Avaliação reprodutível de políticas de alocação e migração de VMs em data centers geodistribuídos sustentáveis

• Guilherme Fernandes Moraes da Silva USP
• Daniel Cordeiro USP

DOI: https://doi.org/10.5753/eradsp.2026.30960

Resumo

Comparar políticas de gerenciamento de máquinas virtuais (VMs) não é trivial, pois cada estudo adota um simulador, cargas de trabalho e métricas distintos, comprometendo a comparabilidade entre estudos. Este trabalho apresenta uma avaliação padronizada e reprodutível de 10 políticas de alocação e migração de VMs (quatro delas cientes de carbono) em data centers geodistribuídos, usando o SimGrid: no mesmo ambiente (9 data centers, cargas Google 2011 e Azure 2020, modelo de potência, séries de carbono e métricas), foram realizadas 200 execuções (10 políticas × 2 cargas × 10 sementes). Nas duas cargas, a mesma política ciente de carbono obteve as menores emissões, mas o ranking das demais variou com a carga e menor consumo de energia nem sempre implicou menores emissões: a forma de avaliação influencia as conclusões.

Referências

Ali, H., Zakarya, M., Rahman, I. U., Khan, A. A., and Buyya, R. (2021). Followme@ls: Electricity price and source aware resource management in geographically distributed heterogeneous datacenters. Journal of Systems and Software, 175:110907.

Casanova, H., Giersch, A., Legrand, A., Quinson, M., and Suter, F. (2025). Lowering entry barriers to developing custom simulators of distributed applications and platforms with SimGrid. Parallel Computing, 123:103–125.

Masanet, E., Shehabi, A., Lei, N., Smith, S., and Koomey, J. (2020). Recalibrating global data center energy-use estimates. Science, 367(6481):984–986.

Silva, G. and Cordeiro, D. (2025). Migração de máquinas virtuais como estratégia para data centers sustentáveis. In Anais da XVI Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo, pages 70–73, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.

Vasconcelos, M., Cordeiro, D., Da Costa, G., Dufossé, F., Nicod, J.-M., and Rehn-Sonigo, V. (2023). Optimal sizing of a globally distributed low carbon cloud federation. In 2023 IEEE/ACM 23rd International Symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing (CCGrid), pages 203–215. IEEE.

Vasconcelos, M. F. S., Cordeiro, D., and Dufossé, F. (2022). Indirect network impact on the energy consumption in multi-clouds for follow-the-renewables approaches. In Proceedings of the 11th International Conference on Smart Cities and Green ICT Systems (SMARTGREENS), pages 44–55.

Xu, M. and Buyya, R. (2020). Managing renewable energy and carbon footprint in multi-cloud computing environments. Journal of Parallel and Distributed Computing, 135:191–202.