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1 POLITECNICO DI MILANO Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Dipartimento di Elettronica e Informazione Tecniche di Resource Allocation per la gestione dei consumi energetici di Service Center con vincoli di availability Relatore: Ing. Danilo Ardagna Correlatore: Ing. Bernardetta Addis Tesi di Laurea di: Folco Angelo Bombardieri - Mat Anno Accademico

2

3 Indice Ringraziamenti I 1 Stato dell arte Le applicazioni Internet La virtualizzazione del data center Panoramica sulla virtualizzazione I requisiti di Popek e Goldberg L architettura x I Service Level Agreement La gestione del consumo energetico Dynamic Frequency Scaling Autonomic Computing Autonomic Computing nei Data Center Gestione dei sovraccarichi: l Admission Control Metodo basato sulle sessioni Resource Allocation e Power Management Web Service Cluster-Based Business Continuity High Availability Calcolo dell availability Resource Allocation ottima basata su utility function lineari Modello del sistema Problema di ottimizzazione Formulazione nel continuo Ricerca di una soluzione iniziale I problemi di load balancing e capacity allocation Fixed point iteration basata sulle condizioni KKT Fixed point iteration basata sul metodo del gradiente. 74 III

4 2.5 L algoritmo di ricerca locale Spegnimento di un server Accensione di un server Scambio di server Riallocazione di applicazioni Resource Allocation ottima con Dynamic Frequency Scaling e vincoli di availability Estensioni del modello e tecniche di Resource Allocation Estensione DFS Ricerca di una soluzione iniziale a partire da una soluzione precedente Ricerca della soluzione iniziale sfruttando il frequency scaling Estensione della procedura di ricerca locale Implementazione della gestione dell availability Modello del sistema con vincoli di availability Problema di ottimizzazione con vincoli di availability Assegnamento iniziale con vincoli di availability Load balancing e capacity allocation con vincoli di availability Ricerca locale con vincoli di availability Gap teorico rispetto all ottimo globale Architettura del sistema Descrizione delle classi Classe Server Classe ServiceClass Classe ServerType Classi ClassList e ServerList Classe ElaboratedServer Classe TierBlock Classe ElaboratedClass Classe AvailabilityState Classe DataCenter Classe Solution Generatore di istanze e risolutore Generatore di istanze Risolutore IV

5 5 Realizzazioni sperimentali e valutazione Confronto con tecniche di Resource Allocation implementate in IBM Tivoli Generazione delle istanze Confronto con IBM Tivoli Risparmio energetico Sensibilità alla predizione del carico Test con vincoli di availability Sensibilità alla predizione del carico Bibliografia 178 A Convessità della funzione obiettivo 185 V

6 VI

7 Elenco delle figure 1 Un Data Center I Data Center utilizzati da Google Emissioni odierne di gas serra causate dai Data Center Un architettura a tre tier Sistema non virtualizzato e virtualizzato I livelli di privilegio dell architettura x Virtualizzazione completa Paravirtualizzazione Virtualizzazione nativa La virtualizzazione a livello di sistema operativo Strategia di pricing a gradini Utility function lineare Distribuzione dei consumi di un server Distribuzione dei consumi in un Data Center Andamento dei costi per i Data Center P-State di un processore Un Autonomic System per Data Center Gestione dei limiti di concorrenza in un applicazione multi-tier Architettura del sistema di gestione dei Web Service Componenti del gateway Parametri di input e output del Global Resource Manager Modello chiuso per un applicazione multi-tier Modello aperto applicazione multi-tier Un architettura per garantire la disponibilità dei servizi Consolidamento di cluster di server tramite la virtualizzazione Migrazione di una virtual machine a seguito di un guasto Sistema con componenti in serie Sistema con componenti in parallelo Formalizzazione del problema di allocazione delle applicazioni. 67 VII

8 3.1 Infrastruttura di un Autonomic System Allocazione di più tier applicativi sul medesimo server Architettura degli oggetti AvailabilityState Class Diagram con le relazioni dell oggetto DataCenter Class Diagram con le relazioni dell oggetto Solution La GUI principale del generatore di istanze La GUI che permette la definizione dei parametri principali La GUI che permette la definizione dei parametri dei server La GUI principale del risolutore La GUI principale del risolutore La GUI principale del risolutore Tracce di elaborazione per la soluzione del sistema omogeneo Tracce di elaborazione per la soluzione del sistema eterogeneo Numero di utenti contemporanei per ora nello Scenario Numero di utenti contemporanei per ora nello Scenario Confronto tra le soluzioni per lo scenario Confronto tra le soluzioni per lo scenario Tempi di risposta col nostro algoritmo per lo scenario Tempi di risposta con l algoritmo alternativo per lo scenario Numero di server online per lo scenario Confronto tra le soluzioni per lo scenario Confronto tra le soluzioni per lo scenario Tempi di risposta col nostro algoritmo per lo scenario Tempi di risposta con l algoritmo alternativo per lo scenario Numero di server online per lo scenario Risparmio energetico rispetto all allocazione statica Esempio di traccia di elaborazione con vincoli di availability Tracce di carico per le 50 classi nello scenario Tracce di carico per le 50 classi nello scenario Numero di server accesi nelle 24 ore per lo scenario Guadagni ottenuti nelle 24 ore per lo scenario Numero di server accesi nelle 24 ore per lo scenario Guadagni ottenuti nelle 24 ore per lo scenario Confronto tra i tempi di elaborazione per lo scenario Confronto tra i tempi di elaborazione per lo scenario

9 Introduzione Nella seconda metà degli anni 90, vedendo le potenzialità del settore Internet, le compagnie interessate ad investirvi ed a non perdere terreno nel confronto delle rivali, si resero conto della necessità di avere sempre a disposizione connettività Internet veloce e di avere la possibilità di operare senza interruzioni per poter in questo modo stabilire una presenza in rete. Le compagnie più grandi iniziarono quindi a costruire a tal scopo i cosiddetti Internet Data Center (IDC ), ossia grandi strutture che raggruppavano numerosi elaboratori e tutti quei componenti necessari al loro funzionamento e tali da permettere la fornitura di servizi ai clienti (impianti di condizionamento, sistemi di immagazzinamento dati, impianti energetici, ecc...). Figura 1: Un Data Center.

10 2 Grazie alla riduzione dei costi dell hardware, in seguito anche per le compagnie più piccole vi fu la possibilità di costruire tali strutture grazie alle quali offrire i propri servizi. Nacquero anche compagnie che fondavano i loro business sulla costruzione e sull affitto di Data Center a quelle compagnie che non potevano disporre di un proprio Data Center per motivi di costo o per mancanza di competenze proprie (pratica definita outsourcing). Ai giorni nostri il numero di Data Center esistenti è elevato ed in aumento, basti considerare che Google fa uso di ben 36 Data Center (Figura 2): 19 si trovano negli Stati Uniti, 12 in Europa, uno in Russia, uno nell America del Sud e tre in Asia [45]. In particolare Google ha investito per i propri Data Center 1.9 miliardi di dollari nel 2006, mentre nel 2007 questa cifra è cresciuta fino a 2.4 miliardi di dollari. Figura 2: I Data Center utilizzati da Google. Sono considerati anche i Data Center ancora in costruzione [45]. A seguito della proliferazione dei Data Center, negli ultimi anni ha assunto sempre maggiore importanza il problema riguardante i costi energetici che si devono sostenere per mantenere un Data Center operativo. Va infatti considerato che questi costi non derivano solamente dai server presenti nella struttura, ma sono invece determinati in buona parte da costi accessori come possono esserlo i costi dovuti agli impianti di condizionamento ed alle unità UPS. Va inoltre considerato che spesso i componenti di un Data Center sono ridondanti per garantire maggiore affidabilità, cosa che va ad incrementare ulteriormente i costi da sostenere. Un recente studio di McKinsey & Co.[11][35] ha affermato che le emissioni odierne di gas serra dovute ai Data Center sono tali da sorpassare le emissioni causate da alcune nazioni e tali da raggiungere livelli comparabili a quelli delle grandi industrie (Figura 3). Considerando inoltre l elevata

11 3 proliferazione dei Data Center si è stabilito che, nel caso in cui la situazione attuale non cambi significativamente, con ogni probabilità entro il 2020 i Data Center comporteranno una produzione di gas serra superiore a quella prodotta dall industria aeronautica. Ciò a causa del mancato sfruttamento delle opportunità di risparmio sui costi e sull energia nei Data Center aziendali e governativi. Nello studio viene rivelato che, ad esempio, i server vengono utilizzati in media solo al 6% della loro capacità mentre, per quanto riguarda i Data Center nel loro insieme, questi vengono utilizzati solo al 56% della loro performance massima. Secondo tale studio le aziende dovrebbero porsi l obiettivo di raddoppiare entro breve l efficienza dei propri Data Center seguendo parallelamente varie strade, dall introduzione di un controllo integrato delle unità di raffreddamento ad un utilizzo più marcato dei software di virtualizzazione. Figura 3: Emissioni odierne di gas serra causate dai Data Center rapportate alle emissioni causate dalle grandi industrie e da alcune nazioni (Figura tratta da [11]). Come si può intuire, per incrementare l efficienza dei Data Center, si rende necessario introdurre anche sistemi di gestione integrata dei server tali da permettere di sfruttare il più efficientemente possibile le risorse disponibili limitando gli sprechi (per esempio evitando di utilizzare più server di quelli effettivamente necessari). Allo stesso tempo è comunque opportuno che tali

12 4 sistemi non vadano a ridurre drasticamente la disponibilità 1 dei servizi messi a disposizione dai Data Center, ma è necessario invece che ne tengano conto al fine di permettere di erogare servizi con continuità. Il presente lavoro di tesi ha l obiettivo di progettare un sistema di questo genere, in particolare un Autonomic System, che si occuperà di allocare le risorse disponibili in un Data Center in maniera il più efficiente possibile, ossia utilizzando solo le risorse strettamente necessarie a gestire le richieste di servizio ed allo stesso tempo mantenendo un allocazione tale da garantire l availability dei servizi desiderata, ossia garantire la Business Continuity. Il lavoro di tesi è organizzato come segue: Nel Capitolo 1 viene effettuata una panoramica sui moderni Data Center. Viene presentata l architettura multi-tier caratteristica delle applicazioni Internet che vi sono ospitate e vengono introdotti i fondamenti del processo di virtualizzazione che avrà un ruolo fondamentale per poter incrementare l efficienza dei Data Center. Verranno quindi presentati alcuni modelli di pricing adottati dai gestori di Data Center che vengono formalizzati nei contratti Service Level Agreement (SLA), accordi che permettono di definire i livelli di servizio desiderati dai clienti. In seguito saranno descritte le caratteristiche fondamentali degli Autonomic System e ne verranno introdotti alcuni cui fare riferimento nei capitoli seguenti. Infine si presenteranno i concetti base della Business Continuity. Nel Capitolo 2 verrà descritto il modello matematico del sistema che è stato formalizzato in un precedente lavoro di tesi [20] ed il metodo di allocazione delle risorse progettato che costituisce il punto di partenza del presente lavoro; Nel Capitolo 3 verranno descritte inizialmente una serie di migliorie apportate al modello ed al metodo di risoluzione descritto nel Capitolo 2, in particolare ottimizzando la scelta della soluzione iniziale ed introducendo il meccanismo di Dynamic Frequency Scaling. Quindi il modello matematico verrà esteso per introdurre anche la gestione dell availability. Nel Capitolo 4 sarà descritta l implementazione degli algoritmi di allocazione delle risorse proposti. Infine, nel Capitolo 5, verrà presentata una serie di risultati sperimentali ottenuti a seguito di vari test. In particolare, una prima 1 La cosidetta availability.

13 parte dei test ha come obiettivo quello di valutare l efficienza degli algoritmi proposti dal punto di vista energetico. I risultati verranno confrontati con quelli ottenuti utilizzando tecniche di allocazione delle risorse presenti in letteratura. Verranno presentati poi i risultati ottenuti invece a partire da test che valutano in modo esplicito l impatto dell introduzione di vincoli di availability. 5

14 Direzioni future di ricerca e conclusioni Il lavoro di tesi svolto si poneva come obiettivi principali quelli di realizzare politiche di Resource Allocation in grado di sfruttare il meccanismo DFS (Dynamic Frequency Scaling) e che considerassero vincoli di availability. Il presente lavoro si è basato in gran parte sul sistema di Resource Allocation presentato in [20]. Tuttavia tale lavoro ha costituito semplicemente un punto di partenza, in quanto sono state apportate numerose modifiche che hanno contribuito ad estendere la flessibilità ed a ridurre i tempi di elaborazione. In una prima fase della tesi si è proceduto a modificare le strutture dati principali al fine di incrementarne la flessibilità e semplificare di conseguenza l ampliamento delle capacità del sistema. Grazie a queste modifiche è stato quindi possibile introdurre nel sistema la possibilità di sfruttare il meccanismo DFS. Ciò ha comportato la necessità di estendere il modello matematico del problema. È stato inoltre necessario integrare nella procedura di ricerca locale anche le due nuove mosse di incremento e di decremento di frequenza. Con l obiettivo di ridurre i tempi di calcolo e minimizzare l overhead nel sistema fisico è stata sviluppata una nuova euristica per la ricerca della soluzione iniziale che permettesse al sistema di derivare la nuova soluzione da quella ottenuta in un periodo di controllo precedente. Osservate le grandi potenzialità offerte dal meccanismo di DFS si è pensato di non limitare l utilizzo di tali capacità alla sola applicazione della mosse di incremento e di decremento di frequenza, ma di sfruttare tale meccanismo in più livelli dell elaborazione, anche nell ottica di ridurre i tempi di elaborazione. Questa fase ha reso necessario lo sviluppo di nuove versioni della maggior parte dei componenti del sistema, tra cui le procedure di assegnamento iniziale, quelle di fixed point iteration e le mosse della ricerca locale. Nella seconda fase della tesi è stato introdotto il vincolo di availability

15 176 Capitolo 5. Realizzazioni sperimentali e valutazione nella formulazione del problema. È stata sviluppata per questo scopo un euristica basata sulla ricerca locale molto efficiente che sfrutta la possibilità di violare temporaneamente l ammissibilità della soluzione corrente. Le analisi svolte hanno dimostrato la capacità del sistema di ottenere risultati ragguardevoli in tempi spesso molto inferiori ai limiti prefissati. Queste capacità sono esplicitate ulteriormente dal confronto effettuato tra il sistema descritto ed un sistema presente in letteratura [56][54][57][43], confronto che ha dimostrato come l approccio utilizzato permetta di ottenere risultati migliori ed in alcuni casi notevolmente superiori. Infine, tralasciando le questioni prettamente economiche, le soluzioni elaborate dal nostro sistema dimostrano che la migliore gestione dei server rende possibile ridurre i consumi energetici di oltre il 40% in situazioni di basso carico rispetto ad un allocazione statica e comunque, nell arco di una giornata e con carichi di entità media, i risparmi energetici possono raggiungere il 25%. Per quanto riguarda l elaborazione di soluzioni con vincoli di availability si è ottenuto che i risultati, per quanto riguarda i guadagni, non si discostano eccessivamente da quelli che si possono ottenere ignorando la gestione dell availability. Ciò è ancor più vero se si considera che le utility function utilizzate per i test con e senza availability non presentavano differenze, mentre ovviamente, in casi reali, il cliente dovrebbe farsi carico di esborsi superiori nel caso egli voglia avere garanzie sulla continuità dell erogazione dei servizi. Questa considerazione permette quindi di ridurre ulteriormente le differenze per quanto riguarda l allocazione di risorse con e senza garanzie di availability. Come si è detto, le numerose variabili in gioco nell elaborazione della soluzione iniziale, quali possono essere il livello di frequenze desiderato, l utilizzo massimo dei server voluto e la possibilità di derivare la nuova soluzione da una precedente, hanno permesso di ottenere una grande flessibilità nel processo di ricerca, tuttavia si è osservato che la soluzione cui viene applicata la ricerca locale ha una notevole influenza sul risultato finale che si otterrà, soprattutto in caso di Data Center di dimensioni elevate. Per questo motivo, dati i ridotti tempi di elaborazione ottenuti a seguito delle migliorie apportate, potrebbe essere opportuno non limitarsi alla ricerca di una sola soluzione, ma invece procedere ad elaborarne un maggior numero, ognuna a partire da una soluzione iniziale differente, rendendo in questo modo possibile selezionare quell allocazione delle risorse che permetterà di ottenere i risultati migliori, sia in termini di guadagni che in termini di rispetto dell ambiente. Inoltre, per come il sistema elabora le soluzioni, è anche auspicabile il futuro sfruttamento delle potenzialità di parallelizzazione offerte dai moder-

16 5.2. Test con vincoli di availability 177 ni processori multicore e sistemi multiprocessore. Lo sfruttamento di questa capacità permetterebbe sia di elaborare un maggior numero di soluzioni in minor tempo sia di ridurre ulteriormente, in alcuni casi, i tempi di elaborazione delle soluzioni, computando ad esempio le mosse della ricerca locale in parallelo per poi applicare quella mossa che permette di migliorare maggiormente la soluzione. Potrebbe anche rendersi opportuno cercare di migliorare e parallelizzare la ricerca locale con vincoli di availability in quanto questa determina un incremento sostanziale dei tempi di elaborazione rispetto al caso senza garanzie di availability pur mantenendolo entro i limiti richiesti.

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