Alocação Eficiente de Recursos de Energia com Ant Colony

Lskrao Chimakurthi

Madhu Kumar

Department of Computer Science and Engineering

National Institute of Technology

Leinylson Fontinele Pereira

Alocação Eficiente de Recursos de Energia para as Nuvens Usando o Ant Colony Framework

É uma das novas tecnologias que vem melhorando rapidamente.

Fornece recursos escaláveis necessários para as aplicações hospedadas nela.

Neste artigo foi considerado o problema de alocação de recursos, em que os clientes estão dispostos a hospedar seus aplicativos na nuvem do provedor com determinados requisitos de desempenho, tais como rendimento e tempo de resposta.

Desde então, os centros de dados que hospedam os aplicativos consomem enormes quantidades de energia, causando enormes custos operacionais.

Soluções que buscam reduzir o consumo de energia, bem como os custos operacionais estão ganhando importância.

Neste trabalho, foi proposto um mecanismo de alocação eficiente de recursos na nuvem utilizando Framework colônia de formigas.

03/10/2013 2 Universidade Estadual do Ceará - UECE

Cloud Computing

Cloud Computing


Cloud computing fornece os serviços de utilidade pública com base no modelo pay-as-you-go.

Os usuários podem receber diferentes tipos de aplicações na nuvem.

Estas aplicações são entregues como serviços através da internet. clientes na nuvem já não precisam se preocupar com os custos associados. Muitos pesquisadores estão voltados principalmente para hospedagem de aplicações de alto desempenho em nuvens sem considerar a eficiência energética. Uma vez que os custos de energia tendem a aumentar, a necessidade de optimizar o custo de recursos de data center também está aumentando.

Assim, os recursos de nuvem precisam ser atribuídos não apenas para satisfazer Requisitos de QoS especificados pelos usuários, mas também para reduzir o uso de energia.

A carga sobre os servidores de data center mudam de forma dinâmica.

Além de alocar os recursos necessários para os serviços utilizando um número mínimo de servidores.

Assim como nas colônias de formigas, a adoção de alguns mecanismos são úteis para a adaptação ao comportamento dinâmico das cargas.


Introdução

Introdução


Trabalhos Relacionados

A alocação de recursos para as nuvens tem sido estudado extensivamente na literatura.

Vários algoritmos heurísticos têm sido propostos por pesquisadores para alocação ótima de recursos em nuvem.

Com base no mercado de gestão de recursos foi proposto por Rajkumar Buyya et al. para gerenciar as atribuições de recursos de computação.

O atual estado-da-arte em Cloud Computing tinha seus limites ao considerar a consciência da energia.

Um método de alocação de recursos consciente de energia para as nuvens tem sido um em que se maximiza o prestador de serviço.

No entanto, é desenvolvido principalmente para agendar servidores para completar os trabalhos de clientes e não aplicáveis para agendar diferentes aplicações que necessitam de forma crítica dos requisitos de desempenho.

Algumas outras técnicas também foram propostas para prever as cargas de trabalho dos servidores e aplicar métodos estatísticos.


Algoritmo Bioinspirado

03/10/2013 Universidade Estadual do Ceará - UECE 7

Otimização Combinatória

Programação Linear

Programação Não-Linear

Abordagens Heurísticas

Inspirados na Natureza

Inspirados na Física

Inspirados na Química

Inspirados na Biologia

Vida Artificial Redes Neurais

Artificiais Computação Evolucionária

Inteligência Coletiva

Sistemas Nebulosos

Outros Métodos

Abordagens Determinísticas

Problemas


fonte da imagem: http://liderar.webnode.com/products/lideranca


Como Atua o Feromônio?





Sistemas Inteligentes


“A propriedade de um sistema onde o comportamento de vários agentes simples interagindo direta ou indiretamente ao agir em seu ambiente local acarreta na emergência de um comportamento global “inteligente”...

Engelbrecht, 2005.

