Os experimentos buscam avaliar: (i) o desempenho ao fornecer mudanças dinâmicas de recursos de rede e nuvem; (ii) os ganhos gerais de eficiência de cloud-network slices; e (iii) o desempenho de aplicações ao lidar com a degradação de recursos em cenários com recursos limitados. A Tabela 3 contém os resultados detalhados acerca da quantidade de pedidos totais aceitos, pedidos totais aceitos para os recursos de largura de banda, CPU e RAM, e por fim pedidos rejeitos para o experimento com 100 slices.
Pedidos Aceitos Pedidos Ac.(BW) Pedidos Ac.(CPU) Pedidos Ac.(RAM) Pedidos Rejeitados
Regular 204.726 81.350 37.212 86.164 95.274
SLOTS 243.892 98.072 48.640 97.180 56.108
Tabela 3: Resultados dos experimentos com 100 slices
Durante os experimentos, como pode ser visto na Figura 14 o mecanismo Regular atingiu uma taxa de 204.726 pedidos aceitos de elasticidade, que é equivalente a 68,24% de 300.000 pedidos totais realizados. Desta forma, 95.274 pedidos de elasticidade foram negados devido a insuficiência de recursos em um determinado período do experimento, ou seja, não havia recursos disponíveis para atender uma demanda específica de elasticidade. Assim, a taxa de pedidos negados é equivalente a 31,76% de todos os 300.000 pedidos realizados. Ainda de acordo com a Figura 14, o mecanismo do SLOTS atingiu uma taxa de 243.892 pedidos de elasticidade aceitos, equivalente a 81,3% dos 300.000 pedidos totais requisitados. Já a taxa de negação de pedidos de elasticidade foi de 56.108, equivalente a 18,7% do total de pedidos requisitados (300.000). Fica claro que a razão para a melhoria de performance de pedidos aceitos deve-se ao fato da solução do SLOTS prover a habilidade de reusar os recursos residuais reservados por outras slices (slices) doadoras em benefício
de outras slices (slices) beneficiárias. A Figura 14 representa a quantidade de pedidos de elasticidade aceitos e rejeitados, identificando de forma detalhada a quantidade de pedidos aceitos por cada tipo de recurso.
Figura 14: Pedidos rejeitados e aceitos de forma detalhados (100 slices)
Visando inspecionar o impacto do custo computacional do mecanismo Regular e do SLOTS, realizamos uma análise aprofundada dos eventos de elasticidade ao longo do tempo do experimento. A Figura 15 mostra em detalhes os pedidos de elasticidade aceitos e rejeitados por ambos mecanismos durante o tempo de execução de 1.000 segundos. Por um lado, o mecanismo do SLOTS é capaz de otimizar significativamente a performance nos pedidos de elasticidade vertical. Por outro lado, o esquema de processamento de in- formações de slices doadoras e beneficiárias requer maiores capacidades de processamento e consequentemente mais tempo.
tempo necessário para realizar a elasticidade no experimento do mecanismo Regular foi de 2,38 milissegundos. Além disso, com o uso do mecanismo do SLOTS, o tempo necessário para aplicar as ações de elasticidade foi de 5,10 milissegundos (114,28% a mais), uma vez que quando não existem recursos disponíveis o SLOTS utiliza seu esquema para tentar prover um impacto menor nos serviços das slices durante um período de escassez de recursos. Apesar do mecanismo do SLOTS ser 2,72 milissegundos mais lento que o mecanismo Regular, ou seja, mais que o dobro de tempo, conseguiu acomodar 13,06% a mais de pedidos do que o mecanismo Regular, o que equivale a 39.166 pedidos de elasticidade acomodados a mais, enquanto que conseguiu diminuir a quantidade de pedidos
negados na mesma proporção. Por fim, observa-se que o SLOTS provê um mecanismo capaz de lidar com a insuficiência de recursos em ambientes com escassez de recursos, podendo minimizar o impacto ocasionado aos serviços das slices, contudo, requerendo maiores capacidades de processamento e tempo para poder executar seu esquema.
Figura 15: Pedidos aceitos e rejeitados ao longo do tempo dos experimentos (100 slices)
A Tabela 4 contém os resultados detalhados acerca da quantidade de pedidos totais aceitos, pedidos totais aceitos para os recursos de largura de banda, CPU e RAM, e por fim pedidos rejeitos para o experimento com 500 slices.
