Análise de Estratégias de Green
Computing em Grades Oportunistas
Apresentação
Sistemas Distribuídos 2009.2
Alunos
Jaindson Santana
Lesandro Ponciano
Marcus Carvalho
Matheus Gaudencio
Professor
Francisco Brasileiro
Sumário
Introdução
Projeto dos Experimentos
Apresentação dos Resultados
Conclusão
Referências
Introdução
Contexto
"Eficiência computacional a qualquer custo"
Eficiência computacional vs consumo de energia
Aumento dos custos finaceiros com energia
Maior preocupação com impactos ambientais
Green computing
Eficiência Energética
Introdução
Estratégias de Green Computing
Standby (Sleep)
Hibernate
Introdução
Problema
Como as estratégias de green computing impactam na
economia de energia e no makespan dos jobs em uma
grade oportunista?
Objetivo
Analisar estratégias de redução de consumo de energia e
seus impactos no makespan dos jobs
Projeto dos Experimentos
Uso de simulação para realizar a análise sobre o impacto do
makespan e consumo de energia utilizando estratégias de
green computing (Standby, Hibernate)
Simulador
Simula a atividade de uma grade computacional
Codificado em Java
Escalonador global simples FCFS, sem prioridade
Simulador - Entradas e saídas
Entradas:
Workload
Histórico de disponibilidade
Número de máquinas
Estratégia Green
Saídas:
Log da execução das tarefas
Log do estado de cada recurso
Log do estado da grade
Estratégia Green
Estratégia definida por uma tupla (tempo, consumo)
Tempo para entrar/sair de um estado
Consumo de energia durante cada estado
Estratégias
Idle (sem estratégia): (0 s, 34.17 w)
Standby: (5 s, 3.33 w)
Hibernate: (110 s, 1.54 w)
Uso da estratégia no recurso:
Quando o recurso está ocioso -> Go green
Quando uma máquina precisa ser usada -> Wake
Durante uma transição para um estado green, há o consumo
de 200 w
Workload
Baseado no NorduGrid
Retirado janelas de 5000 jobs
Atender a restrição do simulador
Cada janela é um cenário de simulação
As janelas são classificadas em baixa/alta demanda:
Baseando-se na tempo entre chegadas dos 5000 jobs
Menor tempo entre chegadas -> Maior demanda
Workload
Informação presente no workload:
Tempo de submissão
Tempo necessário para execução
Exemplo:
1046680270 218
1050208892 1107
1050211992 723
Disponibilidade
Traces de disponibilidade do DEUG
Período máximo contínuo: 7 dias
# Máquinas: 80
Formato do trace:
V4-linux106 1104904800
V3-linux178 1104904800
V3-linux223 1104904800
1636
3611
3666
Cenários
Demanda = [Baixa, alta]
Estratégias Green = [Standby, Hibernate]
Não ter estratégia é manter em Idle
Número de máquinas = 200
Gera cenários de baixa e alta conteção de acordo com as
entradas
Disponibilidade de cada máquina é escolhida aleatoriamente
dos 80 traces
Considera checkpoint das tarefas
Métricas analisadas:
Consumo de energia do tempo ocioso
Apresentação dos Resultados
Apresentação dos Resultados
Redução de consumo em relação a Idle, 95% de confiança
Standby
Baixa Conteção: 85%, erro de 1.4 pp
Alta Contenção: 75%, erro de 4.3 pp
Total: 77%, erro de 3.4 pp
Hibernate
Baixa Conteção: 49%, erro de 12.6 pp
Alta Contenção: -13%, erro de 20 pp
Total: 2.6%, erro de 12 pp
Conclusões
Para todos os cenários avaliados a estratégia standby
apresentou menor consumo de energia
Não pode-se dizer que hibernate apresentou redução
consumo energia em relação a idle
Para os cenários avaliados não houve alteração
significativa do makespan
Trabalhos Futuros
Utilizar recursos heterogêneos
Realizar medições sobre os mecanismos necessários para dar
suporte a uma política de economia de energia
Uso de outras estratégias baseando-se na demanda
Ex.: 75% das máquinas ociosas vão para um estado de
economia de energia
Rodar com workload mais estável em termos de Runtime
Referências
Orgerie A.; Lefevre, L.; Gelas, J.; “Save Watts in your Grid: Green Strategies for Energy-Awere
Fremework in Large Scale Distributed Systems”. Parallel and Distributed Systems, International
Conference on, Vol. 0 (2008), pp. 171-178.
Telebi, T. Way, T. “Methods, Metrics and Motivation for a Green Computer Science Program.”
SIGCSE Bull., Vol. 41, No. 1. (2009), pp. 362-366.
Zong, Z. Et al. “Simulation Framework for Energy Efficient data Grid”. SESSION: Military
applications: security in military simulation table of contents .(2007) Pages 1417-1423. ISBN:14244-1306-0
Przybyla, D.; Pegah, M. “ Dealing with the veiled Devil: Eco-responsible computing strategy”. In
SIGUCCS '07: Proceedings of the 35th annual ACM SIGUCCS conference on User services (2007),
pp. 296-301.
Barcelona, S. “Cutting the Eletric Bill for Internet-Scale Systems”. Novel aspects to networking table
of contents. (2009) Pages 123-134. ISBN:978-1-60558-594-9
Referências
Derrick Kondo, Gilles Fedak, Franck Cappello, Andrew A. Chien, Henri Casanova.
“Resource Availability in Enterprise Desktop Grids” to appear in the Journal of
Future Generation Computer Systems, 2007
Perguntas!
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