SIMF: um framework de injeção e monitoramento de falhas de nuvens computacionais utilizando SPN

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: OLIVEIRA, Aline Santana Oliveira
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Ciência da computação
Redes de Petri
Computação em nuvem
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/27928
Resumo: A computação em nuvem é um paradigma computacional que vem sendo utilizado ao longo dos últimos anos devido as suas características de provisionamento de recursos de forma escalável, onde seus usuários pagam apenas por aquilo que consomem. Esse modelo computacional possibilita que diversos serviços sejam ofertados a partir da sua Infraestrutura como Serviço. Porém, a falha de componentes dos recursos da nuvem é algo bastante comum e que afeta diretamente a disponibilidade dos serviços que os utilizam. Dessa forma, surgiu o interesse na área da pesquisa acadêmica em estudar e avaliar esse ambiente a fim de garantir alta disponibilidade em serviços na nuvem. Para auxiliar na avaliação desses serviços, os pesquisadores desenvolvem ferramentas, entretanto a maioria dos softwares precisam de atualizações constantes para que se adaptarem ao ambiente no qual foi desenvolvido o que leva o usuário ao retrabalho. Sendo assim, este trabalho tem como proposta desenvolver um framework que auxilie o pesquisador no estudo de disponibilidade de serviços de nuvem computacional. Esse framework utiliza SPN (Stochastic Petri Nets) como um mecanismo de injeção de falhas, que permite que o usuário avalie vários modelos de nuvens computacionais pois o framework não sofrerá modificação para se adequar ao ambiente computacional que será avaliado. Além disso a solução proposta monitora o ambiente e informa ao usuário os tempos de falha e reparo do sistema. Nossos resultados mostraram que o framework foi eficiente e eficaz no resultado da disponibilidade dos modelos avaliados no estudos de caso.
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