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Um estudo sobre a adoção da Computação em Nuvem no Brasil / A study on Cloud Computing adoption in Brazil

Neilson Carlos Leite Ramalho 18 December 2012 (has links)
A Computação em Nuvem (CN) é um dos temas mais abordados por profissionais de TI atualmente. Com um forte apelo econômico, a CN torna possível a ideia da computação como uma utilidade, na qual recursos computacionais (processamento e armazenamento, por exemplo) podem ser consumidos e pagos com a mesma conveniência que a energia elétrica. Com este novo paradigma, uma empresa, ao iniciar suas atividades, não necessita mais investir antecipadamente um alto capital em equipamentos de TI. Os recursos computacionais são adquiridos conforme são necessários e o consumidor paga apenas pelo que utiliza. Esta pesquisa traz uma contribuição para as organizações e para o meio acadêmico, uma vez que analisa a adoção da CN por empresas brasileiras. A pesquisa abrange empresas privadas de diversos portes e setores que tenham adotado pelo menos um serviço de TI no modelo de CN. O modelo de pesquisa foi elaborado com base nos objetivos específicos, os quais se originaram das lacunas existentes sobre o uso de serviços de CN no Brasil. A pesquisa utilizou uma amostra não probabilística contendo 96 casos, os quais contemplaram aspectos do respondente, da organização e do serviço de CN mais importante para a organização. Os dados foram coletados por meio de um questionário e tratados estatisticamente usando técnicas não paramétricas e Análise de Agrupamentos. A pesquisa se caracteriza por ser exploratória, verificando frequências e ligações entre as características organizacionais e os serviços de CN. A pesquisa identificou as características dos serviços de CN utilizados no Brasil e o grau de aderência de cada serviço à definição de CN proposta. Adicionalmente, foram apresentadas as relações entre as características organizacionais e as características dos serviços de CN. Além disso, foi possível identificar três grupos distintos de empresas, em relação às características dos serviços de CN utilizados, e descrever às características organizacionais e dos serviços associados a cada grupo. Finalmente, a CN foi discutida à luz das Teorias de Terceirização. / Cloud Computing (CC) is one of the most discussed topics among IT professionals today. With a strong economic appeal, CC makes possible the idea of computing as a utility, in which computing resources (processing power and storage, for example) can be consumed and paid with the same convenience as electricity. In this new paradigm, a startup company does not need up-front capital to invest in advanced IT assets. The computing resources are acquired as needed and the customer pays only for what is used. This research makes an important contribution to organizations and academia, since it analyzes CC adoption by Brazilian companies. The survey covers private companies of all sizes and sectors that have adopted at least one IT service in CC model. The research model was designed based on the research specific objectives, which were made from the gaps of CC services usage in Brazil. This paper used a not randomly picked sample with 96 cases, which specified aspects of the respondent, organization and the most important CC service to the organization. Data was collected through a questionnaire and statistically analyzed using nonparametric techniques and Cluster Analysis. This research is characterized as exploratory, checking frequencies and links between organizational characteristics and CC services characteristics. This research identified the characteristics of CC services used in Brazil and the compliance degree of each service to the proposed CC definition. Additionally, we presented and discussed the relationships between organizational characteristics and characteristics of CC services. Furthermore, it was possible to identify three distinct groups of companies in relation to the characteristics of CC services they use, and describe organizational characteristics and services associated with each group. Finally, CC was discussed in the light of the Outsourcing Theories.
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Uma arquitetura de preservação a longo prazo de Big Data com gerenciamento de elasticidade em nuvem. / An architecture for long term preservation of Big Data with elasticity management in the cloud.

Phillip Luiz Viana 13 June 2018 (has links)
Com o crescimento exponencial do volume de dados estruturados e não estruturados (Big Data) em sistemas de armazenamento corporativos, aliado à também crescente demanda por preservação de tais dados devido a regulamentações e auditorias, surge o problema da preservação a longo prazo de Big Data, e mais especificamente o de como estender sistemas existentes ao longo do tempo. Pesquisas recentes contemplam arquiteturas de preservação de dados estruturados ou de arquivamento a curto prazo de Big Data, porém carecem de um modelo para arquiteturas que suportem a preservação a longo prazo de Big Data com elasticidade. Na presente tese, propõe-se uma arquitetura para o arquivamento, preservação a longo prazo e recuperação de Big Data com elasticidade. Um método de criação de arquiteturas de referência foi seguido e obteve-se como resultado uma arquitetura de preservação a longo prazo que é reprodutível e capaz de adaptar-se a uma demanda crescente, recebendo Big Data de fontes heterogêneas continuamente. A arquitetura é compatível com computação em nuvem e foi testada com diversas mídias de armazenamento, como mídias magnéticas, nuvem e de estado sólido. É feito também um comparativo entre a arquitetura desenvolvida e outras arquiteturas disponíveis. / With the exponential growth in the volume of structured and unstructured data (Big Data) in enterprise storage systems, along with the also increasing demand for preservation of such data due to regulations and audits, there arises the problem of long-term preservation of Big Data, and more specifically of how to extend existing systems with time. Recent research projects encompass architectures for the preservation of structured data or short term archiving of Big Data, however they lack a model for architectures that support long-term preservation of Big Data with elasticity. In the present thesis, we propose an architecture for the archiving, longterm preservation and retrieval of Big Data with elasticity. A method for creating reference architectures was followed and as a result a reproducible long-term preservation architecture was obtained, which is capable of adapting to a growing demand receiving Big Data continuously. The architecture is compatible with cloud computing and was tested against several storage media, such as magnetic media, cloud and solid state. A comparison between the architecture and other available architectures is also provided. g Data. Unstructured data. Elasticity.
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Uma arquitetura de nuvem em comunidade para aplicações de tempo real. / A community cloud architecture for real-time applications.

