Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/8400
Tipo: Dissertação
Título : Otimizando a execução de aplicações paralelas em ambiente de nuvem heterogênea
Autor(es): Lima, Everton Camargo de
Primeiro Orientador: Lorenzon, Arthur Francisco
Coorientador: Rossi, Fábio Diniz
Resumo: A computação na nuvem é uma plataforma já consolidada para a execução de aplicações de alto desempenho devido entre outros fatores por sua capacidade de escalabilidade de recursos e alta disponibilidade. Simultaneamente, a atualização de nodos computacionais nestes sistemas pode levar a uma heterogeneidade de recursos. Neste sentido, o desafio de executar aplicações paralelas na nuvem não está apenas relacionado a definição do melhor número de threads para a aplicação, mas também, a escolha ideal da arquitetura que irá executar tal aplicação. Dessa maneira, nesta dissertação, apresentamos o TLP-Allocator, um framework para otimizar a execução de aplicações paralelas em ambiente de nuvem heterogêneo baseada no grau de TLP + arquitetura alvo ideal, implementada em cima da tecnologia Kubernetes. O TLP-Allocator é completamente transparente para usuários finais e clientes. Dado um conjunto de aplicações paralelas a serem executados, ele encontra grau de TLP ideal para cada aplicação e realiza match entre aplicação e arquitetura ideal, para melhor aproveitamento dos recursos disponíveis. Mostramos que a análise do impacto da escalabilidade de aplicações paralelas em nodos com diferentes capacidades de poder de processamento computacional pode trazer ganhos significativos de desempenho e consumo de energia quando combinada com o TLP-Allocator. Ao considerar o grau de paralelismo de uma aplicação e as características do nodo computacional, é possível obter uma alocação mais eficiente e otimizada dos recursos disponíveis assim alcançar o melhor EDP (Energy-Delay product) para aplicações com diferentes graus de paralelismo.
Resumen : Cloud computing is already a well-established platform for high-performance application execution, among other factors, due to its resource scalability and high availability. At the same time, updating computational nodes in these systems can lead to resource heterogeneity. In this sense, the challenge of executing parallel applications in the cloud is not only related to defining the best number of threads for the application, but also to choosing the ideal architecture that will execute such application. Therefore, in this dissertation, we present the TLP-Allocator, a framework to optimize the execution of parallel applications in a heterogeneous cloud environment based on the ideal TLP degree + target architecture, implemented on top of Kubernetes technology. The TLP-Allocator is completely transparent to end-users and clients. Given a set of parallel applications to be executed, it finds the ideal TLP degree for each application and performs a match between application and ideal architecture to better utilize the available resources. We showed that analyzing the scalability impact of parallel applications on nodes with different computational processing power capabilities can bring significant gains in performance and energy consumption when combined with the TLP-Allocator. By considering the degree of parallelism of an application and the characteristics of the computational node, it is possible to obtain a more efficient and optimized allocation of the available resources, thus achieving the best EDP (Energy-Delay product) for applications with different degrees of parallelism.
Palabras clave : Engenharia elétrica
Computação em nuvem
Computação de alto desempenho
Cluster (Sistema de computador)
TLP-Allocator
Consumo de energia
Electrical engineering
Cloud computing
High performance computing
Cluster ( Computer system)
Energy consumption
CNPQ: CNPQ::ENGENHARIAS
Idioma: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Editorial : Universidade Federal do Pampa
Sigla da Instituição: UNIPAMPA
Campus: Campus Alegrete
Curso: Mestrado Acadêmico em Engenharia Elétrica
Citación : LIMA, Everton Camargo de. Otimizando a execução de aplicações paralelas em ambiente de nuvem heterogênea. Orientador: Arthur Francisco Lorenzon. 2023. 100p. Alegrete. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal do Pampa, Campus Alegrete, Alegrete, 2023.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI : https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/8400
Fecha de publicación : 4-may-2023
Aparece en las colecciones: Mestrado em Engenharia Elétrica

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
Everton Camargo de Lima - 2023.pdf1.54 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.