Estratégia Heurística Baseada em QoS para Redução do Consumo de Energia em Clusters de Servidores Web Heterogêneos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Stilben, Arthur Rodrigues
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
dARK ID: ark:/87559/001300000bqch
Idioma: por
Instituição de defesa: Rio das Ostras
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
consumo energético
data centers
cluster heterogêneo
computação verde
QoS
média exponencial
VOVO
Consumo de energia
Cluster de servidor
energy consumption
heterogeneous cluster
green computing
exponential average
Link de acesso: https://app.uff.br/riuff/handle/1/10936
http://dx.doi.org/10.22409/PPG-MESC.2019.m.10955260736
Resumo: O crescimento do fluxo de dados na internet implica num aumento do consumo de energia nos data centers, gerando consequentemente um alto impacto financeiro e ambiental. O presente trabalho tem como objetivo criar uma solução de software que utilize apenas medidas de QoS como parâmetro para dividir requisições entre máquinas instaladas num cluster heterogêneo, diminuindo assim o consumo energético em um data center. A estratégia procura abordar três pontos principais: utilizar ao máximo máquinas de maior poder computacional, uso de uma média exponencial móvel para utilizar valores corrente e anterior de QoS e uso de uma técnica denominada VOVO para ligar e desligar servidores. A estratégia P proposta é baseada em uma estratégia A anterior, que também serviu como base de comparação. Os resultados obtidos mostraram uma redução da utilização do cluster em 13%, chegando a 14% no caso de um fluxo de requisições regular. As vantagens da proposta são facilidade de gerenciamento da divisão das requisições, devido ao baixo número de parâmetros (apenas a QoS é utilizada), e a inexistência de um conhecimento prévio das configurações de hardware do cluster
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