Análise de Estratégias de Computação
  Verde em Grades Computacionais
            Oportunistas

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Organização da Apresentação

  Contexto
  Definição do Problema
  Objetivo
  Estado da Arte
  Projeto do Estudo de Caso
  ...
Contexto

 Sistemas Computacionais desenvolvidos visando
 obter ''maior poder computacional a qualquer custo''


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Computação Verde

 Eficiência energética


 Maior poder computacional com menor custo em
 termos de consumo de energia



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Grade Computacional Oportunista

  Recursos utilizados de forma oportunista


  Aplicações do tipo saco-de-tarefas (bag-of...
Gerência de energia em computadores

  Padrão de Configuração Avançada e Interface de
  Energia (ACPI*)


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Economia de energia



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Economia de Energia vs Tempo de Resposta
               Aumento do consumo de energia no estado

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Definição do Problema

  Qual a economia de energia e o impacto no tempo de
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Objetivo Geral

  Aumentar a eficiência energética da grade através da
  redução do consumo de energia nos ciclos de
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Estado da Arte

  Práticas para reduzir o consumo de energia
    Talebi et al. (2009)


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Modelo Simulado

 Escalonador First Come, First Served
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Métricas

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1ª Avaliação: Baseline

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Conclusões

 As estratégias reduzem o gasto da infraestrutura com
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 Elas também aumentam o tempo de resposta das...
Obrigado!




       lesandrop@lsd.ufcg.edu.br
                    @lesandrop


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Referências

  Talebi et al. (2009) Methods, metrics and motivation for a green computer science
  program. SIGCSE Bull.
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Análise de Estratégias de Computação Verde em Grades Computacionais Oportunistas

  1. 1. Análise de Estratégias de Computação Verde em Grades Computacionais Oportunistas Lesandro Ponciano, Jaindson Santana, Marcus Carvalho, Matheus Gaudencio, Francisco Brasileiro Universidade Federal de Campina Grande Laboratório de Sistemas Distribuídos
  2. 2. Organização da Apresentação Contexto Definição do Problema Objetivo Estado da Arte Projeto do Estudo de Caso Resultados Conclusão 2
  3. 3. Contexto Sistemas Computacionais desenvolvidos visando obter ''maior poder computacional a qualquer custo'' Custo associado em termos do aumento no consumo de energia Aumento do custo operacional da infraestrutura de TI nas organizações e da emissão de gases causadores do Efeito Estufa 3
  4. 4. Computação Verde Eficiência energética Maior poder computacional com menor custo em termos de consumo de energia 4
  5. 5. Grade Computacional Oportunista Recursos utilizados de forma oportunista Aplicações do tipo saco-de-tarefas (bag-of-tasks) Existência de ciclos de ociosidade de recursos [Iosup et al. 2006] 5
  6. 6. Gerência de energia em computadores Padrão de Configuração Avançada e Interface de Energia (ACPI*) Standby (S3) - Suspensão para a RAM Hibernate (S4) - Suspensão para o disco *Advanced Configuration and Power Interface Specification http://www.acpi.info/spec.htm 6
  7. 7. Economia de energia Ocioso Standby Hibernate Figuras adaptadas de: ”White Paper EnergyStar Version 5.0 System Implementation” 7
  8. 8. Economia de Energia vs Tempo de Resposta Aumento do consumo de energia no estado 33,17 W 3,33 W 1,54 W Ocioso Standby Hibernate 0s 2,5 s 55 s Aumento da latência e do consumo de energia para mudar de estado 8
  9. 9. Definição do Problema Qual a economia de energia e o impacto no tempo de resposta propiciado por Standby e Hibernate em uma grade computacional oportunista? Em que cenários essas estratégias apresentam melhor desempenho? 9
  10. 10. Objetivo Geral Aumentar a eficiência energética da grade através da redução do consumo de energia nos ciclos de ociosidade 10
  11. 11. Estado da Arte Práticas para reduzir o consumo de energia Talebi et al. (2009) Uso de Standby e Hibernate em organizações Universidade de Indiana (2009) Energy Star (Casos de Sucesso) Escalonamento ciente do consumo de energia Memória - Sharma e Aggarwal (2009) CPU - Lammie et al. (2009) 11
  12. 12. Modelo Simulado Escalonador First Come, First Served Checkpoint Estratégias vs Estado Ocioso h h 12
  13. 13. Projeto do Estudo de Caso Poder de Processamento 200 máquinas com as características dos desktops dos sites LSD e GMF, na grade OurGrid Consumo de Energia da CPU Máquinas certificadas pela energystar Baseado em Kondo et al. (2007) e em máquinas dos sites LSD e GMF do OurGrid http://status.ourgrid.org/ 13
  14. 14. Traces Trace de disponibilidade Máquinas desktops [Kondo et al. 2007] Carga de trabalho de jobs Jobs submetidos à grade oportunista OurGrid entre 18/12/2008 e 18/11/2009 Tempos de transição de estados Baseados em Orgerie et al. (2008) 14
  15. 15. Métricas Tempo de Resposta das Tarefas Tempo de término menos o tempo de submissão Slowdown Razão entre o tempo de resposta com a estratégia e o tempo de resposta considerando o estado ocioso Redução do Consumo de Energia A redução provida pelas estratégias em relação ao estado ocioso 15
  16. 16. 1ª Avaliação: Baseline Máquinas sempre disponíveis Máquinas homogêneas Demanda alta e baixa 16
  17. 17. 2ª Avaliação: Grade Oportunista Há variação na disponibilidade Máquinas heterogêneas Demanda alta e baixa 17
  18. 18. 3ª Avaliação: 11 meses de operação da Grade Carga de trabalho com jobs submetidos, na grade OurGrid, ao longo de 11 meses Hibernate Standby 18
  19. 19. Conclusões As estratégias reduzem o gasto da infraestrutura com energia Elas também aumentam o tempo de resposta das tarefas na maior parte dos cenários Em nossas simulações de uma grade oportunista, Standby resultou em maior economia de energia e em menor impacto no tempo de resposta 19
  20. 20. Obrigado! lesandrop@lsd.ufcg.edu.br @lesandrop 20
  21. 21. Referências Talebi et al. (2009) Methods, metrics and motivation for a green computer science program. SIGCSE Bull. Energy Star: http://www.energystar.gov/index.cfm?c=power_mgt.pr_pm_step1 Sharma e Aggarwal (2009) Energy aware scheduling on desktop grid environment with static performance prediction. SpringSim '09. Lammie et al. (2009) Scheduling Grid Workload on Multicore Clusters to Minimize Energy and Miximize Performance. IEEE Grid Computing Iosup et al. (2006) How are real grid used? The analysis of four grid traces and its implications. GRID' 06 21

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