Multi Autonomic Management for Optimizing Energy Consumption in Cloud Infrastructures
Gestion multi autonome pour l'optimisation de la consommation énergétique sur les infrastructures en nuage
Résumé
As a direct consequence of the increasing popularity of Internet and Cloud Computing services, data centers are amazingly growing and hence have to urgently face energy consumption issues. Paradoxically, Cloud Computing allows infrastructure and applications to dynamically adjust the provision of both physical resources and software services in a pay-per-use manner so as to make the infrastructure more energy efficient and applications more Quality of Service (QoS) compliant. However, optimization decisions taken in isolation at a certain level may indirectly interfere in (or even neutralize) decisions taken at another level, e.g. an application requests more resources to keep its QoS while part of the infrastructure is being shutdown for energy reasons. Hence, it becomes necessary not only to establish a synergy between cloud layers but also to make these layers flexible and sensitive enough to be able to react to runtime changes and thereby fully benefit from that synergy. This thesis proposes a self-adaptation approach that considers both application internals (architectural elasticity) and infrastructure (resource elasticity) to reduce the energy footprint in cloud infrastructures. Each application and the infrastructure are equipped with their own autonomic manager, which allows them to autonomously optimize their execution. In order to get several autonomic managers working together, we propose an autonomic model for coordination and synchronization of multiple autonomic managers. The approach is experimentally validated through two studies: a qualitative (QoS improvements and energy gains) and a quantitative one (scalability).
Conséquence directe de la popularité croissante des services informatique en nuage, les centres de données se développent à une vitesse vertigineuse et doivent rapidement faire face à des problèmes de consommation d'énergie. Paradoxalement, l'informatique en nuage permet aux infrastructure et applications de s'ajuster dynamiquement afin de rendre l'infrastructure plus efficace en termes d'énergie et les applications plus conformes en termes de qualité de service (QdS). Toutefois, les décisions d'optimisation prises isolément à un certain niveau peuvent indirectement interférer avec (voire neutraliser) les décisions prises à un autre niveau, par exemple, une application demande plus de ressources pour garder sa QdS alors qu'une partie de l'infrastructure est en cours d'arrêt pour des raisons énergétiques. Par conséquent, il devient nécessaire non seulement d'établir une synergie entre les couches du nuage, mais aussi de rendre ces couches suffisamment souples et sensibles pour être en mesure de réagir aux changements d'exécution et ainsi profiter pleinement de cette synergie. Cette thèse propose une approche d'auto-adaptation qui prend en considération les composants applicatifs (élasticité architecturale) ainsi que d'infrastructure (élasticité des ressources) pour réduire l'empreinte énergétique. Chaque application et l'infrastructure sont équipées d'une boucle de contrôle autonome qui leur permet d'optimiser indépendamment leur fonctionnement. Afin de créer une synergie entre boucles de contrôle autour d'un objectif commun, nous proposons un modèle pour la coordination et la synchronisation de plusieurs boucles de contrôle. L'approche est validée expérimentalement à la fois qualitativement (amélioration de QdS et des gains d'énergie) et quantitativement (passage à l'échelle).
Loading...