Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma abordagem icônica para modelagem e simulação de computação em nuvem em iSPD. A computação em nuvem tornou-se um modelo de computação distribuída muito popular.
Motivação
Diversos autores consideram a popularização do uso da computação em nuvem como uma evolução natural do uso de sistemas computacionais. A soma desses fatores acaba reduzindo a experiência do usuário com essas ferramentas, tornando a simulação de sistemas de computação em nuvem menos atrativa.
Objetivo
A importância dessa funcionalidade está em fornecer uma melhor visualização das métricas de desempenho, obtendo nativamente informações sobre o desempenho das políticas de alocação de máquinas virtuais e estimativas de custo de uso do sistema. A importância desse aspecto de modelagem é permitir o estudo de estratégias de alocação de máquinas virtuais para um determinado conjunto de trabalho, para melhorar a utilização do sistema de acordo com determinados critérios, como justiça, redução do uso de recursos, economia de energia, etc.
Organização do texto
Por fim, também procuramos desenvolver uma ferramenta útil para estudar as políticas de alocação de máquinas virtuais, gerando métricas e resultados e aplicando as principais políticas de alocação de máquinas virtuais existentes. Dessa forma, são investigadas as origens e definições mais importantes dessa tecnologia, bem como as principais características e classes de seus serviços, juntamente com um breve estudo sobre o processo de alocação de máquinas virtuais.
As origens da terminologia e do conceito de computação em nuvem 19
Este capítulo apresenta os principais conceitos de computação em nuvem, necessários para um melhor entendimento do trabalho desenvolvido. Finalmente, do ponto de vista do governo, o NIST (Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia) define a computação em nuvem como.
Características de Computação em Nuvem
Primeiro, um relatório da McKinsey and Co. MCKINSEY; CO., 2009) define, do ponto de vista da indústria, a computação em nuvem como "serviços baseados em hardware que fornecem computação, rede e capacidade de armazenamento de uma forma que: i) o gerenciamento de hardware é altamente abstraído para o consumidor; (ii) os consumidores veem os custos de infraestrutura como uma despesa operacional variável; (iii) a capacidade da infraestrutura é altamente elástica". Este documento lista as principais características da computação em nuvem: "(i) A ilusão de recursos computacionais infinitos; (ii) para envio a um front-end pelos usuários.
Computação em nuvem: uma soma de esforços
Conceitos de virtualização de hardware
A ideia da virtualização de hardware é executar vários sistemas operacionais com pilhas de software heterogêneas na mesma plataforma física. Isso é possível inserindo uma camada de virtualização entre o sistema físico e os sistemas virtualizados (chamados de máquinas virtuais ou VMs).
Classes de serviços de computação em nuvem
Nota-se que tal capacidade possibilita realizar balanceamento de cargas e recuperação de falhas, além de simplificar a manutenção física do sistema.
Políticas de alocação de máquinas virtuais em ambientes de compu-
First-Fit Decreasing (FFD): Este método é uma variante do first-fit, onde a lista de VMs a serem alocadas é primeiro ordenada em ordem decrescente pela quantidade de recursos necessários, e então o critério de alocação é aplicado. após o primeiro fitoriginal. Ao contrário da redução de primeiro ajuste, onde a classificação é realizada em um conjunto de VMs, esse método classifica a lista de máquinas físicas em ordem decrescente com base na quantidade de recursos disponíveis (multiplicando as dimensões de processamento, memória, disco etc.). ).
Simuladores de computação em nuvem
- CloudSim
- iCanCloud
- GreenCloud
- Comparativo entre ferramentas
Desta forma, destacam-se três simuladores de computação em nuvem que possuem boa popularidade e documentação bem documentada. Para tanto, este simulador é baseado no modelo de computação em nuvem da Amazon (Amazon Elastic Computing - EC2) (AMAZON, 2015).
Considerações finais
Este capítulo apresenta o simulador iSPD (iconicSimulator of Parallel and Distributed systems) (MANACERO et al., 2012), que é a ferramenta básica neste trabalho. Considerando que o objetivo deste trabalho é o desenvolvimento da capacidade de simulação de computação em nuvem, o objetivo é apresentar os aspectos mais importantes e pontos de projeto onde mudanças devem ser feitas no iSPD para atingir esse objetivo.
Visão Geral do iSPD
O exportador de modelo interno é responsável por exportar modelos iSPD icônicos para modelos correspondentes para esses simuladores. Simulation Engine: Módulo responsável por realizar a simulação de eventos discretos com base na leitura de um modelo de fila.
