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dc.contributor.advisorBarboza, Eduardo Uchoa-
dc.contributor.authorKramer, Hugo Harry Frederico Ribeiro-
dc.date.accessioned2019-07-03T14:09:31Z-
dc.date.available2019-07-03T14:09:31Z-
dc.date.issued2011-
dc.identifier.citationKRAMER, Hugo Harry Frederico Ribeiro. Algoritmos para otimização energética em clusters computacionais de grande escala. 2011. 54 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2011.pt_BR
dc.identifier.urihttps://app.uff.br/riuff/handle/1/10218-
dc.description.abstractDe maneira crescente, clusters de servidores tˆem sido empregados no apoio ao desenvolvimento e implementa¸c˜ao de uma grande variedade de servi¸cos, com demandas por processamento distintas e vari´aveis ao longo do tempo, em ambientes computacionais escal´aveis e eficientes. Plataformas emergentes conhecidas como computa¸c˜ao em nuvem colocam `a disposi¸c˜ao diversos servi¸cos web que s˜ao hospedados e compartilhados em uma estrutura de servidores f´ısicos e consolidados atrav´es de t´ecnicas de virtualiza¸c˜ao. A grande quantidade de energia consumida por estes clusters de servidores se tornou uma importante quest˜ao dos pontos de vista econˆomico e ecol´ogico, criando a necessidade de se investigar t´ecnicas de otimiza¸c˜ao capazes de melhorar a eficiˆencia energ´etica de tais infraestruturas computacionais. Neste trabalho s˜ao apresentados modelos e algoritmos para se obter o m´aximo de economia de energia em um cluster, n˜ao apenas ligando/desligando servidores, mas tamb´em ajustando as frequˆencias de opera¸c˜ao de suas CPUs. Os novos modelos diferem de outros encontrados na literatura por serem mais aderentes `a realidade, considerando inclusive a heterogeneidade dos servidores. Os algoritmos de otimiza¸c˜ao propostos s˜ao baseados em t´ecnicas de gera¸c˜ao de colunas e os experimentos realizados indicam que eles s˜ao capazes de obter solu¸c˜oes de alta qualidade, de forma robusta e em baixo tempo computacional, mesmo para instˆancias de grande porte.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Biblioteca da Escola de Engenharia (bee.sdc@id.uff.br) on 2019-07-03T14:08:48Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao - Hugo H Kramer.pdf: 384387 bytes, checksum: 95b6798ff7c03ce38fa5b21272936c16 (MD5) ficha.pdf: 18367 bytes, checksum: 622aef567e4290d9ff7954b14275f9db (MD5)en
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dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.titleAlgoritmos para otimização energética em clusters computacionais de grande escalapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordGeração de colunaspt_BR
dc.subject.keywordGerenciamento de energiapt_BR
dc.subject.keywordVirtualização de clusters de servidorespt_BR
dc.contributor.membersPessoa, Artur Alves-
dc.contributor.membersAragão, Marcus Vinicius S. Poggi de-
dc.degree.levelmestrado acadêmicopt_BR
dc.subject.descriptorComputação em nuvempt_BR
dc.subject.descriptorGerenciamento de energiapt_BR
dc.subject.descriptorAlgoritmo computacionalpt_BR
dc.subject.descriptorEnergia elétricapt_BR
dc.subject.descriptorCluster de servidorpt_BR
dc.subject.keywordotherColumn generationpt_BR
dc.subject.keywordotherEnergy managementpt_BR
dc.subject.keywordotherServer cluster virtualizationpt_BR
dc.description.abstractotherIncreasingly, clusters of servers have been deployed in large data centers to support the development and implementation of many kinds of services, with distinct workload demands that vary over time, in a scalable and efficient computing environment. Emerging trends are utility/cloud computing platforms, where many network services, implemented and supported using server virtualization techniques, are hosted on a shared cluster infrastructure of physical servers. The energy consumed to maintain these large server clusters became a very important economic and ecological concern, which in turn, requires major investigation of optimization techniques to improve the energy efficiency of their computing infrastructure. This work deals with models and algorithms whose the goal is to obtain the maximum energy economy in a server cluster, not only by the use of on/off mechanisms, but also adjusting its CPUs operating frequencies. Such new models differs from those found in literature by their more realistic assumptions, which include the servers heterogeneity. The proposed optimization algorithms are based in column generation techniques, and the experiments suggest that they are suitable to obtain consistently high quality solutions in a short amount of processing time, even in large instances.pt_BR
dc.identifier.vinculationAluno de Mestradopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal Fluminensept_BR
dc.degree.departmentDepartamento de Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.programMestrado em Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.date2011-
dc.degree.localNiterói, RJpt_BR
dc.publisher.departmentNiteróipt_BR
dc.description.physical54 f.pt_BR
Appears in Collections:PPGEP - Dissertações - Niterói

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