Resurssien skaalaus pilvilaskentaympäristössä

Tutkielmassa on tutkittu millaisia ovat hyvän pilvilaskentaympäristön resurssien skaalauksen mallin piirteitä. Pilvilaskentaympäristö mahdollistaa pilvipalvelujen toteuttamisen. Pilvipalvelut hyödyntävät konesalien palvelimia, joilla tehdään tarvittava laskenta. Tämä mahdollistaa yritysten ja kuluttajien palvelusovellusten vaatiman laskennan ulkoistamisen, sekä parantaa niiden saatavuutta. Tarvittavia resursseja ovat palvelimien prosessorit, keskusmuisti, tallennustila ja laajakaistayhteys. Oikeanlaisella resurssien skaalauksella vähennetään hukkaa, mikä parantaa kustannustehokkuutta vähentämällä ylimääräistä sähköenergian kulutusta. Ennakoivalla skaalaamisella varaudutaan kasvavaan resurssien tarpeeseen. Ennakoivaa skaalaamista tarvitaan, koska reaktiivinen skaalaus on liian hidasta. Ennakoivan skaalauksen tärkeys korostuu tilanteissa, joissa resurssien tarve kasvaa äkillisesti. Reaktiivisessa skaalauksessa reagoidaan muuttuneeseen tarpeeseen, mutta resurssien käyttöönotossa on viive, joten pelkällä reaktiivisella skaalauksella ei välttämättä voida vastata tarpeeseen riittävän nopeasti, mikä heikentää palvelunlaatua eli Quality of Serviceä (QoS). On tärkeää, että palvelunlaatu pysyy stabiilina, koska huono laatu johtaa asiakkaiden menettämiseen. QoS on määritelty Service Level Agreementissa eli SLA:ssa, joka on pilvipalveluntarjoajan ja konesaleja vuokraavan tahon välinen sopimus palvelun tasosta. Resurssien skaalauksella on suora vaikutus pilvipalvelujen toteuttamisen onnistumiseen pilvilaskentaympäristössä. Skaalaus on usein jaettu horisontaaliseen ja vertikaaliseen skaalaukseen pilvilaskentaympäristöissä, joissa hyödynnetään virtuaalikoneita. Horisontaalisessa skaalauksessa säädetään virtuaalikoneiden määrää, jotka suorittavat sovellusinstansseja. Vertikaalisessa skaalauksessa säädetään virtuaalikoneiden käytössä olevia resursseja. Hyvä tapa skaalata, on hyödyntää horisontaalisen ja vertikaalisen skaalauksen yhdistelmää, joka mahdollistaa tarkan skaalauksen. Tarkalla skaalauksella saadaan aikaan korkea käyttöaste. Hyvä resurssien skaalaus tarjoaa korkean käyttöasteen heikentämättä palvelunlaatua. Skaalauksen on reagoitava resurssien tarpeeseen skaalaamalla dynaamisesti ja reaaliaikaisesti. Myös äkillisesti kasvaneeseen työkuormaan on reagoitava nopeasti ja tarvittaessa ennakoivasti, jotta palvelunlaatu pysyy hyvänä

A prescriptive analytics approach for energy efficiency in datacentres.

Given the evolution of Cloud Computing in recent years, users and clients adopting Cloud Computing for both personal and business needs have increased at an unprecedented scale. This has naturally led to the increased deployments and implementations of Cloud datacentres across the globe. As a consequence of this increasing adoption of Cloud Computing, Cloud datacentres are witnessed to be massive energy consumers and environmental polluters. Whilst the energy implications of Cloud datacentres are being addressed from various research perspectives, predicting the future trend and behaviours of workloads at the datacentres thereby reducing the active server resources is one particular dimension of green computing gaining the interests of researchers and Cloud providers. However, this includes various practical and analytical challenges imposed by the increased dynamism of Cloud systems. The behavioural characteristics of Cloud workloads and users are still not perfectly clear which restrains the reliability of the prediction accuracy of existing research works in this context. To this end, this thesis presents a comprehensive descriptive analytics of Cloud workload and user behaviours, uncovering the cause and energy related implications of Cloud Computing. Furthermore, the characteristics of Cloud workloads and users including latency levels, job heterogeneity, user dynamicity, straggling task behaviours, energy implications of stragglers, job execution and termination patterns and the inherent periodicity among Cloud workload and user behaviours have been empirically presented. Driven by descriptive analytics, a novel user behaviour forecasting framework has been developed, aimed at a tri-fold forecast of user behaviours including the session duration of users, anticipated number of submissions and the arrival trend of the incoming workloads. Furthermore, a novel resource optimisation framework has been proposed to avail the most optimum level of resources for executing jobs with reduced server energy expenditures and job terminations. This optimisation framework encompasses a resource estimation module to predict the anticipated resource consumption level for the arrived jobs and a classification module to classify tasks based on their resource intensiveness. Both the proposed frameworks have been verified theoretically and tested experimentally based on Google Cloud trace logs. Experimental analysis demonstrates the effectiveness of the proposed framework in terms of the achieved reliability of the forecast results and in reducing the server energy expenditures spent towards executing jobs at the datacentres.N/