Інтегроване управління ресурсами хмарного центру обробки даних на основі віртуальних машин

Abstract

Складність хмарних центрів обробки даних вимагає передових рішень з управління ресурсами для забезпечення безперервного обслуговування і гарантованої продуктивності. Пропонований підхід до інтегрованого управління ресурсами центру обробки даних забезпечує необхідну еластичність на рівні фізичного сервера з урахуванням споживання енергії та з урахуванням порушень угоди про рівень обслуговування (SLA). Підхід до інтегрованого управління ресурсами заснований на динамічній моделі у просторі станів, моделі енергоспоживання, моделі порушень SLA і методі управління ємністю центру обробки даних. Аналіз виконано з використанням журналів статистики використання кластера Google. Результати показують, що підхід до інтегрованого управління ресурсами центру обробки даних дозволяє досягти економії енергії і мінімізувати порушення SLA.

Сложность облачных центров обработки данных требует передовых решений по управлению ресурсами для обеспечения непрерывного обслуживания и гарантированной производительности. Предлагаемый подход к интегрированному управлению ресурсами центра обработки данных обеспечивает необходимую эластичность на уровне физического сервера с учетом потребления энергии и с учетом нарушений соглашения об уровне обслуживания (SLA). Подход к интегрированному управлению ресурсами основан на динамической модели в пространстве состояний, модели энергопотребления, модели нарушений SLA и методе управления емкостью центра обработки данных. Анализ выполнен с использованием журналов статистики использования кластера Google. Результаты показывают, что подход к интегрированному управлению ресурсами центра обработки данных позволяет достичь экономии энергии и минимизировать нарушения SLA

The complexity of cloud data centers requires advanced resource management solutions to provide continuous service and to ensure performance guarantees. The proposed Integrated Resource Management approach of cloud data center provides the necessary elasticity on the physical machine level by considering data center power consumption and a service-level agreement violation. The Integrated Resource Management approach is based on the state-space dynamic model, power consumption model, SLA violation model, and capacity control method. The analysis is performed using Google cluster-usage traces. The results show that Integrated Resource Management approach allows achieving energy savings while minimizing SLA violations.