BenchXtend: uma ferramenta para medir a elasticidade de sistemas de banco de dados em nuvem

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Almeida, Rodrigo Félix de
• Orientador(a): Machado, Javam de Castro
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Ciência da computação; Benchmarking; Elasticity; Databases; Cloud; Elasticidade
• Link de acesso: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/18559

Nos últimos anos, a computação em nuvem tem atraído a atenção tanto da indústria quanto do meio acadêmico, tornando-se comum encontrar na literatura relatos de adoção de computação em nuvem por parte de empresas e instituições acadêmicas. Uma vez que a maioria das aplicações em nuvem são orientadas a dados, sistemas de gerenciamento de bancos de dados são componentes críticos das aplicações. Novos sistemas de bancos de dados surgiram para atender a novos requisitos de aplicações altamente escaláveis em nuvem. Esses sistemas possuem diferenças marcantes quando comparados com sistemas relacionais tradicionais. Além disso, uma vez que elasticidade é um recurso chave da computação em nuvem e um diferencial desse paradigma, esses novos sistemas de bancos de dados também devem prover elasticidade. Juntamente com o surgimento desses novos sistemas, surge também a necessidade de avaliá-los. Ferramentas tradicionais de benchmark para bancos de dados não são suficientes para analisar as especificidades desses sistemas em nuvem. Assim, novas ferramentas de benchmark são necessárias para avaliar adequadamente esses sistemas em nuvem e como medir o quão elásticos eles são. Antes de avaliar e calcular a elasticidade desses sistemas, se faz necessária a definição de um modelo com métricas de elasticidade que façam sentido tanto para consumidores quanto provedores. Nesse trabalho apresentamos BenchXtend, uma ferramenta, que estende o Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB), para benchmarking e medição de elasticidade de bancos de dados em nuvem. Como parte desse trabalho, propomos um modelo com métricas a partir das perspectivas dos consumidores e dos provedores para medir a elasticidade. Por fim, avaliamos nossa solução através de experimentos e verificamos que nossa ferramenta foi capaz de variar a carga de trabalho, como esperado, e que nossas métricas conseguiram capturar a variação de elasticidade nos cenários analisados.