Load Balancing and Unbalancing for Power and Performance in Cluster-Based Systems

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1 Load Balancing and Unbalancing for Power and Performance in Cluster-Based Systems Eduardo Pinheiro, Ricardo Bianchini, Enrique V. Carrera, and Taliver Heath Rutgers University Apresentado por Laura Ferreira 1

2 Agenda Introdução Introdução Abstract Objetivo Motivação Algoritmo Implementação Resultado Conclusão 2

3 Introdução Introdução Abstract 3

4 Introdução Conservação de energia para clusters de workstatios e PC s Desenvolver sistemas que dinamicamente ligue os nós do cluster - capacidade de lidar com a carga imposta ao sistema desligar os nós - para economizar energia em cargas mais leve. algoritmo que faz o balanceamento de carga e desequilíbrio das decisões, considerando a carga total imposta ao cluster e as implicações de energia e desempenho impostas com a retirada de nós. 4

5 Introdução Potência e consumo de energia - preocupações críticas para laptops e dispositivos portáteis Pesquisas dedicadas a diminuir potência, diminuir consumo energético e conservação de energia 5

6 Introdução Objetivo Abstract 6

7 Objetivo Pesquisa foca no consumo e conservação de energia para clusters de estações de trabalho ou PCs; Load balancing objetivo é distribuir uniformemente o trabalho sobre o cluster com recursos disponíveis para que nós ociosos possam ser utilizados e desempenho seja melhorado; Unload balancing desligar os nós ociosos para diminuir consumo de energia. 7

8 Objetivo Explorar concentração de carga para economizar energia Algoritmo periodicamente remove ou adiciona nós do cluster com base no desempenho e consumo de energia Algoritmo assume que cluster é composto por máquinas homogêneas. Remoção de um nó não inviabiliza o sistema de arquivos 8

9 Objetivo - Algoritmo Algoritmo implementado em dois ambientes: 1. Nível de aplicação: servidor de rede local que executa sozinho em um cluster 2. Nível de SO - um sistema operacional para clustered cycle servers. - Em ambas as implementações, o algoritmo é executado por um nó mestre - Reconfiguração demorada a implementação do algoritmo é conservador, remove ou adiciona um nó de cada vez 9

10 Objetivo - Algoritmo Resultados mostram: Modo 1:Servidor de rede reduz consumo total de energia em até 86% Modo 2: SO modificado pode reduzir o consumo de energia em até 86% enquanto tenta manter a degradação do desempenho abaixo 20%. 10

11 Introdução Motivação Abstract 11

12 Motivação Clusters grandes consomem muita energia Requer alto investimento em refrigeração Conservação de energia é o objetivo principal Tecnologia de geração de energia = impacto meio ambiente Organizações tem dificuldade em cobrir custos de energia elevado 12

13 Introdução Algoritmo Abstract 13

14 Algoritmo Algoritmo explora concentração de carga para economizar energia; o algoritmo considera periodicamente se nós devem ser adicionados ou removidos do cluster; Equilíbrio entre energia consumida e dois tipos de desempenho: rendimento (throughput) e desempenho em tempo de execução; Objetivo: consumo e economia de energia 14

15 Algoritmo Cada nó do cluster consome 70 Watts (idle) e 94 Watts utilizando todos os recursos; Comprovado na prática que um nó desligado (OFF) sempre economiza energia Se a decisão for para remover um ou mais nós, o algoritmo deve determinar quais nós devem ser removidos e, se necessário, para onde enviar a carga atualmente atribuída a esses nós que serão removidos; 15

16 Algoritmo Periodically do if removal is acceptable choose nodes (victims) with low demand to be turned off if necessary, determine nodes to receive load of victims and ask victims to migrate their load out ask victims to turn themselves off else if addition is necessary turn on new nodes if necessary, determine load to be sent to added nodes and ask nodes to share their load with added nodes 16

