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metadata.teses.dc.title: KWH-PRO: um arcabouço para alocação dinâmica de vms e redução do consumo de energia
metadata.teses.dc.title.alternative: KWH-PRO: a framework for dynamic allocation of VMs and reduction of energy consumption
metadata.teses.dc.creator: Prado, Marcio Feliciano do
metadata.teses.dc.creator.Lattes: http://lattes.cnpq.br/4501278230766818
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Correia, Luiz Henrique Andrade
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Malheiros, Neumar Costa
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Guedes Neto, Dorgival Olavo
metadata.teses.dc.subject: Data centers
OpenStack
Monitoramento
Migração de VMs
Energia
Migração de máquinas virtuais
Monitoring
VM migration
Power
Virtual Machine migration
metadata.teses.dc.date.issued: 3-Apr-2019
metadata.teses.dc.identifier.citation: PRADO, M. F. do. KWH-PRO: um arcabouço para alocação dinâmica de VMs e redução do consumo de energia. 2019. 101 p. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.
metadata.teses.dc.description.resumo: Atualmente, há uma crescente necessidade de armazenamento e processamento de dados. Isso vem fazendo com que cresça a implantação de data centers em todo o mundo. Estima-se que esses centros representem cerca de 2% do consumo mundial de energia elétrica, e a tendência é que esse consumo continue aumentando. Assim, é evidente a necessidade de pesquisas nessa área. Este trabalho apresenta um arcabouço, que tem como meta principal a redução do consumo de energia em data centers com VMs, e que a economia interfira minimamente no desempenho desses centros. Para atingir o objetivo, o arcabouço realiza, de forma automática, as seguintes tarefas: (i) monitoramento do consumo energético e da carga de trabalho de servidores, (ii) classificação de servidores utilizando os dados do monitoramento, (iii) alocação dinâmica de VMs com migração a quente e (iv) ligamento e desligamento de servidores. Para validação da eficiência do arcabouço, utilizou-se uma nuvem computacional implementada com o OpenStack. Foram executados vários experimentos, nos quais foi possível observar economia de energia de até 38%, ao custo de uma ligeira degradação do desempenho da nuvem, que aparentemente é imperceptível.
metadata.teses.dc.description.abstract: Currently, there is a growing need for data storage and processing. This has been driving the roll-out of data centers around the world. These centers are estimated to account for about 2% of the world’s electricity consumption, and the trend is that consumption will continue to increase. Thus, the need for research in this area is evident. This work presents a framework that has as main goal the reduction of energy consumption in data centers with VMs and that the economy interferes minimally in the performance of these centers. In order to achieve the objective, the framework automatically performs the following tasks: (i) monitoring of the energy consumption and workload of servers, (ii) classification of servers using the monitoring data, (iii) VMs with hot migration and (iv) server bindings and shutdowns. To validate the scaffold efficiency, a computational cloud implemented with OpenStack was used. Several experiments were performed, in which energy savings of up to 38% could be observed, at the cost of a slight degradation of cloud performance that seemingly imperceptible.
metadata.teses.dc.description: Arquivo retido, a pedido do autor(a), até abril de 2020.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/33447
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: por
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