Energy-Efficient Management for Dynamic Consolidation of Virtual Machines in Cloud Data Centers under QoS Constraints

Abstract

Dynamic Virtual Machine (VM) consolidation effectively reduces energy consumption and improves the utilization of resources in data centers. Reallocating VMs from an overloaded Physical Machine (PM) maximizes the utilization and energy efficiency with providing the required Quality of Service (QoS). The goal of consolidation of VMs ensuring an efficient utilization can be achieved through the use of VMs migration across different PMs. We present an overview of energy efficient design of cloud virtualized data centers to guide future design and development efforts. New VM placement algorithms are proposed and compared with a number of known VM placement algorithms. The algorithms are evaluated through simulations with real-world workload traces from more than a thousand VMs running on PMs located in more than 500 places around the world and it is shown that the proposed algorithms outperform the known algorithms. Moreover, a PM overload detection algorithm and a combination of PM overload detection algorithm and VM quiescing are proposed to maximize the time until migration, while meeting QoS goals. A number of benchmark PM overload detection algorithms are implemented using different parameters to compare with the proposed PM overload detection algorithm. We evaluate this algorithm through simulations with real world workload traces and results show that the proposed algorithm outperforms the benchmark PM overload detection algorithms under QoS constraints.

ÖZ: Dinamik Sanal Makine (VM) konsolidasyonu, enerji tüketimini etkili bir şekilde azaltır ve veri merkezlerindeki kaynakların kullanımını iyileştirir. VM'lerin aşırı yüklü bir Fiziksel Makineden (PM) yeniden ayrılması, yüksek Hizmet Kalitesi (QoS) sağlayarak kullanımını ve enerji verimliliğini en üst düzeye çıkarır. VM'lerin konsolidasyon amacı verimli bir kullanım sağlamak olup farklı PM’ler arasında VM’lerin geçişi ile sağlanabilir. Gelecekteki tasarım ve geliştirme çalışmalarına rehberlik etmek için sanallaştırılmış bulut veri merkezlerinin verimli enerji tasarımına genel bir bakış sunuyoruz. VM yerleştirme algoritmaları önerilmiş ve bir dizi VM yerleştirme algoritması ile karşılaştırılmıştır. Algoritmalar, gerçek dünyadaki iş yükü izlemeleri kullanılarak benzetimler aracılığıyla değerlendirilmiş ve önerilen algoritmaların bilinen algoritmalardan daha iyi performans gösterdiği gösterilmiştir. Ayrıca, QoS hedefi karşılanırken, geçişe kadar geçen süreyi en üst düzeye çıkarmak için, PM aşırı yük algılama algoritması ve VM sıralaması ile birlikte kullanılan PM aşırı yük algılama algoritması önerilmiştir. Önerilen PM aşırı yük algılama algoritması ile karşılaştırmak için farklı parametreler kullanılarak bir dizi PM aşırı yük algılama algoritması uygulanmıştır. Algoritmaları gerçek dünyadaki iş yükü izlemeleri kullanılarak benzetimler aracılığıyla değerlendirdik ve sonuçlar, önerilen algoritmanın QoS kısıtlamaları altında PM aşırı yük algılama algoritmalarını geride bıraktığını gösterdi.