Marcelo Dutra Ös 30 November 2015 (has links)
A Computação em Nuvem é um paradigma de computação distribuída que vem sendo utilizado extensivamente em vários campos de interesse nos últimos anos, desde aplicações web comuns até a aplicações de alta-performance computacional. O modelo de pagamento pelo uso e a isonomia dos métodos de acesso transformaram o ambiente de Computação em Nuvem em uma alternativa extremamente popular e atrativa tanto para universidades como para empresas privadas. Entre os modelos de implantação adotados atualmente destaca-se o de nuvem em comunidade, onde várias entidades que possuem interesses em comum constroem, mantém e compartilham a mesma infraestrutura de serviços em nuvem. O modelo computacional em nuvem também pode ser atrativo para aplicações que tenham como requisito o processamento em tempo real, principalmente pela capacidade de manipulação de grandes volumes de dados e pela propriedade de elasticidade, que é a inserção ou remoção de recursos computacionais dinamicamente de acordo com a demanda. Nesta tese, são identificados os requisitos para a construção de um ambiente em nuvem em comunidade para aplicações de tempo real. A partir destes requisitos e de uma revisão bibliográfica baseada em nuvem e sistemas distribuídos de tempo real, é desenvolvida a proposta de uma arquitetura de nuvem em comunidade de tempo real. Um estudo de caso de compra e venda de ações em bolsa de valores é apresentado como uma aplicação viável para este modelo, sendo que um algoritmo de escalonamento de tempo real para este ambiente é proposto. Por fim, é desenvolvido nesta tese um simulador cujo objetivo é demonstrar em termos quantitativos quais as melhorias de desempenho atingidas com esta arquitetura. / Cloud Computing is a distributed computing paradigm which is being extensively applied to many fields of interest in the last few years, ranging from ordinary web applications to highperformance computing. The pay-per-use model and ubiquitous access methods have made Cloud Computing an interesting and popular alternative for both enterprises and universities. Among the deployment models adopted, one of the most prominent is the community cloud, where several entities who share similar interests build, maintain and use the same infrastructure of cloud services. The cloud computing paradigm can be attractive to applications whose requirements are the processing in real-time too, mainly because of its capacity of handling huge amounts of data as for the property of elasticity, which is the dynamic and automatic insertion or removal of computing resources on-demand. In this thesis, the requirements of a community cloud for real-time applications are identified. Based on these requirements and on a bibliographical review of the research fields of real-time distributed systems and real-time clouds, it is developed a proposal for a real-time community cloud architecture. A case study of a trading real-time application at a stock exchange is presented as a feasible application for this model. Also, a real-time scheduling algorithm is proposed for this environment. A simulator is built in order to demonstrate the quantitative improvements this architecture brings.
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Uma solução para o desenvolvimento de aplicações distribuídas visando o gerenciamento automático de recursos no cenário de computação em nuvem. / A solution for distributed applications and services development aiming to automatic resource management in cloud computing.

