Otimizando a execução de aplicações de banco de dados através de uma melhor alocação de recursos de disco em ambientes virtualizados - Fonseca, Fábio Miguel Blasak da (2017)
A crescente necessidade de extensão dos recursos de TI (Tecnologia da Informação) para atender as demandas do negócio, geraram uma preocupação de como aumentar a capacidade com menor custo e maior aproveitamento do data center. Portanto, a fim de evitar a subutilização de recursos de infraestrutura a virtualização é uma tendência para redução de custos e consolidar a infraestrutura de servidores, aproveitando assim os ativos existentes. Entretanto, com o crescimento da virtualização, surge um problema relacionado a concorrência por recursos em ambientes consolidados, onde aplicações com uso intensivo de disco, como bancos de dados, podem ser impactados neste tipo de ambiente, caso não tenham os seus recursos gerenciados apropriadamente, podendo gerar degradação no desempenho e consequentemente aumentando o tempo de execução. A fim de otimizar performance e reduzir a contenção de E/S (Entrada/Saída), Kassiano J. M. [19] apresentou um estudo sobre a aceleração de aplicações Hadoop através de ajuste manual na alocação de recursos de disco, mostrando que é possível obter ganhos de performance. Logo, o trabalho proposto, segue esta linha de estudo, entretanto, com o objetivo de otimizar a execução de aplicações de banco de dados em ambientes virtualizados com recursos compartilhados, aplicando uma política de ajuste dinâmico de alocação de recursos de disco, a qual visa acelerar ainda mais os ganhos de performance. Essa política tem por objetivo distribuir os recursos de disco de forma otimizada, conforme algoritmo aplicado, evitando que um ou mais processos consumam todos os recursos de disco, enquanto outros aguardam para serem executados ou executam com o mínimo de recursos de disco apropriados, por isso, levando maior tempo para concluir o processamento. Para evidenciar esta situação, foram avaliados workloads de banco de dados do tipo OLTP (Online Transaction Processing) e DW (Data Warehouse), utilizando o simulador de cargas de dados Orion [24] e com dados reais capturados de um teste de carga cedidos por uma empresa de TI de grande porte, em parceria com a universidade PUCRS (Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul), através do recurso Oracle RAT (Real Application Testing) [25]. Foram realizados testes em laboratório utilizando os seguintes cenários de teste: sem ajuste de recursos de disco, com ajuste estático de recursos de disco e através de uma política de ajuste dinâmico de recursos de disco com base em métricas deperformance. A partir disso, pode-se observar que a política dinâmica obteve o melhor resultado entre os demais grupos de teste, gerando um ganho de 23% para a execução de workloads de banco de dados OLTP, 21% para workloads de banco de dados DW e 18% durante a execução de ambientes com workloads de tipos diferentes em concorrência, exemplo: DW e OLTP.