23 research outputs found

    Stochastic Models for Planning VLE Moodle Environments based on Containers and Virtual Machines

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    Moodle Virtual Learning Environments (VLEs) represent tools of a pedagogical dimension where the teacher uses various resources to stimulate student learning. Content presented in hypertext, audio or vídeo formats can be adopted as a means to facilitate the learning. These platforms tend to produce high processing rates on servers, large volumes of data on the network and, consequently, degrade performance, increase energy consumption and costs. However, to provide eficiente sharing of computing resources and at the same time minimize financial costs, these VLE platforms typically run on virtualized infrastructures such as Virtual Machines (VM) or containers, which have advantages and disadvantages. Stochastic models, such as stochastic Petri nets (SPNs), can be used in the modeling and evaluation of such environments. Therefore, this work aims to use analytical modeling through SPNs to assess the performance, energy consumption and cost of environments based on containers and VMs. Metrics such as throughput, response time, energy consumption and cost are collected and analyzed. The results revealed that, for example, a cluster with 10 replicas, occupied at their maximum capacity, can generate a 46.54% reduction in energy consumption if containers are used. Additionally, we validate the accuracy of the analytical models by comparing their results with the results obtained in a real infrastructure

    ALUPAS: Avaliação de desempenho e consumo de energia de softwares para sistemas embarcados

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    Com a proliferação de equipamentos portáteis operados por baterias, o projeto de sistemas embarcados de baixo consumo de energia tem despertado muito interesse nos últimos anos. Para atender aos requisitos de baixo consumo de energia,é essencial, ainda nas fases iniciais de desenvolvimento, dispor de mecanismos que auxiliem de forma rápida e exata a análise de possíveis alternativas de projeto. Este trabalho apresenta ALUPAS, um simulador estocástico baseado nas Redes de PetriColoridas (CPN) para estimar o desempenho e consumo de energia de softwares para sistemas embarcados. Resultados experimentais mostram uma exatidão, em média, de 94% utilizando o simulador proposto em comparação aos valores reais medidos no hardware

    Dimensioning the relationship between availability and data center energy flow metrics

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    The advancement of technology and the growing number of applications available to network users have increased the demand for services hosted in cloud environments. In 2020, more than 4 billion of people access these services through the Internet, a value 7% higher in comparison to the same period in 2019. To support the demand for such services, an environment that provides such conditions for applications available whenever needed has grown in importance. These environments are generally available from large data centers, which consume large amounts of electricity to provide such demand service capacity. In this context, this work proposes an integrated and dynamic strategy that demonstrates the impact of the availability on the energyconsumption of the devices that compose the data center system architecture. In order to accomplish this, colored Petri net models were proposed for quantifying the cost, environmental impact and availability of the electric energy infrastructure ofdata centers. The models presented in this work are supported by the developed prototype. Two case studies illustrate the applicability of the proposed models and strategy. Significant results were obtained, showing an increase close to 100% in the system availability, with practically the same operational cost and environmental impact

    Evaluating the impact of maintenance policies associated to SLA contracts on the dependability of data centers electrical infrastructures

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    Due to the growth of cloud computing, data center environment has grown in importance and in use. Data centers are responsible for maintaining and processing several critical-value applications. Therefore, data center infrastructures must be evaluated in order to improve the high availability and reliability demanded for such environments. This work adopts Stochastic Petri Nets (SPN) to evaluate the impact of maintenance policies on the data center dependability. The main goal is to analyze maintenance policies, associated to SLA contracts, and to propose improvements. In order to accomplish this, an optimization strategy that uses Euclidean distance is adopted to indicate the most appropriate solution assuming conflicting requirements (e.g., cost and availability). To illustrate the applicability of the proposed models and approach, this work presents case studies comparing different SLA contracts and maintenance policies (preventive and corrective) applied on data center electrical infrastructures

    Análise de desempenho de Banco de Dados Relacionais e Não Relacionais em dados genômicos

