Geri Dön

Optimal resource allocation and migration decision for virtual machine requests in cloud data centers

Bulut veri merkezleri sanal makine istekleri için optimal kaynak ayırımı ve geçiş kararı

  1. Tez No: 832325
  2. Yazar: NAZIM KEREM MERT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞENAN ECE SCHMİDT, PROF. DR. KLAUS VERNER SCHMİDT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Bulut bilişimde Hizmet Olarak Altyapı (IaaS), kullanıcı isteklerine dayalı olarak Bulut Veri Merkezinin (CDC) Fiziksel Makineleri (PM'ler) üzerindeki Sanal Makineleri (VM'ler) başlatmak için sanallaştırma teknolojisini kullanır. Bu bağlamda, CDC kullanıcısıyla yapılan Hizmet Düzeyi Anlaşması (SLA), bir VM için işlemci (CPU) çekirdekleri, Bellek, Disk kapasitesi ve ağ bant genişliğinde tahsis edilen kaynakları tanımlar. Kaynak tahsisi, talep edilen kaynakları SLA ihlali (SLAV) olmadan sağlamalı, PM kaynaklarını verimli kullanmalı ve güç tüketimini en aza indirmelidir. PM'ler farklı güç derecelendirmelerine sahip olabilir ve farklı kullanım oranlarına sahip VM'leri çalıştırabilir. Bu amaçla, PM'nin bir VM'yi başlatmasına karar vermek, hem performansı hem de güç ve kaynak tahsisi açısından maliyeti etkiler. Bu tezde, CDC'ler için CLOUDMAN++ adını verdiğimiz yeni bir kaynak tahsis yöntemini öneriyoruz, formüle ediyoruz, uyguluyoruz ve değerlendiriyoruz. CLOUDMAN++ çalışan VM'lerin anlık kullanımını dikkate alır ve kullanılmayan kaynakları yeni VM isteklerine tahsis eder. Bir yandan, bu yaklaşım daha az sayıda PM'yi çalıştırdığı için kaynak ve güç açısından daha verimlidir. Öte yandan, VM'lerin kullanımları artarsa PM toplam \%100 kullanıma ulaşabilir ve bu da SLAV'lara neden olabilir. Bunu, bu tür PM'lerdeki VM'leri taşıyarak çözüyoruz. CLOUDMAN++, güç tüketimini ve taşınmaları en aza indirecek maliyet fonksiyonuna sahip bir ILP formülasyonudur. ILP formülasyonu, yeni VM isteklerini yerleştirecek PM'lere, gerekirse taşınacak VM'lere ve bunların hedef PM'lerine karar verir. Özel bir özellik olarak formülasyon, bir dizi ayarlanabilir tasarım parametresi sunar. CLOUDMAN++'ı, VM isteklerini ve bunların anlık/dinamik kullanımını sağlayan gerçek bir CDC iş yükü izlemesini kullanarak değerlendiriyoruz. Öncelikle, eldeki izle kullanılacak tasarım parametrelerinin değerlerini bulmak için bir duyarlılık analizi gerçekleştiriyoruz. Daha sonra CLOUDMAN++'ı başka bir ILP tabanlı kaynak ayırma algoritmasıyla ve geçiş özellikleriyle genişlettiğimiz eski bir algoritmayla karşılaştırıyoruz. Sonuçlar, CLOUDMAN++'ın, az kullanılan ancak tahsis edilen kaynaklardan yararlanarak, kullanıcılara daha iyi hizmet sunarak daha verimli kaynak kullanımına ulaştığını göstermektedir. Ayrıca tasarım parametrelerinin değerlerinin eldeki iş yükü özelliklerine göre seçilmesi, kaynak tahsisinin performansını önemli ölçüde etkilemektedir.

Özet (Çeviri)

Infrastructure as a Service (IaaS) in cloud computing utilizes virtualization technology to instantiate Virtual Machines (VMs) on the Physical Machines (PMs) of a Cloud Data Center (CDC) based on user requests. In this context, the Service Level Agreement (SLA) with the CDC user defines the allocated resources for a VM in CPU cores, Memory, Disk capacity, and network bandwidth. The resource allocation should provide the demanded resources without an SLA violation (SLAV), use the PM resources efficiently and minimize the power consumption. The PMs can have different power ratings, running VMs with different utilizations. To this end, deciding the PM to instantiate a VM affects both the performance and the cost in terms of power and allocating resources. In this thesis, we propose, formulate, implement, and evaluate a new resource allocation method for CDCs that we call CLOUDMAN++. CLOUDMAN++ accounts for the instantaneous utilization of the running VMs and allocates the unused resources to new VM requests. On the one hand, this approach is more resource and power efficient as it turns on less number of PMs. On the other hand, if the VMs increase their utilization, the PM might reach a total of $100\%$ utilization resulting in SLAVs. We resolve this by migrating VMs on such PMs. CLOUDMAN++ is an ILP formulation with a cost function to minimize power consumption and migrations. The ILP formulation decides on the PMs to place the new VM requests, the VMs to be migrated if necessary, and their target PMs. As a special feature, the formulation offers a number of tunable design parameters. We evaluate CLOUDMAN++ using an actual CDC workload trace which provides VM requests and their instantaneous/dynamic utilization. We first perform a sensitivity analysis to find the values of the design parameters to use with the trace at hand. We then compare CLOUDMAN++ with another ILP-based resource allocation algorithm and a legacy algorithm that we extend with migration features. The results show that CLOUDMAN++ achieves more efficient resource use by exploiting the underutilized but allocated resources while resulting in better service to the users. Furthermore selecting the values of the design parameters according to the workload characteristics at hand significantly affects the performance of the resource allocation.

Benzer Tezler

  1. Energy efficient resource management in cloud datacenters

    Bulut veri merkezlerinde enerji verimli kaynak yönetimi

    İLKSEN ÇAĞLAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR

  2. Offloading decision with mobility-aware for mobile edge computing in 5G networks

    5g şebekesinde mobil kenar bilgi işlem için mobilite bilinci ile aktarma kararları

    SAEID JAHANDAR BONAB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ERGEN

  3. An efficient algorithm for energy consumption and load balancing in cloud computing network

    Başlık çevirisi yok

    HIND AYAD MAJEED ALKAKJEA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  4. An energy optimization algorithm for cloud computing

    Bulut bilişim için bir enerji optimizasyon algoritması

    OĞUZHAN ŞEREFLİŞAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT KOYUNCU

  5. Parallel evolutionary computation for distribution system planning and operation

    Dağıtım şebekesi planlama ve işletmesi için paralel evrimsel algoritmalar

    SOHEIL YOUNESI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OGUZHAN CEYLAN