Computação em nuvem é um paradigma em que provedores oferecem recursos computacionais como serviços, que são contratados sob demanda e são acessados através da Internet. Os conjuntos de recursos computacionais contratados são chamados de cloud slices, cujo monitoramento fornece métricas essenciais para atividades como a operação da infraestrutura, verificação do cumprimento de SLAs e medição da qualidade do serviço percebida pelos usuários. Além disso, o monitoramento também é oferecido como serviço para os usuários, que podem contratar métricas ou serviços de monitoramento diferenciados para seus cloud slices. O conjunto de métricas associadas a um cloud slice juntamente com as configurações necessárias para coletá-las pelas soluções de monitoramento é chamado de monitoring slice, cuja função é acompanhar o funcionamento do cloud slice. Entretanto, a escolha de soluções para serem utilizadas nos monitoring slices é prejudicada pela falta de integração entre soluções e plataformas de computação em nuvem. Para contornar esta falta de integração, os administradores precisam implementar scripts geralmente complexos para coletar informações sobre os cloud slices hospedados na plataforma, descobrir as operações realizadas na plataforma, determinar quais destas operações precisam ser refletidas no monitoramento de acordo com as necessidades do administrador e gerar as configurações dos monitoring slices. Nesta dissertação é proposto um framework que mantém monitoring slices atualizados automaticamente quando cloud slices são criados, modificados ou destruídos na plataforma de nuvem. Neste framework, os monitoring slices são mantidos de acordo com regras predefinidas pelos administradores oferecendo a flexibilidade que não está disponível nas soluções de monitoramento atuais. Desta forma, o desenvolvimento de scripts complexos é substituído pela configuração dos componentes do framework de acordo com as necessidades dos administradores em relação ao monitoramento. Estes componentes realizam a integração do framework com as plataformas e soluções de monitoramento e podem já ter sido desenvolvidos por terceiros. Caso o componente necessário não esteja disponível, o administrador pode desenvolvê-lo facilmente aproveitando as funcionalidades oferecidas pelo framework. Para avaliar o framework no contexto de nuvens do modelo IaaS, foi desenvolvido o protótipo chamado FlexACMS (Flexible Automated Cloud Monitoring Slices). A avaliação do FlexACMS mostrou que o tempo de resposta para a criação de monitoring slices é independente do número de cloud slices no framework. Desta forma, foi demonstrada a viabilidade e escalabilidade do FlexACMS para a criação de monitoring slices para nuvens IaaS. / Cloud computing is a paradigm that providers offer computing resources as services, which are acquired on demand and are accessed through the Internet. The set of acquired computing resources are called cloud slices, whose monitoring offers essential metrics for activities as infrastructure operation, SLA supervision, and quality of service measurement. Beyond, the monitoring is also offered as a service to users, that can acquire both differentiated metrics or monitoring services to their cloud slices. The set of metrics associated to a cloud slice and the required configuration to collect them by monitoring solutions is called monitoring slice, whose function is keep up with the cloud slice functioning. However, the monitoring solution choice to compose monitoring slices is harmed by lack of integration between solutions and cloud platforms. To overcome this lack of integration, the administrators need to develop scripts usually complex to collect information about cloud slices hosted by the platform, to discover the operations performed in the platform, to determine which operations need to be reflected in the monitoring according to the administrator’s needs, and to generate the monitoring slice configuration. This dissertation proposes a framework that keeps monitoring slices updated automatically when cloud slices are created, modified, or destroyed in the cloud platform. In this framework, the monitoring slices are kept according to rules defined by administrators, which offers the flexibility that is not available in current monitoring solutions. In this way, the framework replaces the development of complex scripts by the configuration of framework’s components according to administrator’s needs in regards to monitoring. These components perform the framework integration with platforms and monitoring solutions and may be already developed by third parties. If required component is not available, the administrator can easily develop it availing functionalities offered by the framework. In order to evaluate the framework in the context of IaaS clouds, a prototype called FlexACMS (Flexible Automated Cloud Monitoring Slices) was developed. The FlexACMS evaluation showed that response time to create monitoring slices is independent of the number of cloud slices in the framework. In this way, the FlexACMS feasibility and scalability was demonstrated for creation of monitoring slices for IaaS clouds.

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2013. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2014-05-07T15:31:29Z No. of bitstreams: 1 2013_DinoMacedoAmaral.pdf: 5703112 bytes, checksum: 80101cbb06e3774e8a18678c5d2b4ea1 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-05-26T14:58:01Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_DinoMacedoAmaral.pdf: 5703112 bytes, checksum: 80101cbb06e3774e8a18678c5d2b4ea1 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-05-26T14:58:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_DinoMacedoAmaral.pdf: 5703112 bytes, checksum: 80101cbb06e3774e8a18678c5d2b4ea1 (MD5) / A preocupação com os dados armazenados em um ambiente de Computação em Nuvem tem sido amplamente discutido. Entre os desafios, há o problema de garantir a integridade e recuperabilidade dos dados armazenados remotamente. Com o objetivo de preencher esta lacuna, a comunidade de criptografia tem proposto alguns conceitos, entre eles: PDP (Prova de Possessão de Dados), PoW (Prova de Propriedade) e PoR (Prova de Recuperabilidade). Neste documento, fie proposto um novo esquema de PoR: Hy-SAIL (Hyper-Scalability, Availability and Integrity Layer). Nesta proposta, um PoR fie projetado e implementado usando Online Codes, um caso especial de Fountain Codes, . Para executar as verificações de integridade, propriedades em um Corpo de Galois, GF(2n), são usadas para construir um MAC com propriedade XOR homomórfica. Foi demonstrado que o Hy-SAIL é um sistema criptográfico seguro e escalável para fornecer disponibilidade dos dados armazenados remotamente, atendendo fias exigências no que tange fias complexidades de comunicação, armazenamento e processamento. Para tanto, apresenta-se um novo modelo adversarial que concentra as principais funcionalidades de um adversário realístico para ambientes de Computação em Nuvem, chamado de Modelo de Corrupção Limitada. É provado analiticamente que o Hy-SAIL possui segurança demonstrável nesse modelo adversarial, e que a probabilidade de ataque à este esquema é assintonticamente desprezível. São mostrados também os resultados experimentais coletados da implementação do Hy-SAIL, confirmando a prova analítica. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Cloud computing has gained increasing attention from the industry and research communities. Despite the crucial benefits provided by this new paradigm, some numerous challenges arise. The concern about data stored in the cloud computing environment has been widely discussed, in according to recents events shown in the international media. Among these challenges, there is the problem of ensuring the integrity and retrievability of users' data stored in the cloud. Many definitions has been proposed: PDP (Proof of Data Possession), PoR (Proof of Retrievability), PoW (Proof of Ownership). The difference among them reside in the guarantee to retrieve the data stored remotely. In this paper, we propose a novel cryptographic system: Hy-SAIL (Hyper-Scalability, Availability and Integrity Layer). In the proposed protocol, a new PoR scheme is built using an Online Codes, a special case of Fountain Codes, as building blocks which adds a higher degree of availability of stored data. To perform integrity checks, properties in Galois Field, GF(2n), is used to build a MAC with XOR homomorphic property. It is demonstrated that Hy-SAIL leads to an efficient and scalable cryptographic system that meets near-optimal bounds in the communication, storage and time complexities. Finally, the Bounded Corruption Model, a new adversarial model that aggregates the main functionalities of a realistic adversary in cloud computing environments is proposed. It is proved that Hy-SAIL has provable security in this new approach. It is also shown the results collected of an unoptimized implementation.

