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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Barboza, Eduardo Uchoa | - |
Autor(es): dc.contributor | Pessoa, Artur Alves | - |
Autor(es): dc.contributor | Aragão, Marcus Vinicius S. Poggi de | - |
Autor(es): dc.creator | Kramer, Hugo Harry Frederico Ribeiro | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:26:31Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:26:31Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-07-03 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-07-03 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2011 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/10218 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/750363 | - |
Descrição: dc.description | De maneira crescente, clusters de servidores tem sido empregados no apoio ao desenvolvimento e implementação de uma grande variedade de serviços, com demandas por processamento distintas e variáveis ao longo do tempo, em ambientes computacionais escaláveis e eficientes. Plataformas emergentes conhecidas como computação em nuvem colocam à disposição diversos serviços web que são hospedados e compartilhados em uma estrutura de servidores físicos e consolidados através de técnicas de virtualização. A grande quantidade de energia consumida por estes clusters de servidores se tornou uma importante questão dos pontos de vista econômico e ecológico, criando a necessidade de se investigar técnicas de otimização capazes de melhorar a eficiência energética de tais infraestruturas computacionais. Neste trabalho são apresentados modelos e algoritmos para se obter o máximo de economia de energia em um cluster, não apenas ligando/desligando servidores, mas também ajustando as frequências de operação de suas CPUs. Os novos modelos diferem de outros encontrados na literatura por serem mais aderentes `a realidade, considerando inclusive a heterogeneidade dos servidores. Os algoritmos de otimização propostos são baseados em técnicas de geração de colunas e os experimentos realizados indicam que eles são capazes de obter soluções de alta qualidade, de forma robusta e em baixo tempo computacional, mesmo para instancias de grande porte | - |
Descrição: dc.description | Increasingly, clusters of servers have been deployed in large data centers to support the development and implementation of many kinds of services, with distinct workload demands that vary over time, in a scalable and efficient computing environment. Emerging trends are utility/cloud computing platforms, where many network services, implemented and supported using server virtualization techniques, are hosted on a shared cluster infrastructure of physical servers. The energy consumed to maintain these large server clusters became a very important economic and ecological concern, which in turn, requires major investigation of optimization techniques to improve the energy efficiency of their computing infrastructure. This work deals with models and algorithms whose the goal is to obtain the maximum energy economy in a server cluster, not only by the use of on/off mechanisms, but also adjusting its CPUs operating frequencies. Such new models differs from those found in literature by their more realistic assumptions, which include the servers heterogeneity. The proposed optimization algorithms are based in column generation techniques, and the experiments suggest that they are suitable to obtain consistently high quality solutions in a short amount of processing time, even in large instances | - |
Descrição: dc.description | 54 f. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Geração de colunas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Gerenciamento de energia | - |
Palavras-chave: dc.subject | Virtualização de clusters de servidores | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computação em nuvem | - |
Palavras-chave: dc.subject | Gerenciamento de energia | - |
Palavras-chave: dc.subject | Algoritmo computacional | - |
Palavras-chave: dc.subject | Energia elétrica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Cluster de servidor | - |
Palavras-chave: dc.subject | Column generation | - |
Palavras-chave: dc.subject | Energy management | - |
Palavras-chave: dc.subject | Server cluster virtualization | - |
Título: dc.title | Algoritmos para otimização energética em clusters computacionais de grande escala | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Dissertação | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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