Pedidos Aceitos Pedidos Ac.(BW) Pedidos Ac.(CPU) Pedidos Ac.(RAM) Pedidos Rejeitados
Regular 1.682.853 716.967 299.408 666.478 86.7147
SLOTS 2.056.643 842.124 396.545 817.974 493.357
Tabela 4: Resultados dos experimentos com 500 slices
De acordo com a Figura 16 o mecanismo Regular obteve uma taxa de aceitação de 1.682.853 requisições de elasticidade, totalizando 65,99% dos pedidos totais, que são 2.550.000. Já o SLOTS obteve uma taxa de aceitação de 2.056.643 pedidos de elastici- dade, totalizando 80,65% dos pedidos aceitos, sendo responsável por acomodar 14,66% de pedidos aceitos a mais quando comparado ao mecanismo Regular. Desta forma, o SLOTS conseguiu acomodar um total de 373.790 pedidos a mais que o Regular. Percebe-se que a maior diferença consiste nos pedidos relacionados aos recursos de RAM, onde o Regular
obteve uma taxa de aceitação de 666.478 (aproximadamente 26,13% dos pedidos totais) enquanto o SLOTS obteve 817.974 (aproximadamente 32,07% dos pedidos totais), ou seja, uma diferença de 151.496 pedidos a mais. Por outro lado, o Regular obteve uma taxa de negação de pedidos de elasticidade equivalente a 867.147, totalizando 34,01% quando comparado ao total de eventos (2.550.000). O SLOTS, por sua vez, conseguiu diminuir significativamente o número de pedidos negados, atingindo uma taxa de 493.357, ou seja, 19,35% dos pedidos totais. Portanto, a Figura 16 detalha a quantidade total de pedidos realizados bem como os pedidos rejeitados por cada mecanismo.
Figura 16: Pedidos rejeitados e aceitos de forma detalhados (500 slices)
A Figura 17 proporciona uma análise aprofundada dos pedidos de elasticidade acei- tos e negados por ambos mecanismos ao longo do tempo de execução dos experimentos. Observa-se ainda que os pedidos rejeitados pelo SLOTS começam a diminuir significati- vamente a partir dos 200 segundos do experimento e consegue estabilizar os valores até o final do experimento, porém com uma variância menor que no início do experimento. O mesmo ocorre com os pedidos aceitos, haja vista que pela natureza dos experimentos um pedido pode somente ser acomodado ou não. Da forma semelhante, o SLOTS mantém uma taxa de aceitação e rejeição mais linear, pois devido a utilização da distribuição Poisson os resultados da carga de trabalho não sofrem tanta variação, mantendo-se estáveis ao longo do experimento. Fica claro que mesmo com uma quantidade de slices mais significativa o SLOTS consegue manter seus níveis de qualidade, assegurando uma acomodação a mais de pedidos de elasticidade quando comparado ao mecanismo Regular.
Figura 17: Pedidos aceitos e rejeitados ao longo do tempo dos experimentos (500 slices)
O mecanismo Regular obteve um tempo de 3,25 (aproximadamente 51,02% do tempo de execução do SLOTS) milissegundos para prover os eventos de elasticidade, enquanto o SLOTS necessitou de 6,37 milissegundos para prover os eventos de elasticidade. O SLOTS necessitou de 3,12 milissegundos a mais, ou seja, 96% a mais de tempo que o mecanismo Regular. Apesar do mecanismo do SLOTS ser mais lento que o mecanismo Regular, o SLOTS mostra muitos benefícios quando comparado ao Regular, sendo que para a quantidade de slices do experimento o tempo necessário para executar as ações de elasticidade no SLOTS é relativamente curto, visto que os testes são realizados em um ambiente extremamente caótico para prover um cenário de escassez de recursos o mais real possível.
A Tabela 5 contém os resultados detalhados acerca da quantidade de pedidos totais aceitos, pedidos totais aceitos para os recursos de largura de banda, CPU e RAM, e por fim pedidos rejeitos para o experimento com 1.000 slices.
Pedidos Aceitos Pedidos Ac.(BW) Pedidos Ac.(CPU) Pedidos Ac.(RAM) Pedidos Rejeitados
Regular 5.098.854 2.157.073 896.999 2.044.782 2.701.146
SLOTS 6.282.633 2.568.675 1.208.068 2.505.890 1.517.367
Figura 18: Pedidos rejeitados e aceitos de forma detalhados (1.000 slices)
A Figura 18 detalha todos os pedidos aceitos e rejeitados por ambos mecanismos, fazendo ainda a distinção dos pedidos aceitos com relação aos tipos de recurso em aná- lise. Neste sentido, observa-se que ambos mecanismos obtiveram uma taxa de pedidos de elasticidade totalizando 7.800.000 pedidos. O mecanismo Regular obteve uma taxa de aceitação de 65,37%, totalizando 5.098.854 pedidos. Por outro lado, o SLOTS obteve uma taxa de aceitação de 80,55% dos pedidos realizados, ou seja, obteve uma melhoria de 15,18% (1.183.779 de pedidos a mais). Observa-se ainda que o recurso que obteve maior diferença de pedidos entre o Regular e o SLOTS foi o recurso de RAM, totalizando 461.108 pedidos a mais realizados pelo SLOTS. Já a taxa de rejeição do Regular foi de 2.701.146, ou seja, 34,63% dos pedidos totais, enquanto que o SLOTS obteve uma taxa de rejeição de pedidos de 1.517.367, ou seja, 19,45%, obtendo assim uma quantidade de melhoria de 15,18% (1.183.779 de pedidos a menos) com relação aos pedidos negados.
