avaliação de soluções para a consolidação dinâmica

Avaliação de Soluções para a Avaliação de Soluções para a

Consolidação Dinâmica de ServidoresConsolidação Dinâmica de ServidoresConsolidação Dinâmica de ServidoresConsolidação Dinâmica de Servidores

Geraldo Abrantes Sarmento Neto

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ROTEIRO DA APRESENTAÇÃO

•• IntroduçãoIntrodução

• Identificação do Problema

• Proposta de Solução

• Projeto Experimental• Projeto Experimental

• Resultados

• Conclusão

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Introdução

• Anos 80– Advento da computação distribuída

• Aquisição e implantação a baixo custo

– Servidores simples para soluções individuaisServidores simples para soluções individuais• Baixa utilização (entre 10% e 35%)

– Uma aplicação por sistema operacional

• Duplicação de dados

• Mais tempo desprendido para administração e suporte

• Elevação nos custos

• Server sprawl

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Introdução

• Anos 90

– Consolidação de servidores

• Associar dois ou mais servidores em um servidor único

• Consolidação física• Consolidação física

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Introdução

• Anos 90

– Consolidação de servidores

• Consolidação virtual

• VM - Virtual Machine• VM - Virtual Machine

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Introdução

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Introdução

• Anos 2000

– Consolidação Dinâmica de Servidores

• Mecanismos para migração de VMs on the fly

– Live-migration– Live-migration

• Problema bin-packing

• Migração e Reconfiguração– Tempo de Reconfiguração

– Atraso de Reconfiguração

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ROTEIRO DA APRESENTAÇÃO

• Introdução

•• Identificação do ProblemaIdentificação do Problema

• Proposta de Solução

• Projeto Experimental• Projeto Experimental

• Resultados

• Conclusão

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Identificação do Problema

• Problemas na Consolidação Dinâmica

– Atraso de Reconfiguração

• Degradação de desempenho

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Identificação do Problema

• Propostas de soluções de consolidação

– Heurísticas do problema de bin-packing

• Minimização satisfatória no número de servidores físicos utilizadosutilizados

• Não há controle sobre atrasos e quebras

– Controle do atraso de reconfiguração

• Tenta minimizar as quebras por atraso

• Não minimiza satisfatoriamente o número de servidores físicos utilizados

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Identificação do Problema

• Trade-off entre os interesses:

– Atrasos de reconfiguração

– Número de servidores utilizados

• Qual dessas classes de soluções são mais viáveis, • Qual dessas classes de soluções são mais viáveis, economicamente falando?

– Problema de BDIM

• É necessário um método de comparação de soluções business-driven

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ROTEIRO DA APRESENTAÇÃO

• Introdução

• Identificação do Problema

•• Proposta de SoluçãoProposta de Solução

• Projeto Experimental• Projeto Experimental

• Resultados

• Conclusão

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Proposta de Solução

• Modelo de custos

– baseado em perdas financeiras

• Classes

– Custos em manter servidores (ativos e inativos)– Custos em manter servidores (ativos e inativos)

• Consumo de energia

• Usabilidade de hardware

• Licenças de software

– Penalidades de SLA

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Proposta de Solução

• Modelo genérico para Total Loss:

– no qual:

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ROTEIRO DA APRESENTAÇÃO

• Introdução

• Identificação do Problema

• Proposta de Solução

•• Projeto ExperimentalProjeto Experimental•• Projeto ExperimentalProjeto Experimental

• Resultados

• Conclusão

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Projeto Experimental

• Caso de Uso

– 2 soluções de consolidação

• DSCCRD– Dynamic Server Consolidation with Controlled Reconfiguration Delay– Dynamic Server Consolidation with Controlled Reconfiguration Delay

– 1ª fase: controle de atrasos

– 2ª fase: minimização do número de servidores utilizados

• AWF– Almost Worst Fit

– Heurística para o problema de bin-packing

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Projeto Experimental

• Definição de Hipóteses

– H0: hipótese nula

• Não há diferença entre as soluções DSCCRD e AWFconsiderando a perda financeira de um data centerconsiderando a perda financeira de um data center

virtualizado

– H1: hipótese alternativa

• As soluções DSCCRD e AWF são diferentes considerando aperda financeira de um data center virtualizado

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Proposta de Solução

• SLA Loss para o esse experimento:

– no qual:

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Projeto Experimental

• 1ª iteração

– 3 fatores, 2 níveis para cada (23 fatorial)

• Solução de consolidação – DSCCRD 1.0 e AWF– DSCCRD 1.0 e AWF

• Plano de SLA– Plano 1 e Plano 5 (tabela a seguir)

• Tipos de cargas de trabalho– Comportamento periódico

– Comportamento aleatório

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Projeto Experimental

• 1ª iteração

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Projeto Experimental

• 1ª iteração – Resultados

– Níveis relevantes:• Solução e Plano de SLA

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Projeto Experimental

• 2ª iteração

– 2 fatores, todos os níveis

• Solução de consolidação– 3 níveis – 3 níveis

– DSCCRD 0.2, DSCCRD 1.0 e AWF

• Plano de SLA– 5 níveis

– 15 ensaios

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ROTEIRO DA APRESENTAÇÃO

• Introdução

• Identificação do Problema

• Proposta de Solução

• Projeto Experimental• Projeto Experimental

•• ResultadosResultados

• Conclusão

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Resultados

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Resultados

• Teste de Hipóteses

– Resíduos não-normais

• Teste não-paramétrico

– Kruskal - Wallis– Kruskal - Wallis

• α = 0,05

• p-value = 0,007521

• p-value < α

• Hipótese nula rejeitada– As soluções são significantemente diferentes

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Resultados

• Teste de Hipóteses

– DSCCRD 0.2 e DSCRD 1.0 apresentam menor medianapara perda financeira que AWF

• DSCCRD é significativamente melhor que AWF

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Resultados

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ROTEIRO DA APRESENTAÇÃO

• Introdução

• Identificação do Problema

• Proposta de Solução

• Projeto Experimental• Projeto Experimental

• Resultados

•• ConclusãoConclusão

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Conclusão

• Foi proposto um modelo para comparar soluçõesde consolidação dinâmica– Perspectiva de business

• Com o caso de uso observamos que • Com o caso de uso observamos que – Soluções que apresentam grande atrasos de

reconfiguração incorrem em perdas financeiras maiselevadas no data center

• Caso de uso limitado– Modelo de SLA Loss

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Encerramento

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