ࡱ> .0-bjbjUU >??''''';;;; G ;SSSSSSi u'))))))0*)'}SS}})''SS>}}}}'S'S'}}'}}}S z`;}}T0}}}}V'@}}}}}}}}))}}}}}}}}}}}}}}}}} :Quantum Virtual Machine: a dynamic approach for managing power and performance in virtualized clusters Abstract Power consumption in large-scale processing environments, such as cloud computing platforms and data centers, is a major issue nowadays, where the environmental sustainability of these environments is a priority premise. An efficient power management is critical to reduce the operating costs and the environmental impact of these environments. However, this is a complex task, since the power management must observe several factors such as the QoS of the supported applications, scalability, heterogeneity of the processing resources, power and performance profiling of these resources, among others. This work presents a model for managing Virtual Machines (VMs) on server clusters, in addition to providing energy savings, our model has linear scalability and is independent of the processing platform. We define a default processing virtual web server, named as Quantum Virtual Machine (QVM). A set of QVM performs a Logical Web Server (LWS), which operates in a flexible manner, changing its performance and power consumption depending on the workload of the applications. Concepts of agile VM clone, co-allocation of VMs in the same core, and Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) are used in the model, enabling rapid configuration actions and a fine-grained QoS control. In addition, we propose a runtime modeling of the processing resources, dynamically defining their power consumption and processing capacity, avoiding the need for a previous profiling of the processing environment. Experiments evaluate the effectiveness of the proposed model by means of power consumption reduction and QoS violations as compared to the Linux CPU governors and state-of-the-art energy-aware approaches. The results show our model conserves up to 51.8% of the energy required by a cluster designed for peak workload scenario, with a negligible impact on the applications performance. Key words: Power-aware computing; resource management; scalability; virtualization; server clusters. Resumo O elevado consumo de energia em ambientes de processamento de larga escala, como plataformas de computao em nuvem e data centers, mostra-se uma questo central nos dias atuais onde a sustentabilidade ambiental desses ambientes uma premissa prioritria. Prover um gerenciamento energtico eficiente fundamental para reduzir os custos de operao e o impacto ambiental desses ambientes. Entretanto, esta uma tarefa complexa, pois o gerenciamento energtico deve lidar com diversos fatores como qualidade de servio das aplicaes suportadas, escalabilidade, heterogeneidade dos recursos de processamento, perfil energtico e capacidade de processamento desses recursos, dentre outros. Este trabalho apresenta a Mquina Virtual Quntica, um modelo para gerenciamento de servidores virtuais de aplicao (Virtual Machines - VMs) em clusters de processamento. Alm de prover economia de energia e garantir a qualidade de servio das aplicaes suportadas, nosso modelo tem escalabilidade linear e define um padro de servidor virtual de processamento denominado de VM Quntica. Um conjunto de Mquinas Virtuais Qunticas constitui um Servidor Lgico Web (SLW), que opera de forma flexvel ajustando seu consumo de energia e seu desempenho de acordo com a carga de requisies das aplicaes. Conceitos de clone gil e co-alocao de VMs e DVFS (Dynamic Voltage and Frequency Scaling) so utilizados em nosso modelo, viabilizando aes geis de reconfigurao do cluster e um controle fino de QoS das aplicaes. Alm disso, propomos uma modelagem em tempo de execuo dos recursos de processamento, definindo dinamicamente o consumo de energia e a capacidade de processamento dos mesmos, dispensando assim a necessidade de uma anlise prvia do ambiente de processamento. Os experimentos avaliam o nosso modelo por meio das mtricas de consumo de energia e taxa de violao de QoS em comparao s polticas nativas do Linux para gerenciamento energtico de servidores, e a modelos do estado da arte da rea de gerenciamento energtico de clusters. Os resultados demonstram que nosso modelo capaz de economizar at 51.8% da energia consumida em um cluster que opera em sua capacidade mxima, com um impacto irrelevante no desempenho das aplicaes. Palavras chave: Eficincia energtica de servidores; gerenciamento de recursos; escalabilidade; virtualizao; clusters de servidores. ghijrs(=Dq"'GObeóڕó{ h 8^J&h-~h 85OJQJ\^JmH sH  h-~h 8OJQJ^JmH sH h 85OJQJ\^Jh5ah 85OJQJ\^Jh5ah 8OJQJ^Jh 8OJQJ^Jh 8OJQJ^JmH sH .h-~h 85CJOJQJ\^JaJmH sH ghijs:;<=D [$\$gd5a$[$\$a$gd-~$[$\$a$gd5a<P1h:pF|. 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