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PIASA: A power and interference aware resource management strategy for heterogeneous workloads in cloud data centers

Título
PIASA: A power and interference aware resource management strategy for heterogeneous workloads in cloud data centers
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2015
Autores
Altino M. Sampaio
(Autor)
Outra
Ver página pessoal Sem permissões para visualizar e-mail institucional Pesquisar Publicações do Participante Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Jorge G. Barbosa
(Autor)
FEUP
Radu Prodan
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Vol. 57 9
Páginas: 142-160
ISSN: 1569-190X
Editora: Elsevier
Indexação
Publicação em ISI Web of Knowledge ISI Web of Knowledge
Publicação em ISI Web of Science ISI Web of Science
Publicação em Scopus Scopus
Classificação Científica
FOS: Ciências da engenharia e tecnologias > Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
CORDIS: Ciências Físicas > Ciência de computadores > Sistema de computadores
Outras Informações
Resumo (PT):
Abstract (EN): Cloud data centers have been progressively adopted in different scenarios, as reflected in the execution of heterogeneous applications with diverse workloads and diverse quality of service (QoS) requirements. Virtual machine (VM) technology eases resource manage- ment in physical servers and helps cloud providers achieve goals such as optimization of energy consumption. However, the performance of an application running inside a VM is not guaranteed due to the interference among co-hosted workloads sharing the same physical resources. Moreover, the different types of co-hosted applications with diverse QoS requirements as well as the dynamic behavior of the cloud makes efficient provision- ing of resources even more difficult and a challenging problem in cloud data centers. In this paper, we address the problem of resource allocation within a data center that runs differ- ent types of application workloads, particularly CPU- and network-intensive applications. To address these challenges, we propose an interference- and power-aware management mechanism that combines a performance deviation estimator and a scheduling algorithm to guide the resource allocation in virtualized environments. We conduct simulations by injecting synthetic workloads whose characteristics follow the last version of the Google Cloud tracelogs. The results indicate that our performance-enforcing strategy is able to fulfill contracted SLAs of real-world environments while reducing energy costs by as much as 21%.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 19
Documentos
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