Especificação de

plataforma DaaS para

laboratórios de

informáticaBolsista: Demis Gomes

Orientador: Glauco Gonçalves

Roteiro

● Introdução

● Objetivos

● Especificação da Plataforma

● Avaliação da Plataforma

● Resultados

● Planejamento de capacidade

● Conclusão

● Trabalhos Futuros

● Atividades Restantes 2

Introdução

● O que é DaaS?

Envia comandos para o servidor

por mouse, teclado ou toque

Envia a tela modificada pelas

ações do usuário para o

cliente

PROTOCOLO

Características:

● Escalabilidade

● Redução do consumo

de energia

● Área de trabalho

virtual

● Segurança

Ainda é necessário

otimizar a

plataforma para ser

mais eficiente,

provendo bom

desempenhoÁrea de trabalho

executada no

servidor3

Objetivos

● Identificar as inovações técnicas necessárias;

● Especificar a arquitetura da plataforma;

● Desenvolver e/ou aperfeiçoar artefatos de software;

● Elaborar modelos matemático-computacionais que

descrevam o problema de alocação de recursos

existente na plataforma.

4

Especificação da plataforma

● Um DaaS pode ser disponibilizado ou na forma de VDI ou na forma de

sessão virtualizada[1]

● O que seriam estas duas opções? Qual a melhor para a plataforma?

client1

client2

VM

client

1

VM

client

2

client1

client2

VDI: Acesso a uma VM

hospedada no servidor

Sessão: Acessa o servidor por

meio de uma conta

5

Especificação da plataforma

A tabela abaixo mostra algumas características diferentes

entre VDI e Sessão virtualizada

Características VDI Sessão

Consumo de recursos Maior Menor

Custo Maior Menor

Administração Mais complexa Mais simples

Customização do Usuário Melhor Pior

Para nós, Sessão > VDI 6

Arquitetura da plataforma

Baseada em sessões, plataforma se divide em

cinco camadas, da mais lógica (superior) a

mais física (inferior).

7

Plataforma

Terminais: Dispositivos que acessam o

servidor

8

Plataforma

Serviços

● Boot Remoto: envia a imagem de

inicialização ao cliente e distribui IPs

● Administração: Permite administradores

configurarem o sistema

● Desktop Virtual: disponibiliza área de

trabalho e aplicações aos usuários

9

Plataforma

Gerência de nuvem

Compreende serviços lógicos da Nuvem,

importantes para manter a eficiência, como:

● Balanceamento de carga

● Migração e alocação de VMs

● Eficiência do consumo de energia

10

Plataforma

Virtualização e Armazenamento

● Virtualização: Camada que permite

virtualizar servidores e aplicações

● Armazenamento: estrutura capaz de salvar

as imagens das máquinas virtuais e acessá-

las rapidamente

11

Plataforma

Servidores/Dispositivos de Rede

Servidores físicos onde serão hospedados os

serviços da plataforma, além de dispositivos

como roteadores e switches para a

comunicação entre eles.

12

Plataforma

● Atualmente, certas funcionalidades foram

implementadas

13

O próximo passo é avaliá-la

Avaliando a plataforma

Dois experimentos foram realizados analisando

certas funcionalidades da plataforma:

13

1. Comparação entre VirtualBox e KVM

2. Análise da carga causada pela variação de 5 até 40 clientes

1

2

Experimento 1

Objetivo:

Comparar os hypervisors KVM e VirtualBox em

relação ao consumo de memória e CPU

Verificar se os resultados são semelhantes aos

de Opshal[2]

15

Experimento 1

Ferramenta de execução e avaliação automática

16

Gera VMs que executam tarefas

predefinidas [3]

o dstat coleta

informações do

servidor

Geram-se arquivos

csv com informações

desejadas

(qtdClientes, pctg_leve,pctg_pesado)

Experimento 1

17

Resultados - Exp. 1

Consumo de CPU no Application Server

Poucos valores

entre 30% e 70% de

consumo

Mais valores entre

30% e 70% de

consumo

Em relação a memória, os

resultados foram

semelhantes

18

Experimento 2

Objetivo:

Entender o comportamento do sistema quando

submetida a variação de carga entre 5 e 40

clientes

19

Experimento 2

Experimento:

20

Máquina física:

2 Xeon 2.40 GHz

64GB RAM

Root Server:

4 vCPUs

4GB RAM

App Server:

