A study on overcommitment in cloud providers

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Zhi, Jiang
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20082025-120108/
Resumo: Cloud computing has become a key technology of the 21st century, widely recognized for its scalability, cost-effectiveness, and flexibility. Despite its advantages, resource inefficiencies remain a significant challenge for cloud service providers. For example, studies on Google Borg, a cluster management system, showed that only about 20\\% of computational capacity and 40\\% of memory are utilized, leaving substantial resources unused. These inefficiencies are often caused by users overestimating their resource needs and the complexities of managing workloads in unpredictable environments. This study focuses on overcommitment policies as a solution to improve resource utilization. Overcommitment involves allocating more virtual resources than the physical hardware can support, effectively leveraging underutilized capacity. By carefully managing quality of service (QoS), this technique can boost efficiency while maintaining performance. The research examines state-of-the-art overcommitment strategies, introduces a data collection tool to gather workload trace information from cloud service providers, and develops a simulator to evaluate these policies under diverse workloads. The goal of this thesis is to develop tools for studying overcommitment, aiming to minimize resource waste and enhance the performance of cloud computing environments.
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spelling A study on overcommitment in cloud providersSobrealocação em provedor de nuvemAlocação de recursosCloud computingComputação em nuvemEscalonamentoOvercommitmentResource allocationSchedulingSobrealocaçãoCloud computing has become a key technology of the 21st century, widely recognized for its scalability, cost-effectiveness, and flexibility. Despite its advantages, resource inefficiencies remain a significant challenge for cloud service providers. For example, studies on Google Borg, a cluster management system, showed that only about 20\\% of computational capacity and 40\\% of memory are utilized, leaving substantial resources unused. These inefficiencies are often caused by users overestimating their resource needs and the complexities of managing workloads in unpredictable environments. This study focuses on overcommitment policies as a solution to improve resource utilization. Overcommitment involves allocating more virtual resources than the physical hardware can support, effectively leveraging underutilized capacity. By carefully managing quality of service (QoS), this technique can boost efficiency while maintaining performance. The research examines state-of-the-art overcommitment strategies, introduces a data collection tool to gather workload trace information from cloud service providers, and develops a simulator to evaluate these policies under diverse workloads. The goal of this thesis is to develop tools for studying overcommitment, aiming to minimize resource waste and enhance the performance of cloud computing environments.A computação em nuvem se tornou uma tecnologia essencial no século XXI, amplamente reconhecida pela escalabilidade, pelo custo-benefício e pela flexibilidade. Apesar de suas vantagens, as ineficiências no uso de recursos continuam sendo um desafio significativo para os provedores de serviços em nuvem. Por exemplo, estudos sobre o Google Borg, um sistema de gerenciamento de clusters, mostraram que apenas cerca de 20\\% da capacidade computacional e 40\\% da memória são utilizados, deixando uma quantidade substancial de recursos subutilizados. Essas ineficiências são geralmente causadas por usuários que superestimam suas necessidades de recursos e pelas complexidades de gerenciar cargas de trabalho em ambientes imprevisíveis. Este estudo foca nas políticas de sobrealocação como uma solução para melhorar a utilização de recursos. A sobrealocação envolve a alocação de mais recursos virtuais do que o hardware físico pode suportar, aproveitando de forma eficaz a capacidade subutilizada. Gerenciando com cuidado a qualidade de serviço (QoS), essa técnica pode aumentar a eficiência sem comprometer o desempenho. A pesquisa analisa estratégias do estado da arte em sobrealocação, introduz uma ferramenta de coleta de dados para obter informações do traço de cargas de trabalho de provedores de nuvem e desenvolve um simulador para avaliar essas políticas em diversos cenários de carga de trabalho. O objetivo da dissertação é desenvolver ferramentas para estudar a sobrealocação, visando minimizar o desperdício de recursos e melhorar o desempenho de ambientes de computação em nuvem.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPLejbman, Alfredo Goldman VelZhi, Jiang2025-02-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20082025-120108/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesseng2025-08-20T16:08:02Zoai:teses.usp.br:tde-20082025-120108Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-08-20T16:08:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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description Cloud computing has become a key technology of the 21st century, widely recognized for its scalability, cost-effectiveness, and flexibility. Despite its advantages, resource inefficiencies remain a significant challenge for cloud service providers. For example, studies on Google Borg, a cluster management system, showed that only about 20\\% of computational capacity and 40\\% of memory are utilized, leaving substantial resources unused. These inefficiencies are often caused by users overestimating their resource needs and the complexities of managing workloads in unpredictable environments. This study focuses on overcommitment policies as a solution to improve resource utilization. Overcommitment involves allocating more virtual resources than the physical hardware can support, effectively leveraging underutilized capacity. By carefully managing quality of service (QoS), this technique can boost efficiency while maintaining performance. The research examines state-of-the-art overcommitment strategies, introduces a data collection tool to gather workload trace information from cloud service providers, and develops a simulator to evaluate these policies under diverse workloads. The goal of this thesis is to develop tools for studying overcommitment, aiming to minimize resource waste and enhance the performance of cloud computing environments.
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