ࡱ> /1.AbjbjUU > ??A X      # /H7  77  7777  77777 `T"7707777H7777777777777777777777777 :Resumo Consolidao de servidores e elasticidade de recursos esto entre as duas caractersticas mais importantes do gerenciamento de recursos na computao em nuvem. O primeiro tenta melhorar a utilizao de recursos reduzindo ou minimizando o nmero de servidores para uma determinada carga de trabalho. O ltimo tem como objetivo obter ganhos de utilizao, tentando explorar as demandas variveis no tempo dos aplicativos em nuvem durante a execuo. Uma das duas formas de elasticidade frequentemente adotada. Enquanto a elasticidade horizontal se preocupa com a aquisio e liberao de ns computacionais de acordo com a demanda, a elasticidade vertical se concentra na distribuio dos recursos de um n entre suas mquinas virtuais (MVs) hospedadas ajustando a capacidade dos tipos de recursos alocados a cada MV individual de acordo com necessidades de sua respectiva aplicao. No caso da elasticidade vertical, quando recursos insuficientes esto disponveis para alocar para uma MV, o desempenho da aplicao sofrer degradao. Para aplicaes on-line, a nica alternativa tentar migrar a MV para outro servidor com capacidade suficiente para hospedar a MV. Por outro lado, ao executar tarefas em lote, a MV restrita de recursos tambm pode ser suspensa ou salva em disco e revivida em qualquer outro servidor (por meio da migrao de MV para outro host) ou no mesmo host, quando os recursos se tornem disponveis. Como a disponibilidade de memria pode ter uma influncia significativa no desempenho do aplicativo e no rendimento do sistema, este trabalho investiga a integrao e o impacto da migrao da MV como parte de uma estratgia de escalonamento no contexto da elasticidade vertical de memria. Avaliamos uma verso aprimorada e estendida do MEC (Memory Elasticity Controller) e o uso de vrias instncias do MEC sob a orientao do controlador Memory Elasticity Management in Clouds (MEMiC) para suportar a execuo de aplicaes on-line e em lote. As avaliaes mostram que a combinao de vrias tcnicas de preempo pode fornecer melhorias de desempenho e utilizao em comparao com as abordagens baseadas em somente migrao. Palavras-chave: Computao em nuvem, Elasticidade vertical, Memoria, Escalonamento de maquinas virtuais, Virtualizao. Abstract Server consolidation and resource elasticity are among two of the most important resource management features in cloud computing. The former attempts to improve resource utilization by reducing or minimizing the number of servers for a given workload. The latter aims to obtain utilization gains by trying to exploit the time-varying demands of cloud applications during execution. One of two forms of elasticity is often adopted. While horizontal elasticity is concerned with the acquisition and release of computational nodes in accordance with demand, vertical elasticity focuses on the distribution of a nodes resources among its hosted virtual machines (VMs) by adjusting the capacity of the resource types allocated to each individual VM in accordance with its respective applications needs. In the case of vertical elasticity, when insufficient resources are available to allocate to a VM, its applications performance will suffer degradation. For on-line applications, the only alternative is to attempt to live-migrate the VM to another server with enough capacity to host the VM. On the other hand, when running batch jobs, the resource constrained VM could also be suspended or saved to disk and revived wherever (through VM migration to another host) or on the same host, when resources become available. Given that memory availability can have a significant influence on application performance and system throughput, this work investigates the integration and impact of VM migration as part of a scheduling strategy in the context of vertical memory elasticity. We evaluate an improved and extended version of the Memory Elasticity Controller (MEC) and the use of multiple MEC instances under the guidance of the Memory Elasticity Management in Clouds (MEMiC) Controller to support the execution of both on-line and batch applications. Evaluations show that combining multiple preemption techniques can provide performance and utilization improvements in comparison to live migration-only approaches. Keywords: Cloud Computing, Vertical Elasticity, Memory, Virtual Machine Scheduling, Virtualization. LPQwqrsĬٗtpbtNtN@th$CJOJQJ^JaJ&hs@h$6CJOJQJ]^JaJh$CJ2OJQJ^JaJ2h$h$CJOJQJ^JaJ(hs@h$CJOJQJ^JaJmHsH(hs@h$CJOJQJ^JaJmHsH.h'h$6CJOJQJ]^JaJmHsH(h'h$CJOJQJ^JaJmHsH"h$CJOJQJ^JaJmHsH(hxh$CJ2OJQJ^JaJ2mHsHrs1Agds@$d7$8$H$a$gds4d7$8$H$gds@@Ah$h$CJOJQJ^JaJh$CJOJQJ^JaJ<P1h:p1r/ =!"#$% Dpj  666666666666666666666666666666666666666666 6666666666 666666666666 6666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666662 0@P`p2( 0@P`p 0@P`p 0@P`p 0@P`p 0@P`p 0@P`p8XV~ OJPJQJ_HmHnHsHtHN`N 1rNormal dCJ^J_HaJmH sH tH DA D 0Default Paragraph FontRiR 0 Table Normal4 l4a (k ( 0No List PK![Content_Types].xmlj0Eжr(΢Iw},-j4 wP-t#bΙ{UTU^hd}㨫)*1P' ^W0)T9<l#$yi};~@(Hu* Dנz/0ǰ $ X3aZ,D0j~3߶b~i>3\`?/[G\!-Rk.sԻ..a濭?PK!֧6 _rels/.relsj0 }Q%v/C/}(h"O = C?hv=Ʌ%[xp{۵_Pѣ<1H0ORBdJE4b$q_6LR7`0̞O,En7Lib/SeеPK!kytheme/theme/themeManager.xml M @}w7c(EbˮCAǠҟ7՛K Y, e.|,H,lxɴIsQ}#Ր ֵ+!,^$j=GW)E+& 8PK!Ptheme/theme/theme1.xmlYOo6w toc'vuر-MniP@I}úama[إ4:lЯGRX^6؊>$ !)O^rC$y@/yH*񄴽)޵߻UDb`}"qۋJחX^)I`nEp)liV[]1M<OP6r=zgbIguSebORD۫qu gZo~ٺlAplxpT0+[}`jzAV2Fi@qv֬5\|ʜ̭NleXdsjcs7f W+Ն7`g ȘJj|h(KD- dXiJ؇(x$( :;˹! 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