21 out 2021
15:00 Defesa de Mestrado Integralmente a distância
Tema
Monitoramento e otimização de custo de aplicações HPC na nuvem
Aluno
William Felipe da Cunha Tavares
Orientador / Docente
Orientador: Edson Borin / Coorientador: Marcio Roberto Miranda Assis
Breve resumo
O crescente uso da nuvem computacional pela comunidade de computação de alto desempenho envolve, entre vários problemas, o desperdício de recursos. Esse é principalmente causado pela inexperiência dos usuários e comportamentos ingênuos. Quando a aplicação não está utilizando todo o recurso provisionado, ocorre o que nós chamamos de sobreprovisionamento. Isso aumenta de forma desnecessária a conta no final do mês.
Vários estudos buscam resolver o problema de sobreprovisionamento focando em diferentes contextos e utilizando técnicas de predição, para desta forma provisionar os recursos exatos que a aplicação irá utilizar.
Este trabalho, no entanto, utiliza a técnica reativa, na qual busca conter o sobreprovisionamento após o seu ocorrido. Esta abordagem não depende da capacidade de predição de desempenho da aplicação e permite que qualquer tipo de usuário tire proveito. Além disso, a discussão foca-se em um contexto de HPC, composto não apenas por execução de aplicações de alto desempenho, mas também pelo uso interativo para visualização de dados e desenvolvimento.
A metodologia proposta classifica as máquinas virtuais baseada no comportamento de uso dos recursos e quantifica o desperdício. Uma vez que um limite de desperdício é atingido, uma ação é tomada para contê-lo.
Uma forma de conter o desperdício é alterar o recurso para um mais apropriado, que permita otimizar o custo e, uma vez que tratamos de aplicações de HPC, o desempenho não deve ser prejudicado.
Para esta tarefa, é proposto oito heurísticas com potencial de otimizar o custo e manter o desempenho baseado apenas na taxa de utilização de vCPU. Tais heurísticas foram avaliadas em dois cenários, com alta e baixa taxa de utilização, utilizando aplicações do benchmark NPB.
Os resultados mostraram que as heurísticas conseguem otimizar o custo de operação, porém, enquanto algumas otimizam em troca de uma pequena degradação de desempenho, outras conseguem também otimizar o desempenho.
A heurística core-heuristic conseguiu reduzir o custo em 1.5x em troca de uma baixa degradação de desempenho no cenário com alta utilização de vCPU, e em 3x com uma melhora no desempenho no cenário com baixa utilização de vCPU.
Como esta metodologia faz uso de dados de utilização dos recursos, um sistema de monitoramento fez-se necessário para esta tarefa.
Para contemplar os diversos requisitos que a nuvem computacional e o ambiente de HPC exigem, propomos a arquitetura HPCC Monitor (High-performance Cloud Computing Monitor) e disponibilizamos uma implementação utilizando a ferramenta de monitoramento Zabbix como servidor.
Banca examinadora
Titulares:
| Edson Borin | IC/UNICAMP |
| Maicon Melo Alves | PETROBRAS |
| Edmundo Roberto Mauro Madeira | IC/UNICAMP |
| Luis Fernando Gomez Gonzalez | KONKERLABS |
Suplentes:
| Sandro Rigo | IC/UNICAMP |
| Alexandro José Baldassin | IGCE/UNESP |