20 vCPUs

20GB RAM

Experimento 2

● Os passos executados foram semelhantes

ao experimento anterior

● A porcentagem de clientes pesados variava

entre 0%,25%,50%,75% e 100% em cada

número de clientes

21

Resultados - Exp. 2

Consumo de memória no AppServer

O consumo máximo

de memória tem um

comportamento

linear

22

Resultados - Exp. 2

Consumo de CPU no App Server Segundo[4], o sistema é

inaceitável ao usuário

quando deixa de

responder por mais de 5

segundos

No nosso caso, 95% de

consumo torna o sistema

irresponsivo

Abordagem do pico

sustentado: Coletamos

amostras que

ultrapassavam os 95% de

consumo em cinco

ocorrências consecutivas

23

Porcentagem de amostras acima do pico sustentado

Planejamento de capacidade*

c=capacidade do servidor

24

t1

t2

Se qtdClientes<c:

Aloca no

servidor

disponivel

Se não, um

novo servidor

virtual é criadocliente loga no

sistema e requisita

um servidor

Estimar a

probabilidade do

servidor estar cheio

e obter a média do

tempo de espera

Depois, o

inverso: estimar

a capacidade

dado um tempo

de espera

*Fase final de desenvolvimento

Conclusões

● A partir dos requisitos desejados, a plataforma melhor

se adequou a sessões

● O KVM, neste cenário, mostrou-se mais eficiente que o

VirtualBox, corroborando Opsahl[2]

● A CPU é um dos principais gargalos do sistema

● O consumo de memória apresenta um comportamento

linear

● Criação de ferramenta automática de avaliação

25

Atividades Restantes

● Finalizar o modelo matemático

● Realização de experimentos

complementares

● Escrita do relatório final

26

Trabalhos Futuros

● Analisar a QoE do usuário

● Finalizar a criação da plataforma

especificada

27

Agradecimentos

● FACEPE

● Meu orientador e co-orientador

28

Referências

[1]S. Dernbecher, R. Beck, and M. Toenker, “Cloudifying Desktops–A Taxonomy for

Desktop Virtualization,” 2013.

[2]J. M. G. Opsahl, “Open-source virtualization: Functionality and performance of

Qemu/KVM, Xen, Libvirt and VirtualBox,” 2013.

[3]A. R. Shabaitah, “Server-Based Desktop Virtualization,” Rochester Institute of

Technology, 2014.

[4]Tolia, Niraj, David G. Andersen, and Mahadev Satyanarayanan. "Quantifying

interactive user experience on thin clients." Computer 39.3 (2006): 46-52.29

Tabelas de consumo - Exp. 1

30

Modelagem matemática

Probabilidade de um servidor estar ocupado

onde p0:

31

Modelagem matemática

A hiperexponencial se adequa ao modelo

Quando o servidor está cheio, ele tem probabilidade p.

Se não, 1-p.

Se está cheio, ele espera um tempo alto (λ1) devido a

criação e disponibilização do servidor. Se não, é

imediatamente alocado e espera um tempo (λ2) bem

menor. Logo, a esperança de (x) é:

E(X)=p/λ1 + (1-p)/λ2

32

Fluxo de execução dos clientes

Leve

33

Fluxo de execução dos clientes

Pesado

34

Simulador do modelo (1ª versão)

35

T<

MáxRelógio

?

Capacidade,

T Máx.Relógio,

T1,T2,Λ,μ

Programa

evento de

chegada

Checa

evento

Atualiza

relógio para o

tempo do

evento

Servidores

cheios?

Capacidade

servidor =

máx?

Programa

evento de

espera de

alocação

Programa evento

de espera de

criação de um

novo servidor

Desaloca

cliente do

servidor

Adiciona

o evento

na fila

Adiciona

o evento

na fila

Desliga

servidor

Salva o tempo

de espera do

cliente

Programa

evento de

permanência

Calcula o

tempo médio

de espera

INÍCIO

FIM

1

0

0

1

1

0

chegada permanência

espera

Analisa o

tempo do

1° evento

da fila

Simulador do modelo (2ª versão)

36

Capacidade,

T Máx.Relógio,

Λ,μ

Programa

evento de

chegada

Checa

evento

Atualiza

relógio para o

tempo do

evento

Servidores

cheios?

Programa evento

de espera – o

cliente é alocado

imediatamente

Põe o cliente

na fila de

espera

Desaloca

cliente do

servidor

Adiciona

o evento

na fila

Adiciona

o evento

na fila

Desliga

servidor

Salva o tempo

de espera do

cliente

Programa

evento de

permanência

Calcula o

tempo médio

de espera

INÍCIO

FIM

1

0

0

1

1

0

chegada

permanênciaespera

Analisa o

tempo do

1° evento

da fila

A fila tem

clientes?

Aloca o 1°

cliente da fila

de espera no

servidor

T<

MáxRelógio

?

Capacidade

servidor =

máx?

1

0