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    O armazenamento de dados genômicos é um grande desafio hoje, poiscom o avanço da tecnologia molecular a quantidade de dados genômicos geradosestá aumentando, de forma que o sequenciamento de um único organismo podegerar arquivos com gigabytes de informações. De forma geral, os processos demanipulação de dados genômicos fazem uso de simples arquivos como o principalmeio para armazenamento de tais dados. Contudo, os bancos de dados modernosse apresentam como alternativa para a gerência desses dados por oferecer melhororganização, tolerância a falhas, melhor uso do espaço disponível para armaze-namento e desempenho. Além disso, os bancos de dados permitem agregar aosdados brutos do sequenciamento meta-informações acerca das sequências de DNAarmazenadas. Diante deste cenário, este trabalho apresenta e avalia o desempenho dediferentes estratégias de armazenamento em três bancos de dados pertencentes a doisparadigmas diferentes, o MySQL (representante dos bancos de dados Relacionais), oCassandra e o MongoDB (representantes dos bancos de dados Não Relacionais). Osresultados demonstraram que os bancos de dados relacionais apresentam limitaçõesquando estão inseridos em um ambiente com grandes massas de dados

    Energy consumption and execution time estimation of embedded system applications

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    Nos últimos anos, a redução do consumo de energia das aplicações dos sistemas embarcados tem recebido uma grande atenção da comunidade científica, visto que, como o tempo de resposta e o baixo consumo de energia são requisitos conflitantes, esses estudos tornam-se altamente necessários. Nesse contexto, é proposta uma metodologia aplicada nas fases iniciais de projeto para dar suporte às decisões relativas ao consumo de energia e ao desempenho das aplicações desses dispositivos embarcados. Al´em disso, esse trabalho propõe modelos temporizados de eventos discretos que são avaliados através de uma metodologia de simulção estocástica com o objetivo de representar diferentes cenários dos sistemas com facilidade. Dessa forma, para cada cenário ´e preciso decidir o n´umero máximo de simulações e o tamanho de cada rodada da simulação, onde ambos os fatores podem impactar no desempenho para se obter tais estimativas. Essa metodologia considera também, um modelo intermediário que representa a descrição do comportamento do sistema e, é através desse modelo que cenários são analisados. Esse modelo intermediário ´e baseado em redes de Petri coloridas temporizadas que permitem não somente a anáise do software, mas também fornece suporte a um conjunto de métodos bem estabelecidos para verificações de propriedades. É nesse contexto que o software, ALUPAS, responsável por estimar o consumo de energia e o tempo de execução dos sistemas embarcados é apresentado. Por fim, um caso de estudo real, assim como tamb´em, exemplos customizados são apresentados com a finalidade de mostrar a aplicabilidade desse trabalho, onde usuários não especializados não precisam interagir diretamente com o formalismo de redes de Petri

    Stochastic Models for Optimizing Availability, Cost and Sustainability of Data Center Power Architectures through Genetic Algorithm

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    In recent years, the growth of information technology has required higher reliability, accessibility, collaboration, availability, and a reduction of costs on data centers due to factors such as social network, cloud computing, and e-commerce. These systems require redundant mechanisms on the data center infrastrucutre to achieve high availability, which may increase the electric energy consumption, impacting in both the sustainability and cost. This work proposes a multi-objective optimization approach, based on Genetic Algorithms, to optimize cost, sustainability and availability of data center power infrastructures. The main goal is to maximize availability and minimize cost and exergy consumed (adopted to estimate the environmental impacts). In order to compute such metrics, this work adopts the energy flow model (EFM), reliability block diagrams (RBD) and stochastic petri nets (SPN). Two case studies are conducted to show the applicability of the proposed strategy: (i) takes into account 5 typical data center architectures that were optimized to conduct the validation process of the proposed strategy; (ii) uses the optimization strategy in two architectures classified by ANSI / TIA-942 (TIER I and II). In both case studies, significant improvements were achieved in the results, which were very close to the optimum one that was obtained by a brute force algorithm that analyzes all the possibilities and returns the optimal solution. It is worth mentioning that the time used to obtain the results using the genetic algorithm approach was significantly lower (6,763,260 times), in comparison with the strategy which combines all the possible combinations to obtain the optimal result
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