Computação em nuvem é um paradigma em que provedores oferecem recursos computacionais como serviços, que são contratados sob demanda e são acessados através da Internet. Os conjuntos de recursos computacionais contratados são chamados de cloud slices, cujo monitoramento fornece métricas essenciais para atividades como a operação da infraestrutura, verificação do cumprimento de SLAs e medição da qualidade do serviço percebida pelos usuários. Além disso, o monitoramento também é oferecido como serviço para os usuários, que podem contratar métricas ou serviços de monitoramento diferenciados para seus cloud slices. O conjunto de métricas associadas a um cloud slice juntamente com as configurações necessárias para coletá-las pelas soluções de monitoramento é chamado de monitoring slice, cuja função é acompanhar o funcionamento do cloud slice. Entretanto, a escolha de soluções para serem utilizadas nos monitoring slices é prejudicada pela falta de integração entre soluções e plataformas de computação em nuvem. Para contornar esta falta de integração, os administradores precisam implementar scripts geralmente complexos para coletar informações sobre os cloud slices hospedados na plataforma, descobrir as operações realizadas na plataforma, determinar quais destas operações precisam ser refletidas no monitoramento de acordo com as necessidades do administrador e gerar as configurações dos monitoring slices. Nesta dissertação é proposto um framework que mantém monitoring slices atualizados automaticamente quando cloud slices são criados, modificados ou destruídos na plataforma de nuvem. Neste framework, os monitoring slices são mantidos de acordo com regras predefinidas pelos administradores oferecendo a flexibilidade que não está disponível nas soluções de monitoramento atuais. Desta forma, o desenvolvimento de scripts complexos é substituído pela configuração dos componentes do framework de acordo com as necessidades dos administradores em relação ao monitoramento. Estes componentes realizam a integração do framework com as plataformas e soluções de monitoramento e podem já ter sido desenvolvidos por terceiros. Caso o componente necessário não esteja disponível, o administrador pode desenvolvê-lo facilmente aproveitando as funcionalidades oferecidas pelo framework. Para avaliar o framework no contexto de nuvens do modelo IaaS, foi desenvolvido o protótipo chamado FlexACMS (Flexible Automated Cloud Monitoring Slices). A avaliação do FlexACMS mostrou que o tempo de resposta para a criação de monitoring slices é independente do número de cloud slices no framework. Desta forma, foi demonstrada a viabilidade e escalabilidade do FlexACMS para a criação de monitoring slices para nuvens IaaS. / Cloud computing is a paradigm that providers offer computing resources as services, which are acquired on demand and are accessed through the Internet. The set of acquired computing resources are called cloud slices, whose monitoring offers essential metrics for activities as infrastructure operation, SLA supervision, and quality of service measurement. Beyond, the monitoring is also offered as a service to users, that can acquire both differentiated metrics or monitoring services to their cloud slices. The set of metrics associated to a cloud slice and the required configuration to collect them by monitoring solutions is called monitoring slice, whose function is keep up with the cloud slice functioning. However, the monitoring solution choice to compose monitoring slices is harmed by lack of integration between solutions and cloud platforms. To overcome this lack of integration, the administrators need to develop scripts usually complex to collect information about cloud slices hosted by the platform, to discover the operations performed in the platform, to determine which operations need to be reflected in the monitoring according to the administrator’s needs, and to generate the monitoring slice configuration. This dissertation proposes a framework that keeps monitoring slices updated automatically when cloud slices are created, modified, or destroyed in the cloud platform. In this framework, the monitoring slices are kept according to rules defined by administrators, which offers the flexibility that is not available in current monitoring solutions. In this way, the framework replaces the development of complex scripts by the configuration of framework’s components according to administrator’s needs in regards to monitoring. These components perform the framework integration with platforms and monitoring solutions and may be already developed by third parties. If required component is not available, the administrator can easily develop it availing functionalities offered by the framework. In order to evaluate the framework in the context of IaaS clouds, a prototype called FlexACMS (Flexible Automated Cloud Monitoring Slices) was developed. The FlexACMS evaluation showed that response time to create monitoring slices is independent of the number of cloud slices in the framework. In this way, the FlexACMS feasibility and scalability was demonstrated for creation of monitoring slices for IaaS clouds.