Arquitetura do Sistema

O principal objetivo da alocação de recursos é alocar as solicitações de serviço online para aplicativos que possui uso intensivo de CPU e memória.

Para atingir a alocação de recursos de modo que satisfaça os pedidos dos clientes do serviço, foi utilizada a seguinte arquitetura.



Arquitetura do Sistema

Metodologia

Foi recolhido o consumo de energia de cada servidor no data center, juntamente com as capacidades de recursos, como poder de processamento da CPU e memória primária antes de admiti-los em nuvem.

Armazenou-se essas informações consistindo de ID do nó, Poder de processamento, memória e Consumo de energia em uma tabela.



Metodologia

Toma-se o consumo de energia como a energia consumida por CPU ou de memória quando a sua utilização é de 100%, o que é medido antes de admitir o nó na nuvem.

Assumi-se que a energia consumida por todos os componentes restantes de um nó é o mesmo para todos os nós.

Considera-se que, todos os nós estão tendo a mesma conectividade de rede e acesso para o espaço de armazenamento compartilhado.

Armazena-se essas informações em uma tabela disponível chamada Tabela de recursos com Id do nó disponível, o poder atual de consumo e da capacidade restante.

Esta tabela é representada como uma matriz de lista com um ponteiro (PTR Allocation) sendo apontado para o nó no qual a próxima solicitação de serviço é implantada.


Metodologia

Nuvem de Controle(Rainha Formiga) - Ant Queen -

Os pedidos provenientes dos clientes que consistem na sequência, são dadas para o controlador.

Controlador de nuvem mantém uma fila (Q) para armazenar as solicitações de serviço para hospedar as aplicações.

Ela gera os agentes formigas testadores, escoteiros, faxineiros e trabalhadores periodicamente.

O movimento destes agentes é modelado da seguinte forma:

Cada formiga exceto Rainha e Trabalhador mantém uma lista de nós visitados que é inicialmente vazia.

Cada nó na nuvem mantém uma lista de informações do nó vizinho.



Nuvem de Controle(Rainha Formiga) - Ant Queen -

Formigas - Ants

Sempre que um pedido de serviço é recebido na fila, as formigas trabalhadoras criam uma VM com um tratamento específico de energia de CPU, memória, etc, se aceito.

Assim, as formigas operárias estão sempre olhando na fila para verificar se há algum pedido pendente a ser processado.

Se tal pedido for encontrado, ela desempilha o pedido e chama o Algoritmo 1.

A formiga trabalhadora só é responsável pela implantação do pedido em uma VM, como veremos no Algoritmo 1.

O balanceamento de carga de decisões são tomadas por formigas testadoras.

Após a implantação, cria-se um Acordo de Nível de Serviço (SLA) do Agente Monitor, que monitora o aplicativo hospedado. 03/10/2013 20 Universidade Estadual do Ceará - UECE

Agente Monitor SLA

Ele calcula o tempo médio de resposta e taxa de transferência do aplicativo hospedado, monitorando continuamente.

Passa esta informação para o hypervisor em que o acolhimento, sob a forma de uma variável (SLAM), que é calculada de acordo com o desempenho do aplicativo, como veremos no Algoritmo 2.

Quando a formiga testadora consulta o nó para utilização das informações, o hypervisor envia este valor SLAM junto com a informação de utilização.

Se o valor é do SLAM é 1, a formiga tester vai tentar alocar esta VM para um melhor nó que têm mais recursos disponíveis do que o nó atual entre os nós atualmente em execução e não vai tentar acordar um novo nó .

Se seu valor é 2, então , ela vai “acordar” o próximo nó em standby, caso seja necessário lidar com as cargas mais pesadas. Dependendo destes valores, a formiga testadora equilibrará a carga.

Quando o tempo de resposta é de menos de 10% do tempo SLA determinado e o rendimento é 10% maior, então considera-se como uma situação normal.

