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AdaptMCloud: uma estrat?gia para adapta??o din?mica de aplica??es Multi-Cloud / AdaptMCloud: a strategy for dynamic adaptation of Multi-Cloud applicationsAlmeida, Andr? Gustavo Duarte de 25 November 2015 (has links)
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Previous issue date: 2015-11-25 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / Ag?ncia Nacional do Petr?leo - ANP / Aplica??es Multi-Cloud s?o compostas de servi?os oferecidos por m?ltiplas plataformas de
nuvem, onde o usu?rio/desenvolvedor tem pleno conhecimento da utiliza??o dessas plataformas.
O uso de m?ltiplas plataformas de nuvem evita os seguintes problemas: (i) vendor
lock-in, que consiste na depend?ncia da aplica??o de uma determinada plataforma de nuvem,
o que ? prejudicial no caso de degrada??o ou falha nos servi?os da plataforma, ou at?
mesmo aumento do pre?o do uso do servi?o; (ii) degrada??o ou falha da aplica??o devido
a flutua??es da qualidade de servi?o (QoS) provida por alguma plataforma de nuvem,
ou mesmo devido a falha em algum servi?o. No cen?rio multi-cloud ? poss?vel se trocar
um servi?o em falha ou com problemas de QoS por um equivalente de outra plataforma
de nuvem. Para que uma aplica??o consiga adotar a perspectiva multi-cloud ? necess?rio
criar mecanismos que sejam capazes de selecionar quais servi?os de nuvem/plataformas
devem ser usados, de acordo com os requisitos determinados pelo programador/usu?rio.
Nesse contexto, as maiores dificuldades em termos de desenvolvimento de tais aplica??es
abrangem quest?es como: (i) a escolha de quais servi?os e de plataformas de computa??o
em nuvem subjacentes devem ser usadas com base nos requisitos definidos de funcionalidade
e de qualidade pelo usu?rio, (ii) a necessidade de monitorar continuamente as
informa??es din?micas (tais como tempo de resposta, disponibilidade, pre?o, disponibilidade),
relacionadas com servi?os de nuvem, al?m da variedade ampla de servi?os, e (iii)
a necessidade de se adaptar a aplica??o no caso de viola??es de QoS que afetam os seus
requisitos. Essa tese de doutorado prop?e uma abordagem para adapta??o din?mica de
aplica??es multi-cloud que se aplica quando um servi?o fica indispon?vel ou quando os
requisitos definidos pelo usu?rio/desenvolvedor apontam que outra configura??o multicloud
dispon?vel atende de forma mais eficiente. Dessa forma, esse trabalho prop?e uma
estrat?gia composta por duas fases. A primeira fase consiste na modelagem da aplica??o,
que explora a capacidade de representa??o de similaridades e variabilidades propostas
no contexto do paradigma de linhas de produto de software (LPS). Nessa fase ? usado
um modelo de features estendido para especificar a configura??o de servi?os de nuvens
a ser usado pela aplica??o (similaridades) e os diferentes poss?veis provedores para cada
servi?o (variabilidades). Al?m disso, os requisitos n?o-funcionais associados aos servi?os
de nuvem s?o especificados nesse modelo atrav?s de propriedades que descrevem informa??es
din?micas sobre esses servi?os. A segunda fase consiste em um processo auton?mico
baseado no loop de controle MAPE-K, que ? respons?vel por selecionar, de forma otimizada,
uma configura??o multi-cloud que atenda aos requisitos estabelecidos, e que execute
a adapta??o. A estrat?gia de adapta??o proposta ? independente da t?cnica de programa??o
usada para realizar a adapta??o. Nesse trabalho implementamos a estrat?gia de
adapta??o usando v?rias t?cnicas de programa??o como programa??o orientada a aspectos,
programa??o orientada a contexto e programa??o orientada a componentes e servi?os.
Com base nas etapas propostas, procuramos avaliar os seguintes itens: (i) se o processo
de modelagem e especifica??o de requisitos n?o-funcionais ? capaz de garantir o efetivo
acompanhamento da satisfa??o do usu?rio; (ii) se o processo otimizado de sele??o apresenta
ganhos significativos quando comparado com abordagem sequencial; e (iii) quais
t?cnicas apresentam a melhor rela??o custo-benef?cio, quando comparado os esfor?os para
desenvolvimento/modularidade e desempenho. / Multi-Cloud Applications are composed of services offered by multiple cloud platforms
where the user/developer has full knowledge of the use of such platforms. The use of
multiple cloud platforms avoids the following problems: (i) vendor lock-in, which is dependency
on the application of a certain cloud platform, which is prejudicial in the case
of degradation or failure of platform services, or even price increasing on service usage;
(ii) degradation or failure of the application due to fluctuations in quality of service (QoS)
provided by some cloud platform, or even due to a failure of any service. In multi-cloud
scenario is possible to change a service in failure or with QoS problems for an equivalent
of another cloud platform. So that an application can adopt the perspective multi-cloud
is necessary to create mechanisms that are able to select which cloud services/platforms
should be used in accordance with the requirements determined by the programmer/user.
In this context, the major challenges in terms of development of such applications include
questions such as: (i) the choice of which underlying services and cloud computing platforms
should be used based on the defined user requirements in terms of functionality and
quality (ii) the need to continually monitor the dynamic information (such as response
time, availability, price, availability), related to cloud services, in addition to the wide
variety of services, and (iii) the need to adapt the application if QoS violations affect user
defined requirements. This PhD thesis proposes an approach for dynamic adaptation of
multi-cloud applications to be applied when a service is unavailable or when the requirements
set by the user/developer point out that other available multi-cloud configuration
meets more efficiently. Thus, this work proposes a strategy composed of two phases. The
first phase consists of the application modeling, exploring the similarities representation
capacity and variability proposals in the context of the paradigm of Software Product
Lines (SPL). In this phase it is used an extended feature model to specify the cloud
service configuration to be used by the application (similarities) and the different possible
providers for each service (variability). Furthermore, the non-functional requirements
associated with cloud services are specified by properties in this model by describing dynamic
information about these services. The second phase consists of an autonomic process
based on MAPE-K control loop, which is responsible for selecting, optimally, a multicloud
configuration that meets the established requirements, and perform the adaptation.
The adaptation strategy proposed is independent of the used programming technique
for performing the adaptation. In this work we implement the adaptation strategy using
various programming techniques such as aspect-oriented programming, context-oriented
programming and components and services oriented programming. Based on the proposed
steps, we tried to assess the following: (i) the process of modeling and the specification of
non-functional requirements can ensure effective monitoring of user satisfaction; (ii) if the
optimal selection process presents significant gains compared to sequential approach; and
(iii) which techniques have the best trade-off when compared efforts to development/modularity
and performance.
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