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A monitoring system for WattDB : an energy-proportional database cluster

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A monitoring system for WattDB : an energy-proportional database cluster

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Título A monitoring system for WattDB : an energy-proportional database cluster
Autor Dusso, Pedro Martins
Orientador Geyer, Claudio Fernando Resin
Co-orientador Schall, Daniel
Data 2012
Nível Graduação
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Instituto de Informática. Curso de Ciência da Computação: Ênfase em Ciência da Computação: Bacharelado.
Assunto Cluster
Processamento paralelo
[en] Database
[en] Database-monitoring
[en] Distributed-monitoring
[en] Energy-proportionality
[en] WattDB
Resumo WattDB é um sistema de banco de dados localmente distribuído. Seu objetivo é balancear proporcionalmente o consumo de energia com a carga de trabalho do sistema, dinamicamente ligando e desligando seus nodos individualmente. A monitoração do sistema é um bloco básico para possibilitar medidas adaptativas e autônomas, tendo um papel especial dentro das dinâmicas do cluster. Esse trabalho contribui com um framework para monitorar e armazenar estatísticas de uso do sistema e eventos de interesse dentro do escopo do banco de dados. As informações monitoradas são mapeadas, coletadas, consolidadas para então serem salvas num banco de dados histórico, que pode ser usado para prever futuras cargas de trabalho no cluster. Este framework visa ser preciso, fornecer dados relevantes e constantes, sem provocar sobrecarga de trabalho nos nós e na rede.
Abstract WattDB is a locally distributed database system that runs on a cluster of lightweight nodes. It aims to balance power consumption proportionally to the system’s load by dynamically powering its nodes individually up and down. Monitoring can serve as a basic building block for enabling adaptive and autonomic techniques, taking a special place in the cluster dynamics. This work provides a framework for monitoring and storing system usage counters and events of interest within the database. Monitored information is mapped, collected and consolidated to be saved in a historical database, which can be used to predict future query workloads in the cluster. This framework aims to be accurate, provide relevant and timely data, incurring low overhead in the nodes and in the network.
Tipo Trabalho de conclusão de graduação
URI http://hdl.handle.net/10183/54146
Arquivos Descrição Formato
000855684.pdf (1.087Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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