Nuvens de infraestrutura como serviço (IaaS) estão se tornando um ambiente habitual para execução de aplicações modernas da Internet. Muitas plataformas de gerenciamento de nuvem estão disponíveis para aquele que deseja construir uma nuvem de IaaS privada ou pública (e.g., OpenStack, Eucalyptus, OpenNebula). Um aspecto comum do projeto de plataformas atuais diz respeito ao seu modelo de controle caixa-preta. Em geral, as plataformas de gerenciamento de nuvem são distribuídas com um conjunto de estratégias de alocação de recursos embutida em seu núcleo. Dessa forma, os administradores de nuvem têm poucas oportunidades de influenciar a maneira como os recursos são realmente gerenciados (e.g., posicionamento de máquinas virtuais ou seleção caminho de enlaces virtuais). Os administradores poderiam se beneficiar de personalizações em estratégias de gerenciamento de recursos, por exemplo, para atingir os objetivos específicos de cada ambiente ou a fim de permitir a alocação de recursos orientada à aplicação. Além disso, as preocupações acerca do gerenciamento de recursos em nuvens se dividem geralmente em computação, armazenamento e redes. Idealmente, essas três preocupações deveriam ser abordadas no mesmo nível de importância por implementações de plataformas. No entanto, ao contrário do gerenciamento de computação e armazenamento, que têm sido amplamente estudados, o gerenciamento de redes em ambientes de nuvem ainda é bastante incipiente. A falta de flexibilidade e suporte desequilibrado para o gerenciamento de recursos dificulta a adoção de nuvens como um ambiente de execução viável para muitas aplicações modernas da Internet com requisitos rigorosos de elasticidade e qualidade do serviço. Nesta tese, um novo conceito de plataforma de gerenciamento de nuvem é introduzido onde o gerenciamento de recursos flexível é obtido pela adição de programabilidade no núcleo da plataforma. Além disso, uma API simplificada e orientada a objetos é introduzida a fim de permitir que os administradores escrevam e executem programas de gerenciamento de recursos para lidar com todos os tipos de recursos a partir de um único ponto. Uma plataforma é apresentada como uma prova de conceito, incluindo um conjunto de adaptadores para lidar com tecnologias de virtualização e de redes modernas, como redes definidas por software com OpenFlow, Open vSwitches e Libvirt. Dois estudos de caso foram realizados a fim de avaliar a utilização de programas de gerenciamento de recursos para implantação e otimização de aplicações através de uma rede emulada usando contêineres de virtualização Linux e Open vSwitches operando sob o protocolo OpenFlow. Os resultados mostram a viabilidade da abordagem proposta e como os programas de implantação e otimização são capazes de alcançar diferentes objetivos definidos pelo administrador. / Infrastructure as a Service (IaaS) clouds are becoming an increasingly common way to deploy modern Internet applications. Many cloud management platforms are available for users that want to build a private or public IaaS cloud (e.g., OpenStack, Eucalyptus, OpenNebula). A common design aspect of current platforms is their black-box-like controlling nature. In general, cloud management platforms ship with one or a set of resource allocation strategies hard-coded into their core. Thus, cloud administrators have few opportunities to influence how resources are actually managed (e.g., virtual machine placement or virtual link path selection). Administrators could benefit from customizations in resource management strategies, for example, to achieve environment specific objectives or to enable application-oriented resource allocation. Furthermore, resource management concerns in clouds are generally divided into computing, storage, and networking. Ideally, these three concerns should be addressed at the same level of importance by platform implementations. However, as opposed to computing and storage management, which have been extensively investigated, network management in cloud environments is rather incipient. The lack of flexibility and unbalanced support for resource management hinders the adoption of clouds as a viable execution environment for many modern Internet applications with strict requirements for elasticity or Quality of Service. In this thesis, a new concept of cloud management platform is introduced where resource management is made flexible by the addition of programmability to the core of the platform. Moreover, a simplified object-oriented API is introduced to enable administrators to write and run resource management programs to handle all kinds of resources from a single point. An implementation is presented as a proof of concept, including a set of drivers to deal with modern virtualization and networking technologies, such as software-defined networking with OpenFlow, Open vSwitches, and Libvirt. Two case studies are conducted to evaluate the use of resource management programs for the deployment and optimization of applications over an emulated network using Linux virtualization containers and Open vSwitches running the OpenFlow protocol. Results show the feasibility of the proposed approach and how deployment and optimization programs are able to achieve different objectives defined by the administrator.

Nos últimos anos, Cloud Computing tem se tornado uma tecnologia importante que possibilitou executar aplicações sem a necessidade de implementar uma infraestrutura física com a vantagem de reduzir os custos ao usuário cobrando somente pelos recursos computacionais utilizados pela aplicação. O desafio com a implementação de aplicações distribuídas em ambientes de Cloud Computing é o planejamento da infraestrutura de máquinas virtuais visando otimizar o tempo de execução e o custo da implementação. Assim mesmo, nos últimos anos temos visto como a quantidade de dados produzida pelas aplicações cresceu mais que nunca. Estes dados contêm informação valiosa que deve ser obtida utilizando ferramentas como MapReduce. MapReduce é um importante framework para análise de grandes quantidades de dados desde que foi proposto pela Google, e disponibilizado Open Source pela Apache com a sua implementação Hadoop. O objetivo deste trabalho é apresentar que é possível predizer o tempo de execução de uma aplicação distribuída, a saber, uma aplicação MapReduce, na infraestrutura de Cloud Computing, utilizando um modelo matemático baseado em especificações teóricas. Após medir o tempo levado na execução da aplicação e variando os parámetros indicados no modelo matemático, e, após utilizar uma técnica de regressão linear, o objetivo é atingido encontrando um modelo do tempo de execução que foi posteriormente aplicado para predizer o tempo de execução de aplicações MapReduce com resultados satisfatórios. Os experimentos foram realizados em diferentes configurações: a saber, executando diferentes aplicações MapReduce em clusters privados e públicos, bem como em infraestruturas de Cloud comercial, e variando o número de nós que compõem o cluster, e o tamanho do workload dado à aplicação. Os experimentos mostraram uma clara relação com o modelo teórico, indicando que o modelo é, de fato, capaz de predizer o tempo de execução de aplicações MapReduce. O modelo desenvolvido é genérico, o que quer dizer que utiliza abstrações teóricas para a capacidade computacional do ambiente e o custo computacional da aplicação MapReduce. Motiva-se a desenvolver trabalhos futuros para estender esta abordagem para atingir outro tipo de aplicações distribuídas, e também incluir o modelo matemático deste trabalho dentro de serviços na núvem que ofereçam plataformas MapReduce, a fim de ajudar os usuários a planejar suas implementações. / In the last years, Cloud Computing has become a key technology that made possible running applications without needing to deploy a physical infrastructure with the advantage of lowering costs to the user by charging only for the computational resources used by the application. The challenge with deploying distributed applications in Cloud Computing environments is that the virtual machine infrastructure should be planned in a way that is time and cost-effective. Also, in the last years we have seen how the amount of data produced by applications has grown bigger than ever. This data contains valuable information that has to be extracted using tools like MapReduce. MapReduce is an important framework to analyze large amounts of data since it was proposed by Google, and made open source by Apache with its Hadoop implementation. The goal of this work is to show that the execution time of a distributed application, namely, a MapReduce application, in a Cloud computing environment, can be predicted using a mathematical model based on theoretical specifications. This prediction is made to help the users of the Cloud Computing environment to plan their deployments, i.e., quantify the number of virtual machines and its characteristics in order to have a lesser cost and/or time. After measuring the application execution time and varying parameters stated in the mathematical model, and after that, using a linear regression technique, the goal is achieved finding a model of the execution time which was then applied to predict the execution time of MapReduce applications with satisfying results. The experiments were conducted in several configurations: namely, private and public clusters, as well as commercial cloud infrastructures, running different MapReduce applications, and varying the number of nodes composing the cluster, as well as the amount of workload given to the application. Experiments showed a clear relation with the theoretical model, revealing that the model is in fact able to predict the execution time of MapReduce applications. The developed model is generic, meaning that it uses theoretical abstractions for the computing capacity of the environment and the computing cost of the MapReduce application. Further work in extending this approach to fit other types of distributed applications is encouraged, as well as including this mathematical model into Cloud services offering MapReduce platforms, in order to aid users plan their deployments.

Submitted by Lucelia Lucena (lucelia.lucena@ufpe.br) on 2015-03-06T18:52:25Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Danilo Mendonça Oliveira.pdf: 2175842 bytes, checksum: 79c892912cfed4dad66b472b6c703daa (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-06T18:52:25Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Danilo Mendonça Oliveira.pdf: 2175842 bytes, checksum: 79c892912cfed4dad66b472b6c703daa (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-02-25 / Mobile cloud computing (MCC) é um novo paradigma computacional que tem como objetivo melhorar a capacidade de dispositivos móveis através do provisionamento de recursos virtualizados de uma infraestrutura de nuvem. Enquanto que a MCC melhora consideravelmente as habilidades de tais dispositivos, também impõe a dependência em tempo integral de uma conexão sem fio com a Internet. Além disso, questões como descarga de bateria, falhas no dispositivo móvel, bugs de aplicação e interrupções no serviço em nuvem, podem representar obstáculos na disseminação deste paradigma. Sendo um paradigma tão recente, poucos esforços foram feitos no sentido de estudar os impactos destes tipos de falhas sobre atributos de dependabilidade. Desta forma, nosso trabalho tem como proposta oferecer uma metodologia de avaliação de disponibilidade em arquiteturas de mobile cloud. A metodologia é dividida em três partes. Primeiro, definimos uma arquitetura base, onde não há mecanismos de redundância e tolerância à falhas. Avaliamos a disponibilidade desta arquitetura por meio de um modelo hierárquico composto de diagramas de blocos de confiabilidade (RBD) e cadeias de Markov de tempo contínuo (CTMC), e validamos o modelo através de um testbed de injeção de falhas e por simulação. Na segunda parte, apresentamos três adaptações do cenário base que tem como objetivo o aumento da disponibilidade estacionária. Estes três cenários são avaliados em termos de disponibilidade e downtime anual, através de extensões do modelo previamente validado. Por último, selecionamos uma das arquiteturas e realizamos uma investigação mais detalhada dos efeitos do uso de interfaces wireless sobre o consumo energético do dispositivo e seu impacto na disponibilidade, utilizando modelos em redes de Petri estocásticas. Nossos resultados mostram a efetividade da arquitetura cloudlet na melhoria da disponibilidade do sistema em comparação ao cenário base. Também concluímos que em aplicações móveis que se conectam à nuvem através de múltiplas interfaces de rede (3G e WiFi), melhorias na estabilidade do sinal WiFi promovem um aumento de disponibilidade significativo, além de aumentar o tempo de autonomia da bateria do dispositivo.

Submitted by Lucelia Lucena (lucelia.lucena@ufpe.br) on 2015-03-09T19:57:37Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Matheus D'Eça de Melo.pdf: 4130030 bytes, checksum: 197c345b13f9e158b3bd1cf880f1dca3 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T19:57:37Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Matheus D'Eça de Melo.pdf: 4130030 bytes, checksum: 197c345b13f9e158b3bd1cf880f1dca3 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-03-10 / CAPES / A computação em nuvem é utilizada para os mais diferentes propósitos, desde sistemas comerciais até aplicações de tempo real, como vídeo streaming. Paralisações e quedas de serviço trazem prejuízos financeiros para as organizações provedoras da nuvem pública, além de denegrir a reputação delas. Assim, a disponibilidade representa um dos principais desafios para tornar a computação em nuvem mais confiável. Os administradores precisam ter mecanismos para estimar a disponibilidade de seus sistemas, para poder definir SLAs com mais propriedade. Um dos problemas que afeta diretamente a disponibilidade dos sistemas de nuvem é o envelhecimento de software. Tal problema promove uma degradação gradual do desempenho e confiabilidade das aplicações hospedadas em ambientes de nuvens. Nesse contexto, esta dissertação propõe modelos para avaliação de disponibilidade em ambientes de nuvem com rejuvenescimento habilitado por migração de máquinas virtuais. Para tanto, é adotada uma metodologia que favorece a concepção desses modelos, embasada em modelos de disponibilidade de infraestrutura básica de nuvem (FrontEnd, Nó e VM), que são validados por intermédio da injeção de falhas e reparos em um ambiente real, e em experimentos práticos de envelhecimento e rejuvenescimento de software. Com os modelos de infraestrutura básica da nuvem são geradas fórmulas fechadas, que passam por uma análise de sensibilidade. Experimentos são realizados para indicar a presença de envelhecimento e a efetividade do método de rejuvenescimento proposto. A partir disso, é construído um modelo hierárquico baseado em RBD e SPN capaz de representar diferentes agendamentos de migração de VMs para rejuvenescimento. Os estudos de caso mostram a aplicabilidade dos modelos propostos. Em um deles é possível concluir que, considerando os modos operacional e de falha exibidos, o FrontEnd é o componente mais crítico para a disponibilidade de infraestruturas básicas. E que, considerando o ambiente estudado, o tempo de reparo é mais sensível que o de falha para a disponibilidade estacionária. Em outro, utilizando o modelo SPN, conclui-se que o agendamento correto de migrações pode acarretar ganhos significativos na disponibilidade do sistema, principalmente naqueles que se submetem às cargas de trabalho mais intensas. Ainda são expostos dois estudos de caso adicionais: um para comparar diferentes mecanismos de redundância (cold-standby e warm-standby), e outro para observar o impacto causado pela interrupção em cada migração na disponibilidade estacionária do sistema.

FACEPE / Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-10T17:49:00Z No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Ricardo Batista Rodrigues.pdf: 2074010 bytes, checksum: 50b1167a46490f6196ae041294bf9927 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-11T17:37:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO Ricardo Batista Rodrigues.pdf: 2074010 bytes, checksum: 50b1167a46490f6196ae041294bf9927 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-02-27 / O desenvolvimento tecnológico vivenciado nos últimos anos proporcionou o crescimento do universo digital de forma exponencial, e parte desse universo digital encontra-se armazenado em sistemas de armazenamento em nuvem. A cada dia surgem mais destes sistemas, que oferecem o armazenamento de dados de forma distribuída com alta taxa de disponibilidade, o que tem impucionado cada vez mais usuários a migrarem seus dados para a nuvem. No entanto, a grande quantidade de arquivos armazenada nestes sistemas dificulta a filtragem de conteúdo relevante, demandando tempo e trabalho por parte do usuário na busca por arquivos com conteúdo similar as suas preferências. Diante deste cenário, esta pesquisa propõe um modelo de recomendação para sistemas de armazenamento em nuvem, que tem como objetivo utilizar características da nuvem associadas à técnica de recomendação baseada em conteúdo para filtrar e recomendar arquivos com o conteúdo similar as preferências dos usuários, além disso, recomendar arquivos que proporcione a melhor utilização dos recursos do ambiente em nuvem.

Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-11T17:58:21Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao José Lutiano da Silva.pdf: 3688182 bytes, checksum: 3aa20a3af7ab28f4114f4925cef77dcb (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T13:00:30Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao José Lutiano da Silva.pdf: 3688182 bytes, checksum: 3aa20a3af7ab28f4114f4925cef77dcb (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T13:00:30Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao José Lutiano da Silva.pdf: 3688182 bytes, checksum: 3aa20a3af7ab28f4114f4925cef77dcb (MD5) Previous issue date: 2013-09-19 / Com o advento do uso de serviços hospedados em cenários de computação em nuvem, presencia-se a necessidade de organizações utilizarem seus benefícios. Neste âmbito, empresas governamentais ainda possuem receio em hospedarem seus dados no ambiente de computação em nuvem, o que por sua vez, faz com que muitas dessas entidades utilizem um modelo de oferta de serviços tradicionais não otimizados no contexto de recursos computacionais. Devido a isso, a computação em nuvem privada surge como ambiente alternativo para hospedagem de serviços dentro da própria infraestrutura da empresa pública, suprimindo as preocupações de conformidades à segurança da informação e adequação do modelo de oferta de serviços. Com o objetivo de discutir e ampliar a literatura acerca do assunto são apresentados passos a serem utilizados para implantação de um cenário em computação em nuvem privada, como solução destes problemas em uma empresa pública de processamento de dados. Como contribuição prática, o estudo apresenta uma solução escalável com baixo investimento, uma vez que todo o cenário proposto é utilizado em ferramental de software livre, permitindo impactos positivos e valor agregado no modelo de oferta de serviços do provedor para os clientes.

Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-11T18:22:51Z No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Lenin Abadie Otero.pdf: 1572221 bytes, checksum: 8dabc3c37c69c6b7acf1df6767d5b8f9 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T13:10:02Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Lenin Abadie Otero.pdf: 1572221 bytes, checksum: 8dabc3c37c69c6b7acf1df6767d5b8f9 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T13:10:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertaçao Lenin Abadie Otero.pdf: 1572221 bytes, checksum: 8dabc3c37c69c6b7acf1df6767d5b8f9 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-08-30 / A Computação em Nuvem é um novo modelo de computação que surge como um novo paradigma e que vem ganhando força e aceitação tanto na indústria quanto na academia. Este modelo oferece recursos compartilhados que são acessados via Internet para o desenvolvimento, implantação e execução de serviços. Para isto, a computação em nuvem oferece Software como Serviço (SaaS), para consumo dos usuários via Internet, Plataforma como Serviço (PaaS), para o desenvolvimento de aplicações na própriaWeb, e Infraestrutura como Serviço (IaaS), para disponibilizar recursos computacionais onde as aplicações serão implantadas. Os provedores de infraestrutura na nuvem, tais como, Amazon EC2, RackSpace e GoGrid, oferecem recursos de computação (por exemplo, CPU, memória, armazenamento e rede) para a implantação de serviços e aplicações. No entanto, o processo de implantação nesses ambientes ainda é um desafio a ser superado. Isso acontece devido à necessidade de realizar várias tarefas relacionadas com a criação de imagens de máquinas virtuais, instalação e configuração da pilha de software adequada para executar um aplicativo. Esta dissertação apresenta uma arquitetura para implantação de serviços em ambientes de nuvem. A arquitetura proposta visa automatizar as tarefas envolvidas no processo de implantação e com isto diminuir o tempo e o esforço de desenvolvedores para realizar estas tarefas de forma transparente. A partir desta arquitetura proposta foi desenvolvida uma ferramentaWeb, com o propósito de prover uma interface amigável na qual o usuário pode facilmente implantar uma aplicação em infraestruturas de nuvem sem que o desenvolvedor precise conhecer nenhum detalhe técnico específico do provedor de nuvem escolhido. A fim de validar a solução proposta, realizou-se uma avaliação experimental que mostra resultados favoráveis em relação ao tempo de criação e configuração de diferentes tipos de máquinas virtuais. A avaliação envolveu a implantação de um pequeno serviço Web de geolocalização em infraestrutura de nuvem Amazon EC2, utilizando a abordagem abordagem neste trabalho.