Novas soluções para o planejamento de capacidade de aplicações em nuvens de infraestrutura-como-serviço

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Cunha, Matheus Ciríaco Cerqueira
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Computação em nuvem
Tecnologia da informação
Link de acesso: https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/110062
Resumo: Um dos principais desafios enfrentados pelos usuários de nuvens que oferecem infraestruturacomo-serviço (IaaS) é planejar adequadamente a capacidade dos recursos da nuvem necessários às suas aplicações. Esta tese propõe uma nova abordagem para apoiar o planejamento da capacidade de aplicações em nuvens IaaS, denominada inferência de desempenho. A nova abordagem tem como premissa a definição de uma relação de capacidade entre as diferentes configurações de recursos oferecidas por um provedor de nuvem, com a qual é possível prever (ou ¿inferir¿), com alto grau de precisão, o desempenho esperado de uma aplicação para determinadas configurações de recursos. A predição é realizada com base no desempenho observado para outras configurações de recursos do mesmo provedor. Dessa forma, a abordagem consegue reduzir, de forma significativa, o número total de configurações que precisam ser de fato testadas na nuvem,implicando em menores custo e tempo para o processo de planejamento. A abordagem de inferência de desempenho foi avaliada empiricamente, como solução para apoiar o planejamento da capacidade de duas aplicações de código aberto de domínios distintos (WordPress e TeraSort), as quais foram sistematicamente testadas em uma nuvem IaaS pública (Amazon EC2), considerando diferentes configurações de máquinas virtuais e diferentes níveis de demanda. Os resultados obtidos mostram que a nova abordagem consegue oferecer ao mesmo tempo alta eficiência e alta acurácia, sendo uma promissora alternativa ao planejamento de capacidade realizado de forma exaustiva bem como a outras soluções relacionadas recentemente propostas na literatura. Palavras-chaves: Computação em Nuvem. Planejamento de Capacidade. Inferência de Desempenho.
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