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Algoritmo Particle Swarm para escalonamento de máquinas virtuais em computação em nuvem

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Silva, Wellington Francisco da
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 Estadual Paulista (Unesp)
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
Virtualização
Escalonamento de recursos
Cloud computing
Resource scalability
Virtualization
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/180354
Resumo: A demanda computacional dos últimos anos fez um novo paradigma computacional tornar-se extremamente necessário para suprir a demanda por recursos. A computação em nuvem tem sido muito usada e é realidade em todos setores que demandam uso computacional aliado com segurança e com facilidade de gerenciamento. Data Centers gigantescos foram criados para atender uma demanda cada vez maior. Processamento, memória e armazenamento são entregues a clientes finais que não tem a preocupação com energia, resfriamento, hardware, software, licenças e gerenciamento, pagando apenas pelo que realmente necessita. Considerando que o usuário solicita recursos para executar uma determinada tarefa, faz-se necessária a criação de mecanismos eficientes de alocação de recursos e métricas de cobrança justas. Neste trabalho é feita uma revisão de conceitos de computação em nuvem, virtualização e escalonamento de recursos. São analisados alguns algoritmos de escalonamento. Utiliza o algoritmo particle swarm como base para escalonar máquinas virtuais na classe de infraestrutura como serviço(IaaS). Busca o ambiente que atenda a necessidade de recursos solicitados e o QoS (qualidade de serviço) contratado. Por fim é implementado o algoritmo particle swarm para fazer análise da melhor configuração de parâmetros para atender a demanda de alocação de máquina virtual em computação em nuvem. É considerado para o cálculo a quantidade de CPU, memória e disco. Os resultados mostraram que o algoritmo é eficiente para ser utilizado para escalonar máquinas virtuais em computação em nuvem.
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