17 Algoritmo Na sua forma mais geral, o algoritmo pode ser descrito da seguinte forma: Remoção do nó é aceitável se a degradação de desempenho esperado para qualquer aplicação em qualquer nó é menor do que um certo limiar, degradante(degrad), e o tempo decorrido desde a última reconfiguração é maior do que o outro limite, elapse(decorrido). Adição de nó é necessário se a degradação atual é menos degradante(degrad) e o tempo desde a última reconfiguração é maior do que o decorrido(elapse). 17

18 Introdução Implementação Abstract 18

19 Implementação Mínimo de variação nos dois ambientes; Algoritmo executado pelo nó mestre: recebe mensagens por demanda de recursos periodicamente de todos os outros nós e não pode ser desligado; 19

20 Implementação - Servidor WWW Atender solicitação em cache mais eficiência que no disco local Servidor distribui as solicitações HTTP através dos nós baseado no cache local Configuração do cluster e algoritmo de distribuição de carga no servidor: faz todos os nós, periodicamente, informar ao nó mestre sobre sua CPU, disco, e as demandas de interface de rede o mestre determina a demanda máxima para qualquer recurso em cada nó e pega o nó com baixa da demanda como a vítima; 20

21 Implementação Servidor WWW O servidor WWW não é necessário migrar a carga de um nó a ser excluído do cluster. A mesma pode naturalmente ser redistribuída entre os nós restantes, pelo servidor do próprio do algoritmo de distribuição de requisições HTTP ou pelo balanceamento de carga front-end Mesmo ocorre na adição de um nó se o recurso de um nó demanda mais é muito mais exigido do que 90% do limite exigido 21

22 Implementação - cluster OS Modificada uma distribuição Linux baseada em OS para clusters; Sistema de arquivo compartilhado Inicia aplicação pelo com menos demanda demanda de recursos é calculado para cada nó do sistema operacional, verificando as filas de recursos a cada segundo. Sempre que demanda pela CPU, o consumo de memória,ou procura por um nó permanecer superior a um limite de 10 segundos, o sistema operacional considera que o nó foi submetido a demanda excessiva e tenta migrar sua carga para um nó com menos carga, menos procurado. 22

23 Implementação - cluster OS Periodicamente informa ao nó mestre sobre sua CPU, memória e I / O Parâmetro de degradação de 20% para o experimento o mestre seleciona os nós com a menor demanda de cada recurso como vítimas candidatos Contrário do servidor WWW, carga da vítima deve ser migrada para outros nós, assim que o mestre seleciona os dois nós com menos carga em relação a cada recurso(cpu,memória) 23

24 Implementação - cluster OS nó destino recebe todos os aplicativos que estão sendo executados no nó vítima. Os desequilíbrios de carga são posteriormente corrigido pelo sistema operacional de acordo com sua política de balanceamento de carga. 24

25 Implementação - Configuração Cluster de 8 PCs conectados por uma Fast Ethernet switch e Giganet switch. Cada nó possui um 800-MHz Pentium III processor, 512 MBytes de memória, dois discos de 7200 rpm (somente 1 disco é utilizado no experimento) Duas interfaces de rede. Nó OFF aproximadamente 45 segundos Nó ON aproximadamente 100 segundos 25

26 Implementação - Configuração Máquinas podem ser ligadas e desligadas através do envio de comandos para o endereço IP da faixa de potência. O montante total de energia consumida pelos nós do cluster é monitorado por um multímetro ligado ao filtro de linha. Multímetro reúne as medições de potência instantânea 3-4 vezes por segundo e envia estas medições para outro computador, que armazena um log para uso posterior. 26

27 Implementação - Configuração Para o experimento do servidor de rede WWW além dos 8 nós foi utilizado um outro grupo de 12 máquinas Pentium para gerar carga para a modificação servidor WWW Tamanho do cluster varia dinamicamente de acordo com a demanda de recursos que lhe são impostas, experimento começa com apenas uma máquina ligada(nó mestre). 27