Walter Akio Goya 07 October 2014 (has links)
Na segunda metade dos anos 2000, foram desenvolvidos projetos de pesquisa para o desenvolvimento de plataformas visando facilitar a criação de aplicativos para o ambiente de nuvem. A partir de estudos sobre as soluções de elasticidade para nuvens de computação desenvolvidas, observou-se a concentração de soluções de elasticidade com foco no gerenciamento de recursos de processamento e armazenamento para aplicações do tipo cliente-servidor. Porém, no caso das aplicações de distribuição de conteúdo, os recursos de rede que são limitados e também devem ser gerenciados de forma a evitar desperdícios. Devido a estas características, é interessante o desenvolvimento de uma plataforma aberta para a criação de aplicações distribuídas que auxiliem o gerenciamento de recursos e elasticidade no contexto de computação em nuvem. Esta dissertação apresenta o Trade Wind, uma solução que permite o desenvolvimento de aplicações e serviços distribuídos para o gerenciamento automático de recursos e elasticidade em nuvens de computação. A solução é composta por um modelo de desenvolvimento de soluções elásticas, um modelo de composição de aplicações a partir da implementação de funcionalidades e serviços, uma arquitetura e um middleware. Para a avaliação e validação da solução proposta foi implementado um protótipo de testes e uma aplicação de distribuição de fluxos de vídeo em tempo real, com redução automática de fluxos redundantes. Os resultados obtidos validaram o funcionamento da aplicação de prova de conceito adaptada para o funcionamento em conjunto com o Trade Wind, assim como sua funcionalidade adicional de fornecimento de fluxos de vídeo em multicanais. A aplicação de redução de fluxos redundantes provou reduzir pela metade o consumo de banda no cenário de teste configurado, tendo potencial de maior economia no caso de aumento do número de fluxos redundantes. / Research projects have started working on cloud computing platforms to help cloud applications to be developed in an easiest manner, from year 2000 on. Studies about cloud computing elasticity solutions showed many works were focusing in processing and storage resource management for client-server applications. However, only a small number of research works explore the potential of application contexts regarding network resource management (e.g., content distribution applications). Therefore it is interesting to develop an open platform for distributed applications development helping to manage resources and elasticity in clouds. This dissertation presents Trade Wind, a solution to help the development of distributed applications and services for cloud computing resource and elasticity management. The solution is composed by an elastic application development model, an application compostion model from features and services development, an architecture and a middleware. In order to evaluate and validate the suggested solution, it was developed a test prototype implementing an application for real time video streams distribution utilizing an automatic redundant streams reduction feature. The results collected from the test executions validate Trade Wind solution running the adapted proof of concept application. The tests also showed the multichannel feature added working in a adequate manner. The redundant streams reduction application has proven to reduce bandwidth consumption by the half in the configured test scenarios. And it also has potential to save more bandwidth resources in a scenario with higher number of redundant video streams.
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Desenvolvimento de mecanismos para auxiliar no estudo e seleção de técnicas de armazenamento distribuído de arquivos em ambientes de computação multinuvem / Development of mechanisms to ease the study and selection of distributed file storage techniques in muticloud computing envieronments

Rafael Mira de Oliveira Libardi 11 November 2015 (has links)
O armazenamento de arquivos e dados está seguindo um paradigma de mudança para a Internet utilizando a nuvem. Porém, este processo ainda gera algumas dúvidas em relação à segurança e a disponibilidade dos arquivos. Este projeto de mestrado propõe criar uma camada de abstração entre diversos servidores de armazenamento público, sem infraestrutura adicional, e possibilitar ao usuário comum um método de armazenamento distribuído, com maior redundância e segurança se comparada às abordagens atuais de armazenamento. Outro aspecto importante deste projeto foi criar uma ferramenta que seja flexível o suficiente para ser fácil de ser utilizada por outros pesquisadores para avaliar novas técnicas de armazenamento e seleção automática de estratégias de dispersão. Este projeto foi feito utilizando conceitos de dispersão de arquivos e de mecanismos de seleção automática utilizando atributos de QoS. A primeira contribuição foi um protótipo denominado FlexSky que implementa os mecanismos de dispersão utilizados. Devido a quantidade grande de parâmetros para se escolher no processo de dispersão, foi necessário desenvolver um mecanismo que reduzisse a quantidade de parâmetros para que um usuário comum consiga utilizar a ferramenta. Este mecanismo foi a segunda contribuição (MSSF), no qual foi criado um modelo baseado em otimização linear inteira para realizar a seleção automática de estratégias de armazenamento multinuvem. Para se avaliar as contribuições foram propostos testes qualitativos de usabilidade da ferramenta e teste quantitativos de desempenho dos processos da ferramenta. Os resultados sugerem que a ferramenta FlexSky facilitou o estudo destes mecanismos de dispersão e possibilita uma avaliação de desempenho deles. Jà o MSSF consegue a partir de atributos de QoS escolher uma estratégia ótima que maximize os parâmetros desejados do processo de dispersão para diversos casos considerando diferentes quantidades de módulos e de provedores. / Data and file storage is moving to the Internet using the cloud approach. However, this process still creates issues related to security and availability. This project creates an abstraction layer among several public storage servers, without the need for additional infrastructure, enabling regular users to use a distributed storage method with increased redundancy and security comparing to current techniques. Another important aspect of this project was to create a tool flexible enough to be easy for other researchers to evaluate new dispersal techniques. The first contribution was a prototype named FlexSky, which implements the studied dispersal mechanisms. Due to the big amount of parameters to choose from during the dispersal process, it was needed to develop a mechanism to reduce the amount of user input parameters so a regular user can use the tool. This mechanism was the second contribution (MSSF) and it is composed of a model based on integer linear optimization that automatically selects multicloud dispersal strategies. The evaluation phase was composed of qualitative usability tests and quantitative performance tests. The results suggests that the FlexSky tool made the study of dispersal mechanisms easier and enables to evaluate their performance. MSSF results shown that using QoS attributes, MSSF can choose an optimal dispersal strategy which maximizes and minimizes the required QoS attributes considering several modules and providers.
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Exploring service relocation and differentiation to improve survivability on operation of resilient optical cloud networks

SILVA, Carlos Natalino da 17 March 2016 (has links)
Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2017-03-21T13:09:58Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ExploringServiceRecolation.pdf: 2509240 bytes, checksum: 4b5cfef062b77491f0bb24b1643d5cb4 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-03-22T14:49:40Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ExploringServiceRecolation.pdf: 2509240 bytes, checksum: 4b5cfef062b77491f0bb24b1643d5cb4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-22T14:49:40Z (GMT). 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Este novo paradigma permite a migração de serviços (habilidade de migrar um serviço que está em um datacenter para outro), o qual deve ser utilizado com moderação pois possuem execução complexa e demorada, podendo causar sobrecarga na rede ou datacenters envolvidos na operação. Atualmente trabalhos da literatura consideram um único modelos de demanda de serviço, o que pode não representar corretamente a variedade de demandas esperadas para serviços em nuvem. Neste contexto, propriedades e características de serviços afetados por falhas, como por exemplo a prioridade ou o tempo restante do serviço, podem ser estudados visando a melhoria da sobrevivência de tais serviços durante o processo de restauração de conexões. Esta tese propõe o estudo de nuvens ópticas e os impactos causados pelo uso de migração de serviços na sobrevivência destas nuvens. Para avaliar estes impactos, um cenário de simulação de nuvens ópticas é proposto, visando aumentar a heterogeneidade dos serviços considerados. O processo de restauração de serviços afetados por falhas na rede é estudado e novas estratégias para restauração de serviços capazes de migrar serviços entre datacenters são propostas visando aumentar a resiliência destas nuvens a falhas. As propostas são avaliadas em um conjunto de diferentes cenários, e comparadas com estratégias da literatura. Resultados mostram uma considerável melhoria na resiliência de nuvens ópticas quando usando as estratégias propostas. / Optical clouds are the combination of optical transport networks and cloud computing, which allows the integrated management of both infrastructures in one controller element. In this paradigm, cloud services can be provisioned in an anycast fashion, i.e., only the source node asking for a service and the amount of IT resources are specified, while it is up to the cloud control/management system to select the most suitable destination datacenter (DC) node. During the cloud service provisioning process resiliency is crucial in order to guarantee continuous network operations also in the presence of failures. On one hand, a survivability strategy needs to be able to meet the availability requirements of each specific cloud service, while on the other hand it must be efficient in using backup resources. Service relocation (i.e., the ability to live re-allocate one provisioned service to another DC) is one of the new features that can be used in this new paradigm, but needs to be applied carefully given its associated overhead may overload the network and DCs. Current works in the literature consider a single service model that lack representation of the heterogeneity expected for cloud services. In this context, some disrupted connection properties can be considered to improve the network survivability during the restoration process, e.g., priorities and service remaining holding time. This thesis proposes a restoration-based survivability strategy, which combines the benefits of both cloud service relocation and service differentiation concepts. The former is used to enhance the restorability performance (i.e., the percentage of successfully restored cloud services) offered by restoration, while the latter ensures that critical services are given the proper consideration while backup resources are assigned. An ILP and a heuristic are presented in order to solve the proposed survivability strategy. The proposed strategies are evaluated considering a variety of different simulation scenarios. Results show that performance achieved by the proposed ILP and heuristic are close to the ones achieved when using protection strategies, but with the inherent benefits in terms of efficient use of resources offered by restoration-based approaches.
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FPGA implementation and evaluation of synchronization architectures for ethernet-based cloud-ran fronthaul

FREIRE, Igor Antonio Auad 18 January 2016 (has links)
Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2017-03-27T14:15:54Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_FPGAImplementationEvaluationSynchronization.pdf: 2830093 bytes, checksum: e1b387f09fb4dc8dfe1b7ef75888a84e (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-03-28T13:02:13Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_FPGAImplementationEvaluationSynchronization.pdf: 2830093 bytes, checksum: e1b387f09fb4dc8dfe1b7ef75888a84e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-28T13:02:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_FPGAImplementationEvaluationSynchronization.pdf: 2830093 bytes, checksum: e1b387f09fb4dc8dfe1b7ef75888a84e (MD5) Previous issue date: 2016-01-18 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A utilização da infