Uma abordagem evolucionária para o posicionamento dinâmico de máquinas virtuais em datacenters privados, aplicando sobrecarga de recursos.

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: BEZERRA, Petrônio Carlos.
• Orientador(a): GOMES, Reinaldo Cézar de Morais.
• Banca de defesa: COSTA , Anderson Fabiano Batista Ferreira da., CARVALHO , Marcus Williams Aquino de., DIAS , Kelvin Lopes., GONÇALVES, Glauco Estácio.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
• Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
• Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Computação em nuvem; Virtualização; Algoritmos Meméticos; Sobrecarga de Recursos; Fronteira de Pareto; Cloud Computing; Virtualization; Memetic Algorithms; Oversubscription; Pareto Front
• Área do conhecimento CNPq: Ciência da Computação
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/8774

O advento das tecnologias de Computação em Nuvem tem auxiliado empresas com soluções para manutenção de suas estruturas computacionais, oferecendo redução de custos, facilidade de gerenciamento e escalabilidade. Várias companhias têm adotado as soluções de Nuvem em ambientes privados, o que permite a redução dos custos ainda mantendo a posse e gerência de seus datacenters, mitigando alguns problemas que normalmente são enfrentados nas Nuvens Públicas como multilocação e segurança. Ambientes como esses fazem uso contínuo e intenso de Máquinas Virtuais, tirando proveito dos benefícios da virtualização. Máquinas virtuais podem migrar constantemente entre servidores físicos, com objetivos diversos, o que pode impactar de forma negativa no desempenho dos serviços nelas implantados, e no datacenter como um todo, contudo, migração é uma característica que favorece o gerenciamento dos ambientes de Nuvens. Portanto, faz-se necessário um monitoramento constante do ambiente, alocando da melhor forma possível as máquinas virtuais nos servidores físicos, para que os objetivos dos usuários do datacenter sejam alcançados. A abordagem aqui desenvolvida, chamada de VMPOS, realiza o posicionamento dinâmico das máquinas virtuais, através de um algoritmo memético que auxilia na busca da melhor alocação dessas máquinas, considerando múltiplos objetivos a serem atendidos de forma simultânea, além de aplicar sobrecarga de recursos com diferentes níveis nos servidores físicos, visando obter melhor desempenho para serviços considerados críticos. Assim, é possível configurar o nível de comprometimento das máquinas físicas, fornecendo flexibilidade ao datacenter e permitindo que mais ou menos máquinas virtuais sejam alocadas por máquina física de acordo com os serviços que executam em cada máquina virtual. Como resultados, nas comparações com outras três abordagens de posicionamento, foi possível confirmar que a VMPOS reduziu o consumo de energia e aumentou a consolidação de servidores, aplicando sobrecarga de recursos, em nuvem privada.