28 Introdução Resultado Abstract 28

29 Resultado Evolução da configuração do cluster e as exigências para cada recurso em função do tempo em segundos; Interface de rede é o gargalo; Inicio 1 único nó Trafego direcionado ao servidor aumenta Elapse=200s Metade da experiência carga diminui Duração : 1h 20min Exclusão de nós respeita o parâmetro elapse 29

30 Resultado o consumo de energia de todo o conjunto em função do tempo. Curva inferior (Dinamic onfiguration) - a configuração do cluster é dinamicamente adaptada para responder às variações de demanda por recursos. Curva superior ("Static" Configuração") - a configuração do cluster é fixado em 8 nós. Reduz consumo de energia Poupa 86% quando demanda por recurso exige somente um nó. Cálculo da area abaixo da curva poupança de 43% de energia. Gasto menor: 43% infra de refrigeração. Throughput não é sacrificado em favor da potência e economia de energia. 30

31 Resultado Throughput:capacidade do servidor em atender solicitações por segundo em função do tempo; "Dynamic Configuration e Static Configuration Troughput sofre (static configuration) nos tempos em que os nós são adicionados ou removidos do sistema. cada nó do servidor tem que atualizar suas estruturas de dados internos e canais de comunicação Um novo nó tem de carregar seu cache, principal responsável pela taxa de tranferência baixa. os serviços de configuração dinâmica tem 19% menos pedidos que o seu homólogo estático. degradação é relativamente pequena comparando com as reduções significativas no consumo de energia e de energia obtida pelo sistema dinâmico. fator que pode causar uma perda significativa na taxa de transferência é uma incompatibilidade entre o valor do parâmetro elapse com a taxa de mudança de carga de trabalho. 31

32 Resultado Throughput para as duas versões: Dinâmica e estática. Elapse=300 s Potência e economia de energia praticamente iguais fig 4 A carga no cluster aumenta muito rápido no início da experiência para o servidor acompanhar. o tempo para adicionar novos nós se torna um problema e o sistema dinâmico acaba por ter 27% menos pedidos de Solicitações do que o sistema estático. Discrepâncias entre a taxa de variação de carga de trabalho e reconfigurações cluster podem ser atenuadas :mudança do Parâmetro elapse ou permitindo inclusão/exclusão de mais de um nó por vez 32

33 Resultado Evolução da configuração do cluster e a demanda por cada recurso, com elapse = 90 segundos e degradantes(degrad) = 20% em função do tempo. Duração 50 min CPU e I/O gargalo. A experiência começa com um nó,responsável por iniciar todas as aplicações na carga de trabalho. Nova aplicação->aumenta demanda->adição de nó SO capaz de controlar aumento por demanda. Baixo elapse(90 segundos) permitiu que o OS acompanhasse as rápidas mudanças na carga oferecida. 33

34 Resultado Consumo de energia de todo o conjunto nas duas Versões em função do tempo. SO reduz consumo para maior parte do tempo de execução. Economia pode chegar a 86% quando a demanda por recursos exigem um único nó. Área do gráfico indica economiza 32% de energia para esta carga de trabalho. Estática finaliza mais cedo(33 minutos) que a dinâmica(46min) 34

35 Resultado Maior tempo entre as reconfigurações. Elapse=180 Degradação de desempenho maior. desempenho se torna pior neste experimento,mesmo assim há economia de potência e energia. Quase exatamente o mesmo de antes, 86% e 36%. Solicitações terminam mais cedo com configuração estática Ganho de energia de 19% 35

36 Introdução Conclusão Abstract 36

37 Conclusão Artigo aborda a conservação de energia para clusters. Neste contexto, foi proposta uma configuração de cluster e um algoritmo simples de distribuição de carga e aplicada sob dois cenários diferentes. Experiências mostra que é possível economizar energia e a potência significativas no contexto de clusters. Com base nos resultados experimentais conclui-se que o algoritmo e os sistemas envolvidos podem ser úteis para organizações e empresas que dependem de grandes clusters de servidores. 37

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