Interface icônica
Área de Propriedades: A parte da interface onde o usuário visualiza o conjunto de propriedades associadas ao ícone selecionado; Área de notificação: parte da interface onde o usuário vê as notificações sobre as ações que realiza no simulador;
Interpretador de modelos internos
Arquivo de modelo icônico do iSPD
Cluster: especificado com a tag "cluster", os atributos que compõem esse elemento são o usuário proprietário, o número de máquinas que compõem o cluster, o poder de computação (em MFlops), o número de núcleos por máquina, largura de banda de transferência de dados entre máquinas (em Mbps), atraso de transmissão (em segundos) e, finalmente, a política de escalonamento de tarefas utilizada. Internet: Especificado com a tag "net", as propriedades que compõem este elemento são a banda passante (em Mbps), o atraso de transmissão (em segundos) e a taxa de ocupação do link.
Modelo de filas do iSPD
Máquina: Este centro de serviços segue um modelo de enfileiramento M/M/n ("uma fila, vários servidores"), onde o número de servidores é igual ao número de núcleos de processamento que a máquina contém. A função dessa central de atendimento é simular a troca de dados entre os elementos que compõem a rede de filas construída a partir do elemento icônico do grupo, levando em consideração os atrasos de filas durante esse processo.
Tradução do modelo icônico para o modelo de filas
Caso o ícone não possua o atributo principal, será convertido em centro de serviço da máquina. Por fim, um centro de serviço do switch é gerado usando os atributos de banda passante e latência de transmissão.
Motor de simulação
Análise funcional do processo de simulação
Assim, é apresentado na Figura 19 um diagrama que sintetiza as interações entre os centros de atendimento durante a simulação no iSPD. Por fim, o centro de serviço da máquina envia o trabalho concluído de volta ao mestre, que marca o trabalho como concluído.
Considerações finais
Vale ressaltar que essas interações se repetem para todas as tarefas, até que todas atinjam o estado concluído ou cancelado, encerrando assim o processo de simulação. Assim, neste capítulo, serão apresentadas as especificações de modelagem de computação em nuvem para iSPD, bem como toda a implementação de simulação da classe de serviço IaaS (Infrastructure-as-a-Service), que era a classe de serviço em nuvem. selecionados para serem desenvolvidos neste trabalho.
Simulação de computação em nuvem com o iSPD
Após a modelagem icônica, o usuário pode acionar o caso de uso de simulação do ambiente modelado. O caso de uso para simulação pode ser especializado em três casos: simulação de ambiente de grade, pré-existente, simulação de IaaS, proposta neste trabalho, e simulação de PaaS, que ainda está em desenvolvimento.
Desenvolvimento da modelagem de IaaS no módulo de interface icô-
Desenvolvimento das entradas de dados para a configuração dos ícones
A informação sobre um ícone de máquina ou cluster desempenhando o papel de VMM é adaptada da ideia do ícone desempenhando o papel de mestre, que já existe na modelagem computacional em grade. As Figuras 22 e 23 mostram os painéis de configuração para os ícones de máquina e cluster, respectivamente, mostrando as diferenças entre a modelagem de grade computacional e a modelagem de computação em nuvem, cujas propriedades adicionais são destacadas dentro do retângulo. a) Modelagem em grade (b) Modelagem em nuvem.
Interface de configuração de máquinas virtuais
Desenvolvimento da modelagem de IaaS no módulo interpretador de
Desenvolvimento do modelo icônico para IaaS
Memória Alocada: Representada pela tag "mem_alloc", que contém a quantidade de memória primária alocada em GB;. Sistema Operacional: Representado pela tag "op_system", que contém informações sobre o sistema operacional instalado na VM.
Desenvolvimento do modelo de filas para simulação de IaaS
Para a simulação da infraestrutura física de processamento, foram desenvolvidos o VMM e os centros de serviço de máquinas físicas. Máquina física: Este centro de serviço segue um modelo de enfileiramento M/M/1 (uma fila, um servidor).
Tradução do modelo icônico para o modelo de filas para IaaS
Depois disso, um centro de serviço do VMM é gerado e os centros de serviço da máquina física gerados são adicionados à sua lista de recursos coordenados. A partir desse ponto, o centro de serviços da máquina virtual é gerado a partir da leitura do arquivo.
Políticas de escalonamento de tarefas e de alocação de VMs
Conforme explicado na Seção 2.6, o processo de alocação consiste em estimar a quantidade de recursos de computação (núcleos, RAM e disco) usados por uma máquina virtual e, a seguir, selecionar uma máquina física que tenha recursos suficientes para hospedá-la com base em alguns critérios. . Se a máquina física tiver recursos disponíveis, o processo de alocação é iniciado e os recursos são reservados para a máquina virtual selecionada.
Desenvolvimento do motor de simulação para IaaS
Desenvolvimento do processo de simulação de eventos discretos para IaaS 62
Destruir máquinas virtuais: percorra os centros de serviços de máquinas físicas e altere o estado dos centros de serviços de máquinas virtuais hospedadas de "atribuído" para. Por fim, o centro de serviços da máquina virtual que executou a tarefa a devolve ao VMM que a enviou e calcula a função de roteamento, se necessário.
