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Eficiência Energética em Grades Computacionais P2P Oportunistas

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  • 1. Eficiência Energética em Grades Computacionais P2P Oportunistas Lesandro Ponciano, Francisco Brasileiro Universidade Federal de Campina Grande Departamento de Sistemas e Computação Laboratório de Sistemas Distribuídos
  • 2. Organização da Apresentação Contexto Problema Objetivo Trabalhos Relacionados Planejamento dos Experimentos Resultados Preliminares Conclusões Trabalhos em Andamento 2
  • 3. Contexto Sistemas Computacionais desenvolvidos visando obter ''maior poder computacional a qualquer custo'' Maior custo associado em termos do aumento no consumo de energia Aumento do custo operacional da infraestrutura de TI nas organizações e da emissão de gases causadores do Efeito Estufa 3
  • 4. Eficiência energética Maior poder computacional com menor custo em termos de consumo de energia 4
  • 5. Grade Computacional Oportunista Oferta de Recursos Recursos utilizados de forma oportunista Recursos com diferentes características energéticas Demanda de Aplicações Saco-de-tarefas (bag-of-tasks) Demanda ocorre em explosões Oferta maior que demanda Ociosidade de Recursos 5
  • 6. Definição do Problema Uso ineficiente da energia na gerência de recursos e no escalonamento de tarefas em grades computacionais P2P oportunistas Objetivo Geral Aumentar a eficiência energética dessas grades 6
  • 7. 7
  • 8. Trabalhos Relacionados Escalonamento ciente do consumo de energia Memória - Sharma e Aggarwal (2009) CPU - Lammie et al. (2009) Práticas para reduzir o consumo de energia Talebi et al. (2009) Uso de Standby e Hibernate em organizações Universidade de Indiana (2009) Energy Star (Casos de Sucesso) 8
  • 9. Ocioso, Standby e Hibernate Ocioso Standby Hibernate Figuras adaptadas de ''White Paper EnergyStar Version 5.0 System Implementation'' 9
  • 10. Economia de Energia vs Tempo de Resposta Aumento do consumo de energia no estado 33,17 W 3,33 W 0,7 W Ocioso Standby Hibernate 0s 2,5 s 55 s Aumento da latência e do consumo de energia para mudar de estado 10
  • 11. Estratégias para Economia de Energia em Grades P2P Oportunistas 11
  • 12. Estratégias Sleeping Ph < Ps < Pi e Lh > Ls > Li Adaptado de Ponciano e Brasileiro (2010) 12
  • 13. Estratégias Wake-up MRS - Acordar a máquina que está a menos tempo no estado EA - Acordar a máquina mais eficiente no aspecto energético 13
  • 14. Estratégias de Escalonamento FCFS - Primeiro processador a chegar para a primeira tarefa a chegar FPLT - Processador mais rápido para a tarefa de maior tempo de execução MEEF - Processador mais eficiente no aspecto energético para a primeira tarefa a chegar MEELT - Processador mais eficiente no aspecto energético para a tarefa de maior tempo de execução 14
  • 15. Estratégias nos componentes da grade Escalonamento Gerência de recursos (sleeping e wake-up) 15
  • 16. Planejamento dos Experimentos 16
  • 17. Relembrando... Qual o propósito do experimento? Impacto das estratégias Sleeping, wake-up e de escalonamento no tempo de resposta das aplicações e na energia consumida pela grade 17
  • 18. Métricas Tempo de Resposta da Aplicação Tempo de término da última tarefa menos o tempo de submissão da aplicação Slowdown Razão entre o tempo de resposta de uma configuração A e o tempo de resposta de uma configuração B Economia de Energia A redução provida por uma configuração A em relação a uma configuração B 18
  • 19. Uma pedra no meio do caminho 19
  • 20. Modelo Simulado 20
  • 21. Rastros Rastro de disponibilidade Máquinas desktops [Kondo et al. 2007] Demanda de bag-of-tasks Workload sintético proposto por Iosup et al. (2006) Aplicações submetidas ao OurGrid entre 18/12/2008 e 18/11/2009 21
  • 22. Configuração da Grade Poder de processamento Semelhante a desktops do OurGrid Potência da CPU TDP Potência de cada estado ACPI Latência de cada estado Orgerie et al. (2008) 22
  • 23. Resultados Preliminares 23
  • 24. Estratégias Sleeping Estratégias são equivalentes quando a oferta de recursos é menor que 225 Hibernate tende a ser melhor que Standby quando a oferta de recursos aumenta *Intervalos para um nível de confiança de 95% 24
  • 25. Estratégias Wake-up Quando a quantidade de recursos aumenta EA tende a ser melhor que MRS EA é ainda mais eficiente que MRS quando combinada Hibernate com Standby Standby *Intervalos para um nível de confiança de 95% 25
  • 26. Escalonamento Não há diferença significativa entre as estratégias de escalonamento avaliadas Uma parte do ''escalonamento'' já foi realizado pela estratégia Hibernate wake-up Standby *Intervalos para um nível de confiança de 95% 26
  • 27. Slowdown Apenas Hibernate apresenta slowdown significativo Esse slowdown ocorre quando a demanda é maior que o número de recursos Hibernate EA combinado com Standby gera speedup quando a oferta de recursos na grade é maior que a demanda Standby *Intervalos para um nível de confiança de 95% 27
  • 28. Conclusões As estratégias Sleeping e Wake-up reduzem o gasto da infraestrutura com energia. Standby é a estratégia sleeping mais eficiente em alta demanda e Hibernate é mais eficiente em baixa demanda A estratégia Wake-up EA apresenta melhor desempenho do que do o apresentado pela estratégia MRS As estratégias de escalonamento avaliadas não impactam significativamente nos resultados 28
  • 29. O que mais queremos saber? Escalonamento a multicor  Há diferença significativa entre as estratégias de escalonamento Análise de sensibilidade dos parâmetros  Número de cores das máquinas  Latências dos estados  Potências do estados Considerar toda a grade (P2P) 29
  • 30. Obrigado! Dúvidas, sugestões? lesandrop@lsd.ufcg.edu.br fubica@dsc.ufcg.edu.br ''E agora José?'' Carlos Drummond de Andrade (1943) ''Uma pedra no meio do caminho'', Carlos Drummond de Andrade (1928 ) 30
  • 31. Referências Talebi et al. (2009) Methods, metrics and motivation for a green computer science program. SIGCSE Bull. Energy Star: http://www.energystar.gov/index.cfm?c=power_mgt.pr_pm_step1 Sharma e Aggarwal (2009) Energy aware scheduling on desktop grid environment with static performance prediction. SpringSim '09. Lammie et al. (2009) Scheduling Grid Workload on Multicore Clusters to Minimize Energy and Miximize Performance. IEEE Grid Computing Iosup et al. (2006) How are real grid used? The analysis of four grid traces and its implications. GRID' 06 31

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