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Theses

Autonomic and Energy-Efficient Management of Large-Scale Virtualized Data Centers

Eugen Feller 1
1 MYRIADS - Design and Implementation of Autonomous Distributed Systems
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D1 - SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE
Résumé : Les grands centres de données virtualisés nécessitent que les fournisseurs de nuages informatiques mettent en œuvre des systèmes de gestion de machines virtuelles passant à l'échelle, autonomes et économiques en énergie. Pour répondre à ces défis, cette thèse apporte quatre contributions principales. La première est la proposition d'un nouveau système de gestion de nuages IaaS, Snooze, qui a été conçu pour gérer plusieurs milliers de serveurs et de machines virtuelles (VMs) tout en étant facile à configurer, hautement disponible et économique en énergie. Pour le passage à l'échelle, Snooze gère les VM de manière distribuée sur la base d'une architecture hiérarchique. Pour offrir la facilité de configuration et la haute disponibilité, Snooze met en œuvre des mécanismes d'auto-configuration et d'autoréparation. Finalement, pour l'efficacité énergétique, Snooze est fondé sur une approche globale à travers la surveillance de la consommation de ressources (i.e. CPU, mémoire, réseau) des VMs, la détection et la résolution des situations de sous-charge et de surcharge, la consolidation de VMs (par la mise en œuvre d'une version modifiée de l'algorithme Sercon) et la gestion de la consommation d'énergie en faisant passer les serveurs inactifs dans un mode de faible consommation énergétique. Un prototype modulaire du système Snooze a été développé et a fait l'objet d'une évaluation approfondie à l'aide d'applications réalistes sur la plate-forme Grid'5000. Les résultats montrent que (i) la gestion distribuée des VMs est sans impact sur le temps de soumission, (ii) les mécanismes de tolérance aux fautes n'ont pas d'impact sur les performances des applications, et que le système passe à l'échelle avec le nombre de ressources, ce qui fait qu'il est approprié pour les grands centres de données. Nous montrons également que le système est capable d'adapter la consommation énergétique du centre de données par rapport à sa charge permettant donc de substantielles économies d'énergie avec seulement un impact limité sur les performances des applications. Snooze est un logiciel libre sous licence GPLv2. La seconde contribution est un nouvel algorithme de placement de VMs fondé sur la méta-heuristique d'optimisation par colonies de fourmis (ACO). L'ACO est intéressante pour le placement de VMs en raison de sa complexité dans le pire cas polynomiale, de ses solutions proches de l'optimal et de sa facilité de parallélisation. Les résultats de simulation montrent que le passage à l'échelle de la mise en œuvre actuelle de l'algorithme est limité à un petit nombre de serveurs et de VMs. Cependant, l'algorithme se comporte mieux que l'approche gloutonne First-Fit-Decreasing pour le compactage des VMs et qu'il calcule des solutions proches de l'optimal. Pour une consolidation de VMs passant à l'échelle, cette thèse apporte deux contributions supplémentaires : (i) un algorithme de consolidation fondé sur l'ACO, (ii) un système de consolidation totalement décentralisé fondé sur un réseau pair-à-pair non structuré. L'idée clé est d'appliquer la consolidation dans de petits groupes de serveurs formés aléatoirement. Nous avons évalué notre approche par émulation sur la plate-forme Grid'5000 en utilisant deux algorithmes de consolidation existants (i.e. Sercon et V-MAN) ainsi que notre algorithme fondé sur l'ACO. Les résultats montrent que notre système passe à l'échelle et permet d'obtenir un taux d'utilisation du centre de données proche de celui qui serait obtenu avec un algorithme de consolidation centralisé.
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00785090
Contributor : Eugen Feller <>
Submitted on : Tuesday, February 5, 2013 - 12:34:34 PM
Last modification on : Monday, May 4, 2020 - 11:38:04 AM

Identifiers

  • HAL Id : tel-00785090, version 1

Citation

Eugen Feller. Autonomic and Energy-Efficient Management of Large-Scale Virtualized Data Centers. Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. Université Rennes 1, 2012. English. ⟨tel-00785090⟩

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