Implementando Elasticidade no Nível do Sistema Operacional

• Valquíria Prestes Belusso UNIOESTE
• Guilherme Galante UNIOESTE

DOI: https://doi.org/10.5753/wscad_estendido.2023.235750

Resumo

Atualmente, duas abordagens de elasticidade são amplamente utilizadas. Na primeira abordagem, um controlador de elasticidade faz uso de dados de monitoramento do ambiente virtualizado ou da própria aplicação para tomar decisões relacionadas à escalabilidade dos recursos disponíveis. Na segunda abordagem, o controlador de elasticidade é diretamente incorporado ao código-fonte da aplicação, permitindo que a aplicação em si execute as ações de alocação e desalocação de recursos. Ambas as estratégias apresentam suas limitações: os monitores externos nem sempre são adequados para determinados tipos de aplicações, e a abordagem em nível de programação exige modificações e reestruturações no código-fonte da aplicação. Nesse contexto, apresenta-se um controlador de elasticidade integrado a um sistema operacional GNU-Linux para fornecer alocação dinâmica e automatizada de recursos de processamento e memória de forma rápida e efetiva. A solução é validada por meio de benchmarks sintéticos e três aplicações científicas.

Referências

Ababneh, E., Al-Ali, Z., Ha, S., Han, R., and Keller, E. (2018). Elasticizing linux via joint disaggregation of memory and computation. CoRR, abs/1806.00885.

Barnawi, A., Sakr, S., Xiao, W., and Al-Barakati, A. (2020). The views, measurements and challenges of elasticity in the cloud: A review. Computer Communications, 154:111–117.

Goodarzy, S., Nazari, M., Han, R., Keller, E., and Rozner, E. (2021). Smartos: Towards automated learning and user-adaptive resource allocation in operating systems. In Proceedings of the 12th ACM SIGOPS Asia-Pacific Workshop on Systems, APSys ’21, page 48–55, New York, NY, USA. Association for Computing Machinery.

Herbst, N. R., Kounev, S., and Reussner, R. (2013). Elasticity in cloud computing: What it is, and what it is not. In 10th International Conference on Autonomic Computing (ICAC 13), pages 23–27, San Jose, CA. USENIX Association.

Karlin, I., Keasler, J., and Neely, R. (2013). Lulesh 2.0 updates and changes. Technical Report LLNL-TR-641973, Lawrence Livermore National Laboratory.

Saif, M. A. N., Niranjan, S. K., and Al-ariki, H. D. E. (2021). Efficient autonomic and elastic resource management techniques in cloud environment: Taxonomy and analysis. Wirel. Netw., 27(4):2829–2866.

Youseff, L., Beckmann, N., Kasture, H., Gruenwald, C., Wentzlaff, D., and Agarwal, A. (2012). The case for elastic operating system services in fos. In Proceedings of the 49th Annual Design Automation Conference, DAC ’12, page 265–270, New York, NY, USA. Association for Computing Machinery.