionamento de máquinas virtuais
Ambiente heterogêneo
Limitação do uso da CPU
Computação em nuvem
Virtualização
Data do documento: 2012
Citação: REGO, P. A. L. (2012)
Resumo: O escalonamento de recursos é um processo chave para a plataforma de Computação em Nuvem, que geralmente utiliza máquinas virtuais (MVs) como unidades de escalonamento. O uso de técnicas de virtualização fornece grande flexibilidade com a habilidade de instanciar várias MVs em uma mesma máquina física (MF), modificar a capacidade das MVs e migrá-las entre as MFs. As técnicas de consolidação e alocação dinâmica de MVs têm tratado o impacto da sua utilização como uma medida independente de localização. É geralmente aceito que o desempenho de uma MV será o mesmo, independentemente da MF em que ela é alocada. Esta é uma suposição razoável para um ambiente homogêneo, onde as MFs são idênticas e as MVs estão executando o mesmo sistema operacional e aplicativos. No entanto, em um ambiente de Computação em Nuvem, espera-se compartilhar um conjunto composto por recursos heterogêneos, onde as MFs podem variar em termos de capacidades de seus recursos e afinidades de dados. O objetivo principal deste trabalho é apresentar uma arquitetura que possibilite a padronização da representação do poder de processamento das MFs e MVs, em função de Unidades de Processamento (UPs), apoiando-se na limitação do uso da CPU para prover isolamento de desempenho e manter a capacidade de processamento das MVs independente da MF subjacente. Este trabalho busca suprir a necessidade de uma solução que considere a heterogeneidade das MFs presentes na infraestrutura da Nuvem e apresenta políticas de escalonamento baseadas na utilização das UPs. A arquitetura proposta, chamada FairCPU, foi implementada para trabalhar com os hipervisores KVM e Xen, e foi incorporada a uma nuvem privada, construída com o middleware OpenNebula, onde diversos experimentos foram realizados para avaliar a solução proposta. Os resultados comprovam a eficiência da arquitetura FairCPU em utilizar as UPs para reduzir a variabilidade no desempenho das MVs, bem como para prover uma nova maneira de representar e gerenciar o poder de processamento das MVs e MFs da infraestrutura.
Abstract: Resource scheduling is a key process for cloud computing platform, which generally uses virtual machines (VMs) as scheduling units. The use of virtualization techniques provides great flexibility with the ability to instantiate multiple VMs on one physical machine (PM), migrate them between the PMs and dynamically scale VM’s resources. The techniques of consolidation and dynamic allocation of VMs have addressed the impact of its use as an independent measure of location. It is generally accepted that the performance of a VM will be the same regardless of which PM it is allocated. This assumption is reasonable for a homogeneous environment where the PMs are identical and the VMs are running the same operating system and applications. Nevertheless, in a cloud computing environment, we expect that a set of heterogeneous resources will be shared, where PMs will face changes both in terms of their resource capacities and as also in data affinities. The main objective of this work is to propose an architecture to standardize the representation of the processing power by using processing units (PUs). Adding to that, the limitation of CPU usage is used to provide performance isolation and maintain the VM’s processing power at the same level regardless the underlying PM. The proposed solution considers the PMs heterogeneity present in the cloud infrastructure and provides scheduling policies based on PUs. The proposed architecture is called FairCPU and was implemented to work with KVM and Xen hypervisors. As study case, it was incorporated into a private cloud, built with the middleware OpenNebula, where several experiments were conducted. The results prove the efficiency of FairCPU architecture to use PUs to reduce VMs’ performance variability, as well as to provide a new way to represent and manage the processing power of the infrastructure’s physical and virtual machines.
Descrição: REGO, Paulo Antonio Leal. FairCPU: Uma arquitetura para provisionamento de máquinas virtuais utilizando características de processamento. 2012. 81 f. Dissertação (Mestrado em ciência da computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2012.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/18513
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