Uma análise mais aprofundada por ser realizada ao analisar-se a Figura 19, onde pode- se identificar a quantidade de pedidos aceitos e negados por ambos mecanismos durante o tempo de execução dos algoritmos. Os experimentos com 1.000 slices obtiveram menos variações que os demais experimentos, sendo que mais uma vez o mecanismo Regular manteve-se linear na quantidade de pedidos aceitos e negados. Já o SLOTS tem uma tendência um pouco diferente, pois sempre mantém a diminuição da quantidade de pedidos negados enquanto aumenta a taxa de pedidos aceitos.
Figura 19: Pedidos aceitos e rejeitados ao longo do tempo dos experimentos (1.000 slices)
Com relação ao tempo para prover os eventos de elasticidade, o mecanismo Regular obteve um tempo de 4,2 milissegundos, enquanto o SLOTS demorou 9,77 milissegundos, ou seja, 132,61% a mais que o Regular. O SLOTS obteve um tempo de processamento quase o triplo do mecanismo Regular, contudo, os ganhos com pedidos aceitos a mais e menos pedidos rejeitados que o Regular são satisfatórios, haja vista que a quantidade de tempo necessário para prover os ganhos não tem tanto impacto, levando-se em consideração a quantidade de slices do experimento.
5.3.3
Análise e Discussão dos Resultados
Esta Seção discute os resultados adquiridos com os experimentos relacionados a 100, 500 e 1.000 slices. A Tabela 6 mostra o comportamento da taxa de aceitação de negação de pedidos de elasticidade dos três experimentos. Os dados são mostrados e discutidos em termos de porcentagem, visando verificar o comportamento dos dois mecanismos nos três diferentes cenários abordados. Com 100, 500 e 1.000 slices o mecanismo Regular obteve respectivamente uma taxa de aceitação de 68,24%, 65,99% e 65,37%, enquanto que o SLOTS obteve 81,3%, 80,65% e 80,55% respectivamente. Para a mesma quantidade de slices os pedidos negados para o mecanismo Regular foram de 31,76%, 34,01% e 34,63%, sendo que para o SLOTS os mesmos valores são de 18,7%, 19,35% e 19,45%.
100 slices 500 slices 1.000 slices
Regular (Aceitos) 68,24% 65,99% 65,37%
SLOTS (Aceitos) 81,3% 80,65% 80,55
Regular (Rejeitados) 31,76% 34,01% 34,63%
SLOTS (Rejeitados) 18,7% 19,35% 19,45%
Tabela 6: Comparação da performance de pedidos aceitos e rejeitados nos experimentos
Observa-se que o mecanismo Regular obteve quedas de melhorias significativas ao longo dos três experimentos, mostrando-se uma solução pouco confiável, pois a medida em que a quantidade de slices aumenta sua eficácia diminui drasticamente, fazendo que esta solução torne-se inflexível para ambientes complexos definidos por slices. Já o SLOTS manteve sua eficácia estável durante os três experimentos, mostrando-se como um meca- nismo confiável e com altas taxas de aceitação, podendo ser amplamente difundido em sistemas definidos por slices.
O mesmo comportamento ocorre com a taxa de negação de pedidos, pois o Regular mostrou-se menos eficiente a medida em que a quantidade de slices aumentou, uma vez que do primeiro experimento (100 slices) para o segundo experimento (500 slices) obteve uma queda de desempenho aproximadamente de 7,08% e do primeiro (100 slices) para o terceiro experimento (1.000 slices) uma queda de eficácia de aproximadamente 9,03%. Já o SLOTS em contrapartida conseguiu manter estável seus níveis de negações de pedidos de elasticidade de acordo com a quantidade de slices processadas, visto que do primeiro experimento (100 slices) para o segundo (500 slices) obteve uma queda de desempenho de aproximadamente 3,47% e do primeiro (100 slices) para o terceiro experimento (1.000 slices) uma queda de aproximadamente 4,01%.
O SLOTS mostra-se como um mecanismo capaz de atuar bem em ambientes de cloud- network slices a partir de situações crítica com escassez de recursos. Os experimentos realizado mostraram que o SLOTS fornece um mecanismo capaz de contornar a escassez de recursos e desta forma minimizar o impacto ocasionado aos serviços das slices du- rante momentos críticos de insuficiência de recursos. Além disso, através da avaliação, foi possível identificar que o SLOTS supera as abordagens tradicionais de elasticidade para o gerenciamento de recursos em infraestruturas de sistemas cloud-network definidos por slices.