Victor Emanuel F. Carvalho Sistemas de Tempo Real Prof. Julius

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Iasmin Castilhos Barbosa
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1 Victor Emanuel F. Carvalho Sistemas de Tempo Real Prof. Julius

2 Uma fração significativa do custo de operação de Data Centers é devido ao consumo de energia e resfriamento. Atualmente os processadores operam em altas freqüências e sofrem de superaquecimento tendo que lidar com problemas intermitentes.

Atualmente os processadores operam em altas freqüências e

3 Apresentar cinco políticas para o gerenciamento de energia. O trabalho foi baseado no log de acesso dos servidores web do site dos jogos olímpicos de inverno em Todas as políticas foram construídas para manter os tempos de respostas em tempos aceitáveis. As políticas utilizam duas técnicas: Dynamic voltage scaling; Node vary-on / vary-off;

4 Dynamic Voltage Scaling ajusta a voltagem através da freqüência da CPU pois a energia consumida é diretamente proporcional a V 2. Ele é caracterizado como mecanismo de gerenciamento de energia intra-node. Node vary-on / vary-off desliga servidores quando a carga pode ser perfeitamente atendida por um conjunto menor de máquinas. Para todas as políticas foi assumido distribuição de pedidos por round robin.

Ele é caracterizado como mecanismo de gerenciamento de energia intra-node.

5 Cada nó faz individualmente o gerenciamento da energia usando dynamic voltage scaling; Cada nó opera em uma determinada freqüência e voltagem em função da variação da carga pedida. Porém, na média, por receberem o pedido baseado no mecanismo de distribuição de balanceamento, os nós no IVS trabalham em uma freqüência similar. Para implementação é necessário processadores com a tecnologia Transmeta Crusoe.

Porém, na média, por receberem o pedido baseado no mecanismo de distribuição de balanceamento, os nós

6 Utiliza Dynamic Voltage Scaling de maneira coordenada com outros nós realizando ações no sentido de todos atuarem em uma freqüência média. Um monitor centralizado periodicamente faz o cálculo e difunde para todos os nós do cluster. Cada nó muda sua freqüência para um determinado intervalo próximo a freqüência desejada.

Um monitor centralizado periodicamente faz o cálculo e difunde para todos os

7 O objetivo dela é manter somente ligados a quantidade ideal de servidores requeridos pelo tempo de resposta. Dessa forma, alguns servidores são colocados OFF. OFF significa que podem ser desligados ou colocados em consumo mínimo de CPU (estado de idle). Para implementar essa técnica precisa-se de Wakeon-lan. É necessário um serviço executando em cada máquina para tomada de decisão ser inicializada ou desligada. O mecanismo de distribuição de carga precisa estar notificado sobre as máquinas que estão disponíveis.

OFF significa que podem ser desligados ou colocados em consumo mínimo de CPU (estado de idle).

8 Nas duas políticas acima fez-se a mistura de outras duas políticas. Na VOVO-CVS tem mais ênfase em voltage scaling do que VOVO-IVS. VOVO-CVS foi implementada com a Tecnologia AMD Power Now. VOVO-CVS aborda características de consumo da análise integrada da CPU e dos demais componentes.

VOVO-CVS foi implementada com a Tecnologia AMD Power Now.

9 O objetivo é encontrar um modelo de consumo de energia que determine como as duas políticas (VOVO e CVS) podem cooperar a fim de reduzir o consumo. CPU é o maior e mais variável componente para consumo de energia de sistemas de servidor. Outros componentes tem tempo praticamente constante na atividade do sistema.

CPU é o maior e mais variável componente para consumo de energia de sistemas

10 Os dados estão praticamente todos em cache de sistema de arquivos. Dynamic CPU Power = ACV 2 f = c 1 f 3 System Power = P(f) = c 0 + c 1 f 3, onde c 0 é uma constante que inclui todo o consumo dos periféricos exceto CPU. Para todo o cluster (n) operando a uma freqüência f1 teremos: n x P(f1) = n x (c 0 +c 1 f 13 )

onde c 0 é uma constante que inclui todo o consumo dos periféricos exceto CPU.

11 n x P(f1) = n x (c 0 +c 1 f 13 ) Para manter o mesmo tempo de resposta, onde retirando um nó do cluster é necessário aumentar a freqüência do cluster em (n / n- 1 )* f1: (n 1) x P( (n / n 1) * f 1 ) = (n 1) x (c 0 +c 1 ( (n / n 1) * f 1 ) 3 );

aumentar a freqüência do cluster em (n / n- 1 )* f1: (n 1) x

12 O cálculo é realizado tanto para desligamento quanto para o ligamento: F Vary-off(n) = ( c 0 (n - 1) 2 / c 1 * 2n 2 - n) 1/3; F Vary-on(n) = (c 0 (n + 1) 2 / c 1 * 2n 2 + n) 1/3; A CPU deve ficar em um intervalo determinado: F Vary-off(n) <= CPU frequency <= F Vary-on(n)

13 A teoria do modelo será aplicada para determinar uma freqüência de operação ótima para cluster simulado. CPU varia de 600 MHZ a 1200MHZ. Voltage varia de 1.15 ate 1.4; Sistema em estado de Idle consume 13.5 Watts ( 5w CPU e 8.5 do restante); Sistema com CPU a 100% consume 36.5 Watts;

Voltage varia de 1.15 ate 1.4; Sistema em estado de Idle consume 13.

18 Comparar IVS com CVS: Ganho de apenas 1%; Comparar VOVO com IVS: Devido natureza das cargas, o VOVO é ideal para períodos que não apresentam pedidos uniformemente distribuídos pelo tempo. Com isso VOVO é capaz de desligar as máquinas. Já o IVS é interessante para padrões mais estáveis de pedidos.

pedidos uniformemente distribuídos pelo tempo.

19 Comparar VOVO-IVS com VOVO: Desempenho de 8 a 12 % superior. Comparar VOVO-CVS com VOVO: Desempenho superior de 12 a 18%; As comparações acima demonstram que a combinação de políticas de gerenciamento de energia são efetivas sem nenhum custo adicional de implementação. Comparar VOVO-CVS com VOVO-IVS Desempenho superior de 3% a 10%;

demonstram que a combinação de políticas de gerenciamento de energia são efetivas

22 As políticas envolveram combinações de intra e inter-node para gerenciamento de energia. Aplicando a técnica de Dynamic Voltage Scaling reduz de 20 a 29% de economia; Aplicando VOVO pode-se chegar de 22% a 42% de economia; A melhor técnica é a que aplica vary-on / varyoff com voltage scaling voltage com pontos ótimo de transição pré-computados. Essa combinação economiza mais 18% do que puramente VOVO. Com ambas as técnicas pode se chegar a 50% de economia de energia.

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