Geração de métricas e exibição de resultados
Especificação das métricas de desempenho para IaaS no iSPD
Por fim, para verificar o número de máquinas virtuais rejeitadas, ao final do processo de alocação são visitados os centros de atendimento do VMM que contêm essas informações. Para calcular os custos de utilização parcial e total, primeiro calcule o tempo de utilização das máquinas virtuais medindo o tempo que cada centro de serviço de máquina virtual permanece no estado atribuído.
Interface de exibição dos resultados da simulação de IaaS
Por fim, em relação aos custos de utilização de máquinas virtuais, foram implementados gráficos de barras para os custos de processamento, memória e disco, além do gráfico que mostra os custos acumulados (a soma dos três tipos de custos). A interface de exibição dos resultados é mostrada na Figura 35, destacando a guia Gráficos de custo de uso.
Especificação da modelagem de PaaS para o iSPD
Assim, como o principal aspecto da classe de serviço PaaS é a apresentação de aplicações, para possibilitar a modelagem dessa classe de serviço no iSPD, a carga de trabalho deve ser caracterizada de forma mais detalhada. Além do SLA, o conjunto de tarefas que o compõem também é modelado para cada aplicação, definindo para cada uma, além das informações existentes sobre carga computacional e carga de comunicação, a quantidade de núcleos de processamento, memória e disco necessários para execução.
Considerações finais
Para validar a simulação de computação em nuvem iSPD, adotamos o procedimento de comparar os resultados obtidos pelo iSPD com os resultados medidos na nuvem real e no simulador CloudSim (Seção 5.1). Outros testes foram realizados para verificar se o processo de simulação é executado em tempos viáveis, analisando o impacto do aumento da carga de trabalho no tempo de execução da simulação comparando os tempos de execução com o CloudSim (Seção 5.2).
Teste de validação da simulação de IaaS pelo iSPD
Implementação do ambiente no GCE
Uma dessas VMs desempenhou o papel de front-end no ambiente de computação, enquanto as outras quatro máquinas desempenharam o papel de nós de processamento. Seu funcionamento consiste na implementação de quatro threads que acionam solicitações aos nós de processamento de acordo com o número programado de tarefas a serem executadas.
Modelos correspondentes no iSPD e CloudSim
Desta forma, para modelar o ambiente virtualizado do GCE, foi implementado um ambiente físico entre os mais prováveis para hospedá-lo. Para iSPD foram implementados ambientes compostos por cinco ícones de máquinas físicas, sendo um configurado como VMM, que corresponde à VM implementando o front end, e os demais como máquinas físicas que devem hospedar o ambiente virtualizado GCE.
Análise dos tempos de execução do GCE e tempos simulados do iSPD e
- Análise qualitativa dos resultados
A Tabela 5 mostra os valores dos tempos de execução em segundos (s) no GCE e os correspondentes tempos simulados no iSPD e CloudSim para este ambiente de teste. Neste caso, o mesmo padrão linear pode ser observado nos valores obtidos para os tempos de execução.
Custo temporal do processo de simulação
Análise dos resultados
Após todos os testes realizados, a Tabela 7 apresenta os valores dos tempos de execução do processo de simulação para os simuladores iSPD e CloudSim. A Figura 43 também mostra o gráfico dos tempos de execução da simulação obtidos no iSPD e CloudSim, em escala logarítmica.
Testes de políticas de alocação com o iSPD
Definição do ambiente de testes desenvolvido e da metodologia empregada 83
Para verificar o comportamento descrito, a Figura 45 mostra a porcentagem de VMs rejeitadas de acordo com o número de núcleos solicitados. O comportamento descrito pode ser visto na Figura 45, que mostra a porcentagem de VMs rejeitadas de acordo com o número de núcleos solicitados.
Considerações finais
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma abordagem icônica para modelagem e simulação de sistemas de computação em nuvem. O foco foi atender ao requisito de facilidade de uso, permitindo ao usuário modelar ambientes de computação em nuvem por meio de uma interface visual, utilizando ícones para especificar a infraestrutura física dos sistemas modelados e formulários de configuração para modelar o ambiente virtualizado (máquinas virtuais). carga de trabalho.
Principais Resultados
No entanto, deve-se notar que a especificação da classe IaaS, assim como a da PaaS, poderia ser melhor e mais simples se a literatura sobre computação em nuvem fosse mais consistente. Outro problema de informação está relacionado a ambientes reais de computação em nuvem, que não possuem dados claros sobre políticas de alocação de VMs, custos de implementação, etc.
Trabalhos futuros
Possui boa flexibilidade de aplicativos, pois permite explorar facilmente o impacto de diferentes políticas de alocação de VM. Detalhes sobre classes de serviço e políticas de alocação são difíceis de obter e, em muitos casos, inexistentes.
Publicações
Modeling and simulation of scalable cloud computing environments and the cloudsim toolkit: Challenges and opportunities. Provide it
