| Popis: |
Günümüzün veri merkezleri işlemci (CPU), hafıza, veri depolama ve ağ bantgenişliği gibi kaynakları isteğe bağlı şekilde, ölçeklenebilir ve esnek bir şekilde sunmak için sanallaştırılmış sunucular ile bulut tabanlı yapıdadır. Heterojen bulut bilişim merkezleri (BBM) bahsedilen kaynaklara ek olarak donanım hızlandırıcılar sunmaktadır. Bir bulut bilişim merkezi, kaynaklarını Altyapı ve Platform Olarak Servis (IPaaS) şeklinde sunabilir. Bu serviste kullanıcıya işlem gücü, hafıza, veri depolama ve ağ kaynakları olan ve istenen işletim sistemi ve yazılımların da yüklü olduğu bir sanal makine (VM) sunulur. Diğer servis şekli olan Yazılım Olarak Servis'te (SaaS) ise kullanıcıya altyapıya erişimi olmaksızın bir arayüz (örn. bir web tarayıcısı arayüzü ile) aracılığıyla sadece sağlanan uygulamaya erişim sunulur. Bu noktada dikkat edilmelidir ki, SaaS hizmetler için gerekli veri işlemleri bir sunucuda yürütülebileceği gibi bir donanım hızlandırıcıda da farklı performans ve güç tüketimi ile de yürütülebilir. Bu sayede, heterojen BBM'lerin önemli bir özelliği SaaS kullanıcı isteklerini var olan farklı donanım alternatifleri arasından seçim yaparak bir esneklik sunmasıdır. Bu esnekliği kullanabilmek için bir BBM kaynak yöneticisi istekler için hangi sunucunun kullanılacağının yanı sıra hangi kaynak alternatifinin kullanılacağına da karar vermelidir.Bu tez çalışmasında heterojen bulut veri merkezlerinde yenilikçi bir kaynak atama yöntemi olan ACCLOUD-MAN önerilmektedir. ACCLOUD-MAN'ın kaynak yönetim hedefi bulutun güç tüketimini en aza indirmektir. Bu amaçla ACCLOUD-MAN bir Tamsayı Doğrusal Problem olarak modellendi ve MATLAB üzerinde bir benzetim altyapısı ile gerçeklendi. ACCLOUD-MAN'ın performansı gerçekçi bulut iş yükleri ile değerlendirildi. Benzetim sonuçları önerilen ACCLOUD-MAN'ın, OpenStack gibi, var olan kaynak yönetim yöntemlerinden daha iyi sonuç verdiğini gösterdi. Today's data centers are mostly cloud-based with virtualized servers to provide on-demand scalability and flexibility of the available resources such as CPU, memory, data storage and network bandwidth. Heterogeneous cloud data centers (CDCs) offer hardware accelerators in addition to these standard cloud server resources. A cloud data center provider may provide Infrastructure as a Service and Platform as a Service (IPaaS), where the user gets a virtual machine (VM) with processing, memory, storage and networking resources, which can be installed with any desired operating system and software. Differently, Software as a Service (SaaS), only enables user access to provided application for example via a web browser without any control of the underlying infrastructure.In this context, it is important to note that the data processing for SaaS can be executed on different physical resources such as a server as well as a hardware accelerator with different performance and power consumption. To this end, a very significant feature of heterogeneous CDCs is that they offer the flexibility of meeting user demands for SaaS by choosing among the available physical resource alternatives. To utilize this flexibility, a CDC resource manager must decide which resource alternative will be chosen, along with the decision of the physical resource the request will be assigned to. In this thesis we propose ACCLOUD-MAN (ACCelerated CLOUD MANager), a novel resource manager for heterogeneous CDCs. ACCLOUD-MAN's resource management objective is to reduce the power consumption of the CDC in order to support green computing. To this end, the resource allocation problem is modeled as an integer linear programming problem and is implemented in MATLAB, along with a cloud data center simulation platform. We evaluate the performance of ACCLOUD-MAN under different realistic cloud workloads. Simulation results show that the proposed ACCLOUD-MAN outperforms existing resource allocation methods such as OpenStack. 89 |
