Dynamic power- and failure-aware cloud resources allocation for Sets of independent tasks

Cloud computing is increasingly being adopted in different scenarios, like social networking, business applications, scientific experiments, etc. Relying in virtualization technology, the construction of these computing environments targets improvements in the infrastructure, such as power-efficiency and fulfillment of users’ SLA specifications. The methodology usually applied is packing all the virtual machines on the proper physical servers. However, failure occurrences in these networked computing systems can induce substantial negative impact on system performance, deviating the system from ours initial objectives. In this work, we propose adapted algorithms to dynamically map virtual machines to physical hosts, in order to improve cloud infrastructure power-efficiency, with low impact on users’ required performance. Our decision making algorithms leverage proactive fault-tolerance techniques to deal with systems failures, allied with virtual machine technology to share nodes resources in an accurately and controlled manner. The results indicate that our algorithms perform better targeting power-efficiency and SLA fulfillment, in face of cloud infrastructure failures.

Estimating Effective Slowdown of Tasks in Energy-Aware Clouds

Consolidation consists in scheduling multiple virtual machines onto fewer servers in order to improve resource utilization and to reduce operational costs due to power consumption. However, virtualization technologies do not offer performance isolation, causing applications’ slowdown. In this work, we propose a performance enforcing mechanism, composed of a slowdown estimator, and a interference- and power-aware scheduling algorithm. The slowdown estimator determines, based on noisy slowdown data samples obtained from state-of-the-art slowdown meters, if tasks will complete within their deadlines, invoking the scheduling algorithm if needed. When invoked, the scheduling algorithm builds performance and power aware virtual clusters to successfully execute the tasks. We conduct simulations injecting synthetic jobs which characteristics follow the last version of the Google Cloud tracelogs. The results indicate that our strategy can be efficiently integrated with state-of-the-art slowdown meters to fulfil contracted SLAs in real-world environments, while reducing operational costs in about 12%.

Estratificação da interação com o utilizador em ambientes de Realidade Virtual

A evolução tecnológica tem sido de tal ordem que a realidade virtual deixou de ser um mero conceito que apenas é possível de implementar recorrendo a máquinas com um poder de processamento muito elevado. Tendo em conta o potencial da realidade virtual e a não existência de boas práticas na criação da interface de um sistema que use este conceito, pretende-se, nesta dissertação, fazer um estudo sobre como pode ser analisada e estruturada a componente de interação através da estratificação de níveis de interação para as diferentes operações do sistema pretendido. Por forma a ser possível, posteriormente, comparar cada um dos sistemas relativamente à interação, foram estipulados um conjunto de ações/operações que teriam de ser passíveis de executar em cada um, bem como, um tema base, uma aplicação de realidade virtual de simulação de espaço aplicada ao sector mobiliário. Depois de implementados os sistemas, estes foram apresentados a um conjunto de pessoas que foram inquiridas sobre os mesmos, por forma a avaliar a interação com cada um. Através dos resultados obtidos da avaliação dos inquéritos entregues, foi possível concluir que, para uma grande parte das operações implementadas, existe uma preferência para que a realização da operação seja o mais similar à sua execução num contexto real.