Geri Dön

Server and wireless network resource allocation strategies in heterogeneous cloud data centers

Türdeş olmayan bulut veri merkezlerinde sunucu ve kablosuz ağ kaynakları ayrım izlemleri

  1. Tez No: 640253
  2. Yazar: CEM MERGENCİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM KÖRPEOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 113

Özet

Veri merkezi yönetiminde en önemli konulardan biri kaynak ayrımıdır. Kaynak ayrımı konusu, sunucu kaynakları ve ağ bağlantıları olmak üzere iki ana başlıkta incelenmektedir. Sunucu kaynaklarının ayrımı problemi sanal makinelerin fiziksel makinelere atanması olarak ele alınmaktadır. Sunucu kaynaklarını (işlemci, hafıza, saklama, girdi/çıktı başarımı, vb.) çok boyutlu bir vektör uzayı olarak düşünerek, bir sanal makine ile bir fiziksel makinenin ne kadar uyumlu olduğunu belirten tasarım ölçütleri tanımlanmaktadır. Bu tasarım ölçütlerine uyan iki yeni ölçü önerilmektedir. Bu ölçüleri kullanarak farklı sanal makine yerleştirme seçeneklerini değerlendiren algoritmalar da sunulmaktadır. Bu algoritmalar bir sanal makine isteği kümesini bir fiziksel makine kümesine yerleştirmek için kullanılmaktadır. Önerdiğimiz ölçülerin başarımlarını yazındaki diğer ölçülerle karşılaştırmak için türdeş olmayan kutulara kutulama problemi için geliştirilmiş bir kıyaslama düzeni kullanılmaktadır. Kıyaslama sonuçları önerdiğimiz ölçülerin mevcut ölçülerden daha çok sayıda kutulama problemini çözdüğünü göstermektedir. Ağ kaynaklarının ayrımı problemi melez veri merkezleri kapsamında ele alınmaktadır. Önerdiğimiz dizge kalıbına göre veri merkezinde her raf üstü ağ anahtarı, 60 GHz bandında çalışan, 3 kanallı 802.11ad iletişim kuralını işleten iki adet radyoya sahip olmaktadır. Sunucular arası trafik akış bilgisi verildiğinde, raf üstü ağ anahtarları arasındaki kablosuz bağlar belirlenerek kablosuz ağ trafiği en yüksek değere ulaştırılmaktadır. Gerçek bir veri merkezi trafik akışı bilgisinden yola çıkarak sunucular arası trafik akışını rastgele oluşturan bir yöntem de önerilmektedir. Başarım, rastgele oluşturulan birçok trafik akışı için ölçülmekte ve sonuçlara göre, önerilen yöntemler kablolu ağdan kablosuz ağa büyük miktarda trafik aktarırken aynı zamanda düşük iletişim gecikmesi, yüksek iletim hacmi ve yüksek bant genişliği kullanım oranı elde etmektedir.

Özet (Çeviri)

Resource allocation is one of the most important challenges in operating a data center. We investigate allocation of two main types of resources: servers and network links. Server resource allocation problem is the problem of how to allocate virtual machines (VMs) to physical machines (PMs). By modeling server resources (CPU, memory, storage, IO, etc.) as a multidimensional vector space, we present design criteria for metrics that measure the fitness of an allocation of VMs into PMs. We propose two novel metrics that conform to these design criteria. We also propose VM allocation methods that use these metrics to compare allocation alternatives when allocating a set of VMs into a set of PMs. We compare performances of our proposed metrics to the ones from the literature using vector bin packing with heterogeneous bins (VBPHB) benchmark. Results show that our methods find feasible solutions to a greater number of allocation problems than the others. Network resource allocation problem is examined in hybrid wireless data centers. We propose a system model in which each top-of-the-rack (ToR) switch is equipped with two radios operating in 60-GHz band using 3-channel 802.11ad. Given traffic flows between servers, we allocate wireless links between ToR switches so that the traffic carried over the wireless network is maximized. We also present a method to randomly generate traffic based on a real data center traffic pattern. We evaluate the performance of our proposed traffic allocation methods using randomly generated traffic. Results show that our methods can offload significant amount of traffic from wired to wireless network, while achieving low latency, high throughput, and high bandwidth utilization.

Benzer Tezler

  1. Beamforming design for network multiple-input multiple-output (MIMO) systems with multiple cooperating base stations

    Birden çok ortak çalışan baz istasyonu içeren çok girdili çok çıktılı veri ağları için hüzme biçimlendirme tasarımı

    FEHMİ EMRE KADAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ ÖZGÜR YILMAZ

  2. Bilgi işlem teknolojileri altyapısının ekonomik büyüme üzerine etkisi: Sahra-Altı Afrika ülkelerinden kanıtlar

    The impact of ict infrastructure on economic growth: Evidence from Sub-Saharan-African countries

    SAİD MOHAMUD NUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Ekonomi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ METE HAN YAĞMUR

  3. Sanal kablosuz duyarga ağ tabanlı bir dağıtık-paralel siber fiziksel sistem tasarımı

    Design of a distributed-parallel cyber physical system based on virtual wireless network

    GÜNGÖR YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YETKİN TATAR

  4. Joint server and route selection in SDN networks

    SDN ağlarda ortak yol ve sunucu seçimi

    HASAN ANIL AKYILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  5. Resource allocation in vehicular edge computing networksbased on deep reinforcement learning

    Araç uç bilişiminde derin pekiştirmeli öğrenmeye dayalıkaynak tahsisi

    HOMA MALEKI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA