Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-05-09T19:09:21Z No. of bitstreams: 1 ANA CRISTINA ALVES DE OLIVEIRA DANTAS - TESE PPGCC 2015..pdf: 7095339 bytes, checksum: 1129b2ebd21ae60871fd33c142249912 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-09T19:09:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ANA CRISTINA ALVES DE OLIVEIRA DANTAS - TESE PPGCC 2015..pdf: 7095339 bytes, checksum: 1129b2ebd21ae60871fd33c142249912 (MD5) Previous issue date: 2015-11-30 / A computação em nuvem define uma infraestrutura virtual para prestação de serviços em rede sob demanda. Os clientes contratam serviços em que a infraestrutura primária de hardware e software encontra-se em centros de dados remotos e não localmente e sobre seu próprio domínio. Há uma necessidade de ferramentas de monitoramento regulatório, que possam operar dentro da infraestrutura do provedor, ou fora dele, deixando os clientes a par do estado atual ou do histórico do desempenho dos serviços contratados. A computação em nuvem é fortemente dependente das redes computadores e o desempenho dos serviços em nuvem pode ser monitorado via métricas de rede. O conhecimento de métricas de desempenho sobre a execução dos serviços contribui para promover a relação de confiança entre cliente e provedor, bem como fornece subsídios para contestações em faturas, caso necessário. Um modelo detarifaçãoconfiável envolve a disponibilização de métricas de desempenho dos serviços contratados, de modo que o cliente possa aferir as tarifas cobradas. Clientes e provedores podem alternar papeis em diferentes níveis de prestação de serviços de computação em nuvem. Um cliente no nível de infraestrutura pode ser um provedor de dados, por exemplo. Um modelo de tarifação confiável fornece subsídios também ao provedor de serviços para melhorar a alocação de recursos, bem como indicadores para investimentos em infraestrutura que evitem perdas financeiras causadas pelo pagamento de multas por descumprimento de acordo de nível de serviço. O objeto desta tese de doutorado é desenvolver um modelo para tarifação confiável de serviços de computação em nuvem que envolva a detecção e notificação de anomalias de tráfego de rede em tempo real que auxilie na estimativa do custo causado por tais anomalias para o modelo de negócio e que contribua para um processo de alocação de recursos capaz de reduzir custos com penalidades financeiras. A validação do modelo foi realizada por meio de escalonamento de recursos baseado em custo. O modelo de tarifação confiável integrado ao mecanismo de escalonamento reduziu custos e perdas financeiras provenientes de violações de acordos de nível de serviço. / Cloud computing defines a virtual infrastructure to provide network services on demand. Customers contract services where the primary infrastructure of hardware software is in remote data centers and on the customer own domain. Sharing the same network, or the same physical machine, amongvarious tenants entails some concerns related to information confidentiality, security, troubleshooting, separation of responsibilities for guaranteeing the quality of the technical goals across the different abstraction levels, and how the customer may monitor the use of services and eventual failures. Prior to cloud computing, allowed the service providers dominate the entire chain of information, providing information to enable them to manage the business globally to avoid financial losses and increase profits. With the use of cloud computing services, the customer possesses no control over levels virtualization services that are supporting the level you are operating. A client in infrastructure level can be a data provider, for instance. Thus, it is important to have appropriate tools to keep track of the performance of the contracted services. Cloud computing is heavily dependent on computer networks. In this sense, it is abusiness differential to provide network performance metrics either for the customers, which is an important non-functional requirement that is sometimes ignored by many cloud service providers. The disposal of real-time performance metrics contributes to promote trust relationship between customer and provider, and to aid the provider to better dimension resources to avoid finacial losses. The object of this doctoral thesis is to develop a model for reliable charging of cloud computing services cloud that accomplishes the network traffic anomaly detection and appropriate notification in real time, as well as enables the estimation of the cost caused by anomalies to business model.

Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-12T17:32:13Z No. of bitstreams: 2 Dissertação Thiago Vieira.pdf: 1199574 bytes, checksum: 81f443f0b4fbf4d223cda440cc56d722 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T14:22:30Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação Thiago Vieira.pdf: 1199574 bytes, checksum: 81f443f0b4fbf4d223cda440cc56d722 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T14:22:30Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação Thiago Vieira.pdf: 1199574 bytes, checksum: 81f443f0b4fbf4d223cda440cc56d722 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-03-05 / Distributed systems has been adopted for building modern Internet services and cloud computing infrastructures, in order to obtain services with high performance, scalability, and reliability. Cloud computing SLAs require low time to identify, diagnose and solve problems in a cloud computing production infrastructure, in order to avoid negative impacts into the quality of service provided for its clients. Thus, the detection of error causes, diagnose and reproduction of errors are challenges that motivate efforts to the development of less intrusive mechanisms for monitoring and debugging distributed applications at runtime. Network traffic analysis is one option to the distributed systems measurement, although there are limitations on capacity to process large amounts of network traffic in short time, and on scalability to process network traffic where there is variation of resource demand. The goal of this dissertation is to analyse the processing capacity problem for measuring distributed systems through network traffic analysis, in order to evaluate the performance of distributed systems at a data center, using commodity hardware and cloud computing services, in a minimally intrusive way. We propose a new approach based on MapReduce, for deep inspection of distributed application traffic, in order to evaluate the performance of distributed systems at runtime, using commodity hardware. In this dissertation we evaluated the effectiveness of MapReduce for a deep packet inspection algorithm, its processing capacity, completion time speedup, processing capacity scalability, and the behavior followed by MapReduce phases, when applied to deep packet inspection for extracting indicators of distributed applications. / Sistemas distribuídos têm sido utilizados na construção de modernos serviços da Internet e infraestrutura de computação em núvem, com o intuito de obter serviços com alto desempenho, escalabilidade e confiabilidade. Os acordos de níves de serviço adotados pela computação na núvem requerem um reduzido tempo para identificar, diagnosticar e solucionar problemas em sua infraestrutura, de modo a evitar que problemas gerem impactos negativos na qualidade dos serviços prestados aos seus clientes. Então, a detecção de causas de erros, diagnóstico e reprodução de erros provenientes de sistemas distribuídos são desafios que motivam esforços para o desenvolvimento de mecanismos menos intrusivos e mais eficientes, para o monitoramento e depuração de aplicações distribuídas em tempo de execução. A análise de tráfego de rede é uma opção para a medição de sistemas distribuídos, embora haja limitações na capacidade de processar grande quantidade de tráfego de rede em curto tempo, e na escalabilidade para processar tráfego de rede sob variação de demanda de recursos. O objetivo desta dissertação é analisar o problema da capacidade de processamento para mensurar sistemas distribuídos através da análise de tráfego de rede, com o intuito de avaliar o desempenho de sistemas distribuídos de um data center, usando hardware não especializado e serviços de computação em núvem, de uma forma minimamente intrusiva. Nós propusemos uma nova abordagem baseada em MapReduce para profundamente inspecionar tráfego de rede de aplicações distribuídas, com o objetivo de avaliar o desempenho de sistemas distribuídos em tempo de execução, usando hardware não especializado. Nesta dissertação nós avaliamos a eficácia do MapReduce para um algoritimo de avaliação profunda de pacotes, sua capacidade de processamento, o ganho no tempo de conclusão de tarefas, a escalabilidade na capacidade de processamento, e o comportamento seguido pelas fases do MapReduce, quando aplicado à inspeção profunda de pacotes, para extrair indicadores de aplicações distribuídas.