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Melhorando o balanceamento de carga em ambientes virtualizados usando a correlação de Pearson
dc.contributor.author | Moraes Filho, Nilson Rubens de | |
dc.date.accessioned | 2018-07-11T14:41:26Z | |
dc.date.available | 2018-07-11T14:41:26Z | |
dc.date.issued | 2018-05-29 | |
dc.identifier.citation | MORAES FILHO, Nilson Rubens de. Melhorando o balanceamento de carga em ambientes virtualizados usando a correlação de Pearson. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, Sorocaba, 2018. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/10274. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/10274 | |
dc.description.abstract | Virtualization is one of the foundations of cloud computing as it allows better utilization of computing resources in a data center. There are different virtualization approaches that offer similar functionality, but with different levels of abstraction and methods. In this sense we can mention the use of Virtual Machines and containers. We define Virtual Element (VE) as a virtual machine or a container, and we will use this concept to make our load balancing approach generic. Load balancing can be achieved through live migration of VEs, reducing energy consumption, enabling better distribution of computational resources and allowing customers to move VEs from a cloud provider to another one that may offer better SLA or costs. There are some methods that addresses the load balancing improvement in a data center. One of them applies the Pearson correlation coefficient related to CPU usage, to migrate VEs from an overloaded host to another that have better availability of resources. The Pearson correlation coefficient estimates the dependency level between quantities. Yet, live migration is a virtualization feature that allows a VE to be transferred from one equipment to another, keeping the active processes running. However, to migrate a VE that has strong dependency with the internal network traffic from a host, can create an increase in the overall network consumption due to the migration of the VE to another server, topologically distant from the current host. This dissertation defines a heuristic that has as objective improve the migration decision process of VEs. The heuristic applies Pearson's correlation coefficient and takes in consideration not only CPU consumption, but also the internal network traffic between VEs. Results shown that the application of the heuristic improved the decision process in at least 18% compared to a method that considers only CPU correlation coefficient. | eng |
dc.description.sponsorship | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | por |
dc.language.iso | eng | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights.uri | Acesso aberto | por |
dc.subject | Virtualização | por |
dc.subject | Máquina Virtual | por |
dc.subject | Contêiner | por |
dc.subject | Correlação de Pearson | por |
dc.subject | Migração em tempo real | por |
dc.subject | Balanceamento de Carga | por |
dc.subject | Nuvem | por |
dc.subject | Centro de Dados | por |
dc.subject | Virtualization | eng |
dc.subject | Virtual Machine | eng |
dc.subject | VM | por |
dc.subject | Container | eng |
dc.subject | Pearson Correlation | eng |
dc.subject | Live Migration | eng |
dc.subject | Load Balancing | eng |
dc.subject | Cloud | eng |
dc.subject | Data Center | eng |
dc.subject | Virtualización | esp |
dc.subject | Correlación de Pearson | esp |
dc.subject | Balanceo de carga | esp |
dc.subject | Nube | esp |
dc.subject | Centro de Datos | esp |
dc.subject | Sistemas de computação virtual | por |
dc.subject | Virtual computer systems | eng |
dc.title | Melhorando o balanceamento de carga em ambientes virtualizados usando a correlação de Pearson | por |
dc.title.alternative | Improving load balancing in virtualized environments using Pearson’s correlation | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Verdi, Fábio Luciano | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9143186843657940 | por |
dc.description.resumo | Virtualização é um dos alicerces da computação em nuvem pois permite melhor utilização de recursos computacionais em um centro de dados. Existem diferentes abordagens para virtualização que oferecem a mesma funcionalidade, mas com diferentes níveis de abstração e métodos. Neste sentido podemos citar o uso de Máquinas Virtuais e contêineres. Definimos Elemento Virtual (EV) como sendo uma máquina virtual ou contêiner, e usaremos este conceito para generalizar a nossa proposta de balanceamento de carga. O balanceamento de carga pode ser realizado através da migração dos EVs, reduzindo o consumo de energia, disponibilizando uma melhor distribuição dos recursos computacionais e permitindo que clientes movam EVs de um provedor de nuvem para outro que ofereça melhor SLA ou custo. Existem alguns métodos que tratam da melhora do balanceamento de carga em um centro de dados. Um deles utiliza o coeficiente de correlação de Pearson relacionado ao consumo de CPU, para migrar EVs de um servidor sobrecarregado para outro que possua melhor disponibilidade de recursos. O coeficiente de correlação de Pearson estima o grau de dependência entre duas quantidades. Já a migração em tempo real é uma característica da virtualização que permite que um EV seja transferido de um servidor para outro, mantendo a execução dos processos ativos. Porém migrar um EV que possua forte dependência em relação ao tráfego de rede interno do servidor, pode gerar um aumento do consumo de recursos computacionais do ambiente. Isto devido ao aumento do consumo de rede ocasionado pela migração do EV para outro servidor que, topologicamente, esteja distante do servidor atual. Esta dissertação tem como objetivo definir uma heurística para melhorar o processo de decisão de migração de EVs. A heurística utiliza o coeficiente de correlação de Pearson e leva em conta não só o consumo de CPU mas também o tráfego de rede interno entre EVs. Os resultados mostraram que o uso da heurística, em um ambiente com tráfego de rede interno entre EVs, melhorou o processo de decisão em 18%, comparado com o método que considera apenas o coeficiente de correlação baseado em CPU. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC-So | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO | por |
dc.description.sponsorshipId | FAPESP: 15/19766-9 | por |
dc.ufscar.embargo | Online | por |
dc.publisher.address | Câmpus Sorocaba | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/2854291919018898 | por |