Quando o tempo de resposta aumenta e ainda está entre 5-10% a menos ou 5-10 % a mais do que o rendimento, então um das formigas testadoras irá equilibrar a carga se alguns nós em execução.

Se o tempo de resposta atingir o Tempo de SLA e está apenas abaixo de 5% ou se a transferência é de 5% maior, então, uma das formigas testadoras irá definitivamente mudar a VM para outro nó ou clonar esta VM em outro nó e configurar o roteador para que o tráfego seja dividido entre os dois.





















Formiga Testadora - Tester Ant -

O principal trabalho das formigas testadoras é fazer com que a atualização da informação sobre o consumo de energia de cada um dos nós e atualizar a lista de nós disponíveis.

Ele também toma decisões para equilibrar as cargas.

Considera-se que a utilização de 80% da CPU e 80% da memória de um nó seja considerado desejável, a utilização acima de 90% é considerada alta.


Formiga Testadora - Tester Ant -

A fim de melhorar o processo de criação de MVs, foram colocados três nós abaixo do nó de alocação atual em modo standby e crio-se as VMs com sistemas operacionais específicos para ser capaz de configurar os aplicativos rapidamente.

Optou-se pelo modo de espera do que o modo hibernar.









Formigas Escoteiras - Scout Ant -

O objetivo da formiga sentinela/exploradora é descobrir na nuvem recém-adicionada, nós que prestam serviços de computação e memória.

Quando tal novo nó é encontrado, ela adiciona à tabela de recursos disponíveis.


Registro do nó

O nó que quer juntar-se a nuvem deve informar isto a um dos nós na nuvem, enviando uma solicitação.

Quando a formiga olheira visita um nó e encontra um pedido, ela registra o nó com um ID único.

Ela atualiza esta informação na lista de nós disponíveis e coloca esse nó em posição apropriada na lista.

Sempre que um nó é adicionado pelo administrador em caso de escassez de recursos, então, o registro será feito pelo nó controlador de nuvem.


03/10/2013























Hipótese

Vamos supor que um nó esteja completando a inscrição para o nó recém-chegado.

Se a operação de registro falhar, o novo nó entrará em contato com outro nó na nuvem.


Formigas Faxineiras - Cleaner Ant -

Ela mantém a tabela de recursos disponíveis através da remoção dos recursos disponíveis a partir da lista.

Quando este agente atinge um nó na nuvem e ele não responde, esse agente para no tempo de duração específico, então ela assume que esse nó falhou e toma as ações necessárias para a recuperação e remoção da informação deste nó da lista de nós disponíveis.

Ela remove as VMs clonadas a partir dos nós se eles estão sub-utilizadas ou se o desempenho é mais do que o necessário.








Direções Futuras

Realizaram a investigação de vários bancos de ensaio de computação em nuvem e descobriram que o simulador cloudsim é adequado para testar o mecanismo proposto.

Pretendem também melhorar por estar incorporando a previsão de carga e modelos de utilização que esta abordagem pode ser aplicada a ambientes de nuvem reais.


CloudSim

Conclusão

Propuseram uma solução baseada em agentes inteligentes, para a alocação de recursos para aplicações em nuvem.

Acreditam que este mecanismo é muito flexível e pode ser estendido com melhorias, como os módulos da solução são modeladas como agentes inteligentes independentes, podem incorporar funcionalidades adicionais em qualquer um destes agentes de formigas.


Referência

Power Efficient Resource Allocation for Clouds Using Ant Colony Framework, Lskrao himakurthi & Madhu Kumar S D. Department of Computer Science and Engineering - National Institute of Technology Calicut, Kerala 673601. Disponível em: < http://arxiv.org/abs/1102.2608 >.

Utilização de Heurísticas Bioinspiradas em Sistemas de Inteligência Coletiva para Otimização Combinatória em Redes Mesh, Leinylson Fontinele Pereira. Trabalho de Conclusão de Curso, Universidade Estadual do Piauí – UESPI, Parnaíba.

