Publication: New simulation techniques for energy aware cloud computing environments
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Publication date
2015-04
Defense date
2015-07-28
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Abstract
In this thesis we propose a new simulation platform specifically designed for modelling cloud computing environments, its underlying architectures, and the energy consumed by hardware devices. The models that consists on servers are divided into the five basic subsystems: processing system, memory system, network system, storage system, and the power supply unit. Each one of these subsystems has been built including new strategies to simulate energy aware. On the top of these models, there have been deployed the virtualization models to simulate the hypervisor and its scheduling policies. In addition, the cloud manager, the core of the simulation platform, is responsible for the provisioning resources management policies. It design offers to researchers APIs, allowing to perform studies on scheduling policies of cloud computing systems.
This simulation platform is aimed to model existent and new designs of cloud computing architectures, with a customizable environment to configure the energy consumption of different components. The main characteristics of this platform are flexibility, allowing a wide possibility of designs; scalability to study large environments; and to provide a good compromise between accuracy and performance.
A validation process of the simulation platform has been reached by comparing results from real experiments, with results from simulation executions obtained by modelling the real experiments. Therefore, to evaluate the possibility to foresee the energy consumption of a real cloud environment, an experiment of deploying a model of a real application has been studied.
Finally, scalability experiments has been performed to study the behaviour of the simulation platform with large scale environments experiments. The main aim of scalability tests, is to calculate both, the amount of time and memory needed to execute large simulations, depending on the size of the environment simulated, and the availability of hardware resources to execute them.
En esta tesis se propone una nueva plataforma de simulación específicamente diseñada para modelar entornos de computación en la nube, sus arquitecturas subyacentes, y la energía consumida por los dispositivos hardware. Los modelos que constituyen los servidores se encuentran divididos en los cinco subsistemas básicos: sistema de procesamiento, sistema de memoria, sistema de almacenamiento, sistema de red, y fuente de alimentación. Cada uno de estos subsistemas ha sido modelado incluyendo nuevas estrategias para simular su consumo energético. Sobre estos modelos se despliegan los modelos de virtualización con la finalidad de simular el hipervisor y sus políticas de planificación. Además, se ha realizado el modelo del gestor de la nube, la pieza central de la plataforma de simulación y responsable de la gestión de las políticas de aprovisionamiento de recursos. Su diseño ofrece interfaces a los investigadores, permitiendo realizar sus estudios sobre políticas de planificación en entornos de computación en la nube. Los objetivos de esta plataforma de simulación son permitir el modelado de entornos existentes y nuevos diseños arquitectónicos de computación en la nube, con un entorno configurable que permita modificar valores de consumo energético de los distintos componentes. Las principales características de esta plataforma son su flexibilidad, permitiendo una amplia posibilidad de diseños; escalabilidad, para estudiar entornos con gran número de elementos; y proveer un buen compromiso entre la precisión de los resultados y su rendimiento. Se ha realizado el proceso de validación de la plataforma de simulación mediante la comparación de resultados de experimentos realizados en entornos reales, con los resultados de simulación obtenidos de modelar dichos entornos reales. Tras ello, se ha realizado una evaluación mostrando la capacidad de prever el consumo energético de un entorno de computación en la nube que modela una aplicación real. Finalmente, se han realizado experimentos para analizar la escalabilidad, con el fin de estudiar el comportamiento de la plataforma ante la simulación de entornos de gran escala. El principal objetivo de los test de escalabilidad consiste en calcular la cantidad de tiempo y de memoria necesarios para ejecutar simulaciones grandes, dependiendo del tamaño del entorno simulado, y de la disponibilidad de recursos físicos para ejecutarlas.
En esta tesis se propone una nueva plataforma de simulación específicamente diseñada para modelar entornos de computación en la nube, sus arquitecturas subyacentes, y la energía consumida por los dispositivos hardware. Los modelos que constituyen los servidores se encuentran divididos en los cinco subsistemas básicos: sistema de procesamiento, sistema de memoria, sistema de almacenamiento, sistema de red, y fuente de alimentación. Cada uno de estos subsistemas ha sido modelado incluyendo nuevas estrategias para simular su consumo energético. Sobre estos modelos se despliegan los modelos de virtualización con la finalidad de simular el hipervisor y sus políticas de planificación. Además, se ha realizado el modelo del gestor de la nube, la pieza central de la plataforma de simulación y responsable de la gestión de las políticas de aprovisionamiento de recursos. Su diseño ofrece interfaces a los investigadores, permitiendo realizar sus estudios sobre políticas de planificación en entornos de computación en la nube. Los objetivos de esta plataforma de simulación son permitir el modelado de entornos existentes y nuevos diseños arquitectónicos de computación en la nube, con un entorno configurable que permita modificar valores de consumo energético de los distintos componentes. Las principales características de esta plataforma son su flexibilidad, permitiendo una amplia posibilidad de diseños; escalabilidad, para estudiar entornos con gran número de elementos; y proveer un buen compromiso entre la precisión de los resultados y su rendimiento. Se ha realizado el proceso de validación de la plataforma de simulación mediante la comparación de resultados de experimentos realizados en entornos reales, con los resultados de simulación obtenidos de modelar dichos entornos reales. Tras ello, se ha realizado una evaluación mostrando la capacidad de prever el consumo energético de un entorno de computación en la nube que modela una aplicación real. Finalmente, se han realizado experimentos para analizar la escalabilidad, con el fin de estudiar el comportamiento de la plataforma ante la simulación de entornos de gran escala. El principal objetivo de los test de escalabilidad consiste en calcular la cantidad de tiempo y de memoria necesarios para ejecutar simulaciones grandes, dependiendo del tamaño del entorno simulado, y de la disponibilidad de recursos físicos para ejecutarlas.
Description
Keywords
Cloud computing, Architecture, Simulation, Energy consumption