Sincronização Global de Relógios Físicos e Avaliação de Ambientes Computacionais Elásticos
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Publicações do PESC
A eficiência energética é um novo desafio para o uso exigente de sistemas computacionais modernos. Nas aplicações paralelas, a eficiência energética reflete o percentual de tempo que os processadores gastam executando computação útil. Nos ambientes de nuvem (Cloud Computing), especialmente os ambientes de infraestrutura como serviço (em inglês, Infrastructure as a Service - IaaS), a eficiência energética deriva do percentual dos recursos computacionais alocados a uma aplicação e que efetuem computação útil.
Aplicações elásticas possuem as habilidades de requisitar novos recursos computacionais e de liberar recursos ociosos, ambas sob demanda. No contexto desta tese, a elasticidade é uma propriedade da aplicação que impacta diretamente sua eficiência energética e que depende tanto da forma como a aplicação foi construída como do ambiente de IaaS. Esta tese apresenta uma nova proposta para avaliar quantitativamente o desempenho de ambientes de IaaS através da aferição do impacto que tais ambientes exercem sobre uma aplicação elástica de Video On Demand (VoD).
Em um ambiente de computação paralela, os relógios locais de cada nó computacional precisam executar periodicamente operações de sincronização com um relógio global remoto para garantir medidas de tempo precisas e corretas mas ao custo de afetar negativamente sua eficiência energética. Esta tese propõe e avalia um novo mecanismo em software para a manutenção de relógios globais com capacidade de dispensar operações de sincronização, portanto permitindo aumentar a aceleração de aplicações paralelas e sua eficiência energética.
Energy efficiency poses a new challenge to the demanding use of modern computing systems. In parallel applications, energy efficiency reflects the percentage of time the processors spent performing useful computation. In Cloud Computing environments, especially in Infrastructure as a Service (IaaS) environments, the energy efficiency derivatives of the percentage of the computing resources allocated to an application that are performing useful computation.
Elastic applications have the ability to request new computational resources, or release idle resources, both of them on demand. Within the scope of this thesis, the elasticity is an application's property that impacts directly its energy efficient and that depends as much on how the application is built as the IaaS environment. This thesis presents a new proposal to quantitatively evaluate the performance of IaaS environments by measuring the impact these environments has upon an elastic Video On Demand (VoD) application.
In a parallel computing environment, the local clocks of each compute node must periodically perform synchronization operations with a remote global clock to ensure accurate and correct time measurements but a the cost of negatively affect its energy efficiency. This thesis proposes and evaluates a new software mechanism for maintaining global clocks capable of avoiding synchronization operations, thus allowing to increase the acceleration of parallel applications and their energy efficiency.