Estratégias de Predição de Desempenho para a Consolidação de Servidores com Recursos...

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Apresentação utilizada em meu Exame de Qualificação de Mestrado no IME/USP. Minha proposta de pesquisa visa explorar oportunidades de gerenciamento eficiente de recursos em infraestruturas de Computação em Nuvem, no escopo de duas linhas de pesquisa: estratégias de predição de desempenho e de consolidação de servidores.

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  • 1. Estratgias de Predio de Desempenho para ae ca Consolidao de Servidores com Recursos ca VirtualizadosCssio Alexandre Paixo Silva Alkmin a a cassiop@ime.usp.brOrientao: Dr. Daniel de Angelis Cordeiro caIME Instituto de Matemtica e EstatasticaUSP Universidade de So Pauloa 4 de fevereiro de 2013

2. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento ca Sumrioa1 Introduo ca Contexto Objetivos2 FundamentosAcordos de n de serviovelcConsolidao de servidores caProblema de bin packingConsolidao de servidores + bin packing ca3 Resultados preliminaresAmbiente de simulaocaTrao de execuoccaSimulaescoResultados4 Proposta de pesquisaTrabalhos relacionadosCronograma2 / 61 3. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento ca Contexto Objetivos Sumrioa1 Introduo ca Contexto Objetivos2 FundamentosAcordos de n de serviovelcConsolidao de servidores caProblema de bin packingConsolidao de servidores + bin packing ca3 Resultados preliminaresAmbiente de simulaocaTrao de execuoccaSimulaescoResultados4 Proposta de pesquisaTrabalhos relacionadosCronograma 3 / 61 4. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento ca Contexto Objetivos Contexto 4 / 61 5. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento ca Contexto Objetivos Contexto (cont.) A B C D E F G 5 / 61 6. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento ca Contexto Objetivos Contexto (cont.)Virtualizao 6 / 61 7. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento ca Contexto Objetivos Contexto (cont.)Consolidao 7 / 61 8. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento ca Contexto Objetivos Contexto (cont.)Predio Consolidao 8 / 61 9. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento ca Contexto Objetivos Contexto (cont.)PredioConsolidaoMedio9 / 61 10. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento ca Contexto Objetivos Contexto (cont.)PredioConsolidaoMedio10 / 61 11. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento ca Contexto Objetivos Contexto (cont.) 11 / 61 12. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento ca Contexto Objetivos Contexto (cont.) Predio 1 Predio 2 Predio 3 12 / 61 13. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento ca Contexto Objetivos Objetivos Estudar como aplicar diferentes estratgias de predio de e ca desempenho para realizar consolidao de servidores.ca Avaliar como as diferentes estratgias de predio see ca comportam perante diferentes classes de aplicaes. co Desenvolver novos mtodos de consolidao de servidores.eca 13 / 61 14. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento co Bin packing Consolidao + bin packing ca SLA Consolidaaca Sumrioa1 Introduo ca Contexto Objetivos2 FundamentosAcordos de n de serviovelcConsolidao de servidores caProblema de bin packingConsolidao de servidores + bin packing ca3 Resultados preliminaresAmbiente de simulaocaTrao de execuoccaSimulaescoResultados4 Proposta de pesquisaTrabalhos relacionadosCronograma14 / 61 15. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento co Bin packing Consolidao + bin packing ca SLA Consolidaaca Acordos de n de servio SLA velcSLA Service Level Agreement.Dene termos sobre disponibilizao e uso do servio, que devemcacser cumpridos por ambas as partes: provedor e usurio.aComo exemplos de responsabilidades do provedor: O provedor deve garantir que ser disponibilizada ` aplicao a a ca a quantidade de memria RAM necessria, desde que no o a a exceda o limite contratado. O provedor deve garantir que o servio estar dispon em c a vel 99,9% do tempo em um perodo de 30 dias.15 / 61 16. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento co Bin packing Consolidao + bin packing ca SLA Consolidaaca Consolidao de servidorescaProblema: Alocar as mquinas virtuais na menor quantidade de aservidores fsicos poss vel, sem comprometer os acordos de n develservio (SLA) de cada mquina virtual. c aO problema da alocao das mquinas virtuais na menorcaaquantidade de servidores fsicos pode ser considerado como oproblema de bin packing multidimensional com capacidadesvariadas.16 / 61 17. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento co Bin packing Consolidao + bin packing ca SLA Consolidaaca Problema de bin packingO problema de bin packing multidimensional com capacidadesvariadas pode ser denido da seguinte maneira:Instncia:a uma lista de n vetores d-dimensionais Vi = (vi1 , vi2 , . . . , vid ), no intervalo (0, 1]d , onde cada vetor Vi representa um item com seus requerimentos em cada dimenso; a uma lista de m vetores d-dimensionais Cj = (cj1 , cj2 , . . . , cjd ), no intervalo (0, 1]d , onde cada vetor Cj representa um cesto com suas capacidades em cada dimenso.aPergunta: Como alocar os n itens na quantidade m nima decestos, de modo que para cada cesto j, com 1 j m, a somaSj = (sj1 , sj2 , . . . , sjd ) dos vetores no cesto j obedea sjk cjk ,ccom 1 k d?17 / 61 18. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento co Bin packing Consolidao + bin packing ca SLA Consolidaaca Consolidao de servidores + Bin packingcaPara modelar o problema de consolidao de servidores como o caproblema de bin packing, realizamos as seguintes consideraes:co as demandas e capacidades de recursos computacionais so a normalizadas; cada item uma mquina virtual, cujas dimenses do vetor e ao so suas demandas de cada recurso; ea cada cesto um servidor fesico, cujas dimenses do vetoro representam os recursos computacionais dispon veis.18 / 61 19. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento co Bin packing Consolidao + bin packing ca SLA Consolidaaca Soluo do problema de bin packing caO problema NP-dif ou seja, quando a quantidade de itens e cil,egrande, dif encontrar a soluo tima em tempo razovel.e cil ca oaHeursticas apresentam solues potencialmente boas para ocoproblema, com tempo de execuo razovel (em tempoca apolinomial no tamanho da instncia). aInicialmente foram avaliadas trs heur esticas: FFD First-Fit Decreasing; BFD Best-Fit Decreasing; e WFD Worst-Fit Decreasing.19 / 61 20. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento co Bin packing Consolidao + bin packing ca SLA Consolidaaca FFD First-Fit DecreasingCom o conjunto de itens ordenados decrescentemente, aloca-secada item ao primeiro cesto em que pode ser acomodado. 1.00.5 0.5 0.5 0.25 0.25 0.75 0.5 0.25 0.5 1.0 1.01.00.5 0.51.00.50.51.01.020 / 61 21. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento co Bin packing Consolidao + bin packing ca SLA Consolidaaca FFD First-Fit Decreasing (cont.)Com o conjunto de itens ordenados decrescentemente, aloca-secada item ao primeiro cesto em que pode ser acomodado. 0.50.50.50.25 0.75 0.5 0.25 0.5 1.01.0 1.0 0.50.5 1.00.50.51.01.0 21 / 61 22. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento co Bin packing Consolidao + bin packing ca SLA Consolidaaca FFD First-Fit Decreasing (cont.)Com o conjunto de itens ordenados decrescentemente, aloca-secada item ao primeiro cesto em que pode ser acomodado. 0.5 0.5 0.25 0.5 0.25 0.5 1.0 1.01.0 0.5 0.5 1.0 0.50.51.01.022 / 61 23. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento co Bin packing Consolidao + bin packing ca SLA Consolidaaca FFD First-Fit Decreasing (cont.)Com o conjunto de itens ordenados decrescentemente, aloca-secada item ao primeiro cesto em que pode ser acomodado. 0.5 0.25 0.25 0.5 1.0 1.01.0 0.5 0.5 1.0 0.5 0.5 1.01.023 / 61 24. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento co Bin packing Consolidao + bin packing ca SLA Consolidaaca FFD First-Fit Decreasing (cont.)Com o conjunto de itens ordenados decrescentemente, aloca-secada item ao primeiro cesto em que pode ser acomodado. 0.250.5 1.0 1.01.0 0.5 0.5 1.0 0.5 0.5 1.01.024 / 61 25. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento co Bin packing Consolidao + bin packing ca SLA Consolidaaca FFD First-Fit Decreasing (cont.)Com o conjunto de itens ordenados decrescentemente, aloca-secada item ao primeiro cesto em que pode ser acomodado. 1.0 1.0 1.0 0.5 0.5 1.0 0.5 0.5 1.0 1.025 / 61 26. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento co Bin packing Consolidao + bin packing ca SLA Consolidaaca BFD Best-Fit DecreasingInicialmente, o conjunto de itens deve ser ordenado de mododecrescente. Ento aloca-se cada item ao cesto em que sobrar amenos espao livre aps a insero do item.c o ca 1.00.5 0.5 0.5 0.25 0.25 0.75 0.5 0.25 0.5 0.75 x0.25 x 0.75 1.0 1.01.00.5 0.51.00.50.51.01.0 26 / 61 27. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento co Bin packing Consolidao + bin packing ca SLA Consolidaaca BFD Best-Fit Decreasing (cont.)Inicialmente, o conjunto de itens deve ser ordenado de mododecrescente. Ento aloca-se cada item ao cesto em que sobrar amenos espao livre aps a insero do item.c o ca0.5 0.5 0.50.250.75 0.5 0.250.5 0.75 xx 0.250.75 1.0 1.0 1.00.5 0.5 1.0 0.50.51.0 1.027 / 61 28. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento co Bin packing Consolidao + bin packing ca SLA Consolidaaca BFD Best-Fit Decreasing (cont.)Inicialmente, o conjunto de itens deve ser ordenado de mododecrescente. Ento aloca-se cada item ao cesto em que sobrar amenos espao livre aps a insero do item.c o ca 0.5 0.5 0.25 0.5 0.25 0.5 1.0 0.0 xx 1.0 1.0 1.01.0 0.5 0.5 1.0 0.50.51.01.028 / 61 29. Introduo Fundamentos Resultados preliminares Proposta Agradecimento co Bin packing Consolidao + bin packing ca SLA Consolidaaca BFD Best-Fit Decreasing (cont.)Inicialmente, o conjunto de itens deve ser ordenado de mododecrescente. Ento aloca-se cada item ao cesto em que sobrar amenos espao livre aps a insero do item.c o ca 0.5 0.25 0.25 0.5 1.25 xxx 1.25 1.0 1