An Interference-aware Virtual Machine Placement Strategy for Small-scale HPC Applications in Clouds
Resumo
Em um ambiente de nuvem computacional, aplicacões de alto
desempenho podem sofrer interferência ao serem executadas em máquinas
virtuais que estejam alocadas em uma mesma máquina física. Embora
alguns trabalhos tenham proposto estratégias de alocação de máquinas virtuais
cientes deste problema, nenhuma dessas estratégias empregou um
método adequado para predizer a interferência nem considerou, ao mesmo
tempo, tanto a minimização da interferência quanto do número de máquinas
físicas ativas na nuvem. Nesta tese, define-se o Problema de Alocação
de Máquinas Virtuais ciente da Interferência para Aplicações de Alto Desempenho de Baixa Escalabilidade, um problema que tem a finalidade de
minimizar, simultaneamente, (i) a interferência sofrida por aplicações de
alto desempenho que estejam sendo executadas em uma mesma máquina
física e (ii)o número de máquinas físicas necessárias para alocar essas aplicações
na nuvem. Este trabalho apresenta uma formulação matemática
para o problema, além de propor uma estratégia baseada na metaheurística
Busca Local Iterada para resolvê-lo. Para predizer a interferência,
esta estratégia utiliza um modelo quantitativo e multivariado que leva em
conta a quantidade e similaridade de acesso aos recursos compartilhados e
o número de aplicações co-alocadas. Uma análise experimental, utilizando
aplicações reais da área de petróleo e o benchmark HPCC, mostraram que o
método proposto foi capaz de superar,em termos de redução de interferência,
várias heurísticas da literatura. Os resultados revelaram que, mesmo
usando o número de máquinas físicas indicados por tais heurísticas, a estratégia
proposta conseguiu reduzir o nível de interferência sofrido pelas
aplicações alocadas na nuvem.
