Algoritmos para economia de energia no escalonamento de workflows em nuvens computacionais

1. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Algoritmos para economia de energia no escalonamento de workﬂows em nuvens computacionais Elaine N. Watanabe, Pedro P. V. Campos, Kelly R. Braghetto, Daniel M. Batista Instituto de Matemática e Estatística Universidade de São Paulo, São Paulo, Brasil {elainew,pedrovc,kellyrb,batista}@ime.usp.br Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos - 2014

2. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Roteiro 1 Motivação 2 Conceitos 3 PowerHEFTLookahead 4 HEFT-DynamicAllocationVM 5 Task Clustering 6 Experimentos 7 Conclusões

3. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Motivação Data centers [BB10]: 2% do CO2 no mundo Servidores (Google) [BH07]: Análise de milhares de servidores durante 6 meses CPUs operavam entre 10% a 50% Ineﬁciente energeticamente Gastos extras Custos em 2014 [B07]: Refrigeração e Energia elétrica(75%) > Equipamento(25%) Uma das possíveis soluções Computação em nuvem!

4. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Computação em nuvem Máquinas virtuais (VMs) Alto desempenho (TOP500: posição 64 em 11/2013) Ambiente elástico (sob demanda) Candidato à execução de Workﬂows

5. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Workflows científicos Descrição de um experimento científico Conjunto de tarefas interligadas Aquisição Processamento Análise Visualização Etc. E no contexto da nuvem? Problema? Dependência entre os dados Possível solução? Novas políticas de escalonamento!

6. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Objetivos Avaliar o escalonamento de workﬂows em nuvens computacionais visando à economia de energia 3 novos algoritmos de escalonamento PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Uso do simulador CloudSim-DVFS

7. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Trabalhos relacionados Topcuoglu et al. 2002: HEFT (Heterogeneous Earliest-Finish-Time) Mais de mil citações no Google Acadêmico Aksanli et al. 2012: GENSim Estudo comparativo de eﬁciência energética Simular batch jobs e service jobs Sem suporte a VMs Kliazovich et al. 2012: GreenCloud Comparação entre simuladores existentes Avaliar componentes da rede, não apenas os servidores Não possui código aberto

8. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Trabalhos relacionados Beloglazov et al. 2012: CloudSim Eficiência energética em nuvem CloudSim + simulações energéticas Sem suporte a workflows Weiwei and Deelman 2012: WorkflowSim (CloudSim) Simulação de workflows em nuvens computacionais considerando simulação de falhas Sem suporte a simulações energéticas Guérout et al. 2013: CloudSim-DVFS (CloudSim) Suporte à simulação energética de workflows em nuvens computacionais Escalonadores com número de VMs fixas

10. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões CloudSim-DVFS Disponível em outubro/2013 Uso do DVFS (Dimensionamento dinâmico de voltagem e frequência): De acordo com o uso de CPU, altera-se frequência e voltagem da CPU, economizando energia

11. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Modelo energético PTOT = (1 −α)PCPUOciosa +(α)PCPUCargaMaxima (1) onde α é o uso de CPU e PCPUOciosa e PCPUCargaMaxima são as potências da CPU a 0% e 100% de utilização, respectivamente.

12. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Frequências utilizadas para criação de VMs Frequências (GHz) 0.8 1.0 1.2 1.5 1.7 CPU ociosa (W) 140 146 153 159 167 CPU carga máxima (W) 228 238 249 260 272 Tabela: Frequências da nuvem privada (Grid’5000 Reims) utilizadas por Guérout et al. 2013 para criar a lista de VMs

13. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Workﬂows DAG (Grafo Orientado Acíclico) Nós: custo de computação Arestas: custo de comunicação (transferência de dados) Caminhos críticos e não-críticos

14. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Escalonadores do CloudSim-DVFS Performance: frequência máxima sempre OnDemand: frequência máxima se CPU em uso e mínima quando ociosa Optimal: diminuir consumo energético nos caminhos não-críticos com VMs "mais lentas"

15. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões HEFT: Heterogeneous Earliest Finish Time Tarefa VM 1 VM 2 VM 3 rank(ti ) 1 14,9 11,9 9,9 57,9 2 13,8 11,1 9,2 45,6 3 11,7 9,4 7,8 34,3 4 13,8 9,2 12,7 45,6 5 12,7 10,2 8,5 44,7 6 13,8 11,1 9,2 34,2 7 7,4 6 5 24,6 8 5,3 4,3 3,5 22,8 9 19,1 15,3 12,7 34,1 10 22,3 17,9 14,9 18,3 Tarefas em ordem decrescente de rank: 1,2,4,5,3,6,9,7,8,10

17. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões PowerHEFTLookahead VM 1 = VM do tipo "mais rápida"(Tipo 1)

18. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões PowerHEFTLookahead Aloca a tarefa de maior rank na VM 1

19. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões PowerHEFTLookahead Simula a alocação das demais tarefas Qual o consumo energético?

20. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões PowerHEFTLookahead Simula a criação de uma nova VM (Tipo 1) Qual o consumo energético?

23. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões PowerHEFTLookahead Qual caso obteve o menor consumo energético? É melhor criar uma nova VM? De qual tipo?

25. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões HEFT-DynamicAllocationVM VM 1 = VM do tipo "mais rápida"(Tipo 1)

26. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões HEFT-DynamicAllocationVM Aloca a tarefa de maior rank

27. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões HEFT-DynamicAllocationVM Aloca a tarefa de maior rank Tarefa dependente da anterior? Pode executar na mesma VM

28. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões HEFT-DynamicAllocationVM Tarefa paralelizável? Aloca uma nova VM do tipo "mais lenta"

29. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões HEFT-DynamicAllocationVM Paralelize o máximo que puder

30. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões HEFT-DynamicAllocationVM Uma VM lenta vai executar mais de uma tarefa?

31. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões HEFT-DynamicAllocationVM Troque por uma VM mais rápida, pois pode ser um caminho crítico

32. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões HEFT-DynamicAllocationVM Faça isso para todos os casos

33. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões HEFT-DynamicAllocationVM Continue a alocação

34. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões HEFT-DynamicAllocationVM Alocação ﬁnal com dependência de dados

36. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Task Clustering Reconhece duas VMs "mais lentas"que vão executar apenas uma tarefa cada

37. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Task Clustering Agrupa as tarefas em uma única VM "mais rápida"

39. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Experimentos Ambiente de Teste: o mesmo utilizado por [Guérout et al. 2013] 1 VM por host Tipos de VMs: conforme frequências para DVFS Escalonadores: Performance (PERF) DVFS: OnDemand (ONDEM) e Optimal (OPT) PowerHEFTLookahead (POWERHEFT) HEFT HEFT-DynamicAllocation-VM (DAVM) HEFT-DynamicAllocation-VM-TaskClustering (DAVM-TC) Optimal-TaskClustering (OPT-TC)

40. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Figura: Exemplo da estrutura do workﬂow (a) Sipht (codiﬁcação de genes), (b) Cybershake (caracterização de zonas de risco de terremotos.) e (c) Montage (mosaico astronômico).

41. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Montage Figura: Comparativo do consumo energético e makespan do DAG Montage utilizando diferentes políticas de escalonamento de tarefas.

43. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Conclusões Resultados Redução do consumo energético na maioria dos casos, chegando até a 22.7% Task clustering pode ser vantajoso tanto em relação ao consumo energético quanto ao tempo de execução Estrutura de interligação das tarefas no workﬂow inﬂuencia no escalonamento

44. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Conclusões Contribuições Três novos algoritmos para escalonamento de workflows visando a eficiência energética sem impacto significativo no makespan Estudo comparativo com algoritmos existentes Dados e código abertos à comunidade

45. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Trabalhos futuros Simulações Outros ambientes de teste Outros modelos energéticos Uso de cargas de trabalho dinâmicas Novas abordagens com o HEFT Validação dos resultados em ambiente real Possibilidades de: Integração do WorkﬂowSim ao CloudSim-DVFS Utilização de escalonadores dinâmicos ao invés de estáticos Adição da estimativa de consumo energético de outros componentes do data center

46. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Muito obrigada! Perguntas? elainew@ime.usp.br Agradecimentos FAPESP (processo número: 2011/24114-0) e CAPES Rodrigo N. Calheiros e Tom Guérout (CloudSim-DVFS) Weiwei Chen (WorkﬂowSim) Daniel A. Cordeiro (explicação sobre o HEFT) Disponível em: https://github.com/pedropaulovc/CloudSim_DVFS http://www.ime.usp.br/~elainew

47. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Bibliografia L.A. Barroso e U. Hölzle. The case for energy-proportional computing. Computer, 40(12):33–37, 2007. Tom Guérout, Thierry Monteil, Georges Da Costa, Rodrigo Neves Calheiros, Rajkumar Buyya e Mihai Alexandru. Energy-aware simulation with dvfs. Simulation Modelling Practice and Theory, v.39, i.1, p.76-91, 2013. H. Topcuoglu, S. Hariri e Min-You Wu. Performance-effective and low-complexity task scheduling for heterogeneous computing. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 13(3):260–274, 2002. A. Beloglazov e R. Buyya. Energy Efficient Resource Management in Virtualized Cloud Data Centers. Energy Efficient Resource Management in Virtualized Cloud Data Centers, 826–831, 2007. C. Belady. In the data center, power and cooling costs more than the it equipment it supports Energy Efficient Resource Management in Virtualized Cloud Data Centers, 2007.

48. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Bibliografia S. Murugesan. Harnessing green IT: Principles and practices IT professional, 24–33,2008. J. Vöckler, G. Juve, E. Deelman, M. Rynge and B. Berriman Experiences using cloud computing for a scientific workflow application Proceedings of the 2nd international workshop on Scientific cloud computing, 15–24,2011. L.F. Bittencourt, E. Madeira, N.L.S. Fonseca Scheduling in hybrid clouds Communications Magazine, IEEE, 42–47,2012.

49. Motivação Conceitos PowerHEFTLookahead HEFT-DynamicAllocationVM Task Clustering Experimentos Conclusões Bibliografia B. Aksanli, J. Venkatesh and T. Rosing Using Datacenter Simulation to Evaluate Green Energy Integration Computer, 56–64,2012. D. Kliazovich, P. Bouvry and S.U. Khan GreenCloud: a packet-level simulator of energy-aware cloud computing data centers The Journal of Supercomputing, 1263–1283,2012. C. Weiwei and E. Deelman WorkflowSim: A toolkit for simulating scientific workflows in distributed environments IEEE 8th International Conference on E-Science (e-Science), 1-8,2012.

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