Designing, building, and implementing a private cloud hosting solution can be challenging. This report aims to unify research in multiple areas within cloud hosting to simplify the process by presenting a comprehensive ground-up approach. The proposed approach includes methods used to decide which models and paradigms to be used, such as abstraction level and infrastructure scale. A step-by-step guide is presented, with all considerations made along the way. The result is a platform accessible from a web browser or through a command-line interface and hosts services such as servers for machine learning and containerized applications in Kubernetes. Further work includes increasing the abstraction layer and enabling hardware enrollment over the network. Moreover, whether this implementation will scale in an intended way remains to be examined. / Att designa, bygga och implementera en privat plattform för molntjänster kan vara utmanande. Den här rapportens mål är att sammanställa forskning inom flera olika områden av cloud-hosting genom ett omfattande och grundligt tillvägagångsätt. Det förslagna tillvägagångsättet inkluderar metoder för att bestämma vilka modeller och paradigmer som ska användas, såsom abstraktionsnivå och skala av infrastruktur. Rapporten presenterar en guide till processen, med alla överväganden som gjordes längs vägen. Resultatet är en plattform som är tillgänglig från en webbläsare eller via en kommandotolk, och agerar värd för tjänster som servrar för maskininlärning och containeriserade applikationer i Kubernetes. Ytterligare arbete inkluderar att abstrahera bort fler aspekter och möjliggöra registrering av ny hårdvara över nätverket. Det återstår att undersöka om denna implementering kommer kunna skala på tänkt sätt.

Submitted by GUSTAVO CESAR BRUSCHI null (gustavo@bruschi.net) on 2016-06-30T22:02:25Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_GustavoBruschi_FINAL(CORRIGIDO)_v2.pdf: 2377456 bytes, checksum: 41a5c87825aeb7131a629aee63fc450d (MD5) / Rejected by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo a orientação abaixo: O arquivo submetido está sem a ficha catalográfica. A versão submetida por você é considerada a versão final da dissertação/tese, portanto não poderá ocorrer qualquer alteração em seu conteúdo após a aprovação. Corrija esta informação e realize uma nova submissão contendo o arquivo correto. Agradecemos a compreensão. on 2016-07-04T18:38:19Z (GMT) / Submitted by GUSTAVO CESAR BRUSCHI null (gustavo@bruschi.net) on 2016-07-05T13:38:34Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao_GustavoBruschi_FINAL(CORRIGIDO)_v2.pdf: 2377456 bytes, checksum: 41a5c87825aeb7131a629aee63fc450d (MD5) Dissertacao_GustavoBruschi_FINAL(CORRIGIDO)_v2.pdf: 2402200 bytes, checksum: 7d077bcd92c83a83ef1a9502d794312d (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-07-07T16:26:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 bruschi_gc_me_sjrp.pdf: 2402200 bytes, checksum: 7d077bcd92c83a83ef1a9502d794312d (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-07T16:26:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 bruschi_gc_me_sjrp.pdf: 2402200 bytes, checksum: 7d077bcd92c83a83ef1a9502d794312d (MD5) Previous issue date: 2016-06-01 / A Computação em Nuvem tornou-se sinônimo de qualidade e eficiência em investimento na área de Tecnologia de Informação, criando novos desafios para o processamento e integração de dados. O desempenho da solução adotada é um ponto chave para o sucesso de uma solução em Nuvem, assim como a maneira como as máquinas virtuais realizam a leitura e gravação no armazenamento, podem ser determinantes para uma melhor utilização desta solução. Este trabalho apresenta o StackAct, um mecanismo que permite realizar o monitoramento e obter dados, em uma Nuvem IaaS, relativos ao consumo de recursos computacionais de uma solução em três camadas utilizando orquestrador Apache CloudStack com hypervisor XenServer e armazenamento dos dados no sistema Openfiler. Foram realizados testes de desempenho utilizando três diferentes tipos de perfil de instâncias em uma nuvem computacional privada, possibilitando mensurar os consumos de CPU, E/S e Memória nas três camadas envolvidas, com diferentes tipos de ofertas de serviços. Os testes resultaram em um comparativo entre cada item analisado para cada camada individual, onde foi possível detectar uma pequena variação entre as diferentes configurações de testes devido a forma como a camada do hypervisor enfileira as requisições realizadas pela camada do orquestrador. Já no comparativo realizado entre as camadas, foi possível constatar o alto consumo de disco na camada de armazenamento de dados, em especial E/S de gravação de dados, que levaram a realização de outros testes utilizando disco de estado sólido na camada de armazenamento, tendo um grande impacto no desempenho da solução como um todo. Foi detectado também um alto consumo de memória na camada hypervisor, que é justificada pela alocação do próprio hypervisor além das VMs que estão sendo criadas e utilizadas no processo. / Cloud Computing has become synonymous of quality, efficiency, and return of investment in Information Technology, creating new challenges for processing and data integrations. The performance of the adopted solution is a key to the success of a solution on Cloud, as well as the way that virtual machines use reading and writing to storage, which can be decisive for a better use of this solution. This work presents the StackAct, a mechanism that allows for monitoring and obtaining data on the consumption of computing resources of a solution in three layers using orchestrator IaaS Apache CloudStack with XenServer hypervisor and storage of data on the NAS OpenFiler system. Based on this mechanism, performance tests were conducted using three different instances of a private cloud. CPU, I/O, and memory usages in the three layers involved were measured with different types of loads. The tests resulted in a comparison between each item analyzed for each individual layer, and it was possible to detect a slight variation between the different configurations of tests because of the way that the hypervisor layer queues the requests made by the orchestrator layer. In the comparison made between the layers, it was possible to high consumption of disk in the data storage layer, in particular I/O data recording, which led to other tests using solid state disk in the storage layer, having an high impact on the performance of the solution as a whole. It was also detected high memory in the hypervisor layer, which is justified by the allocation of the hypervisor itself beyond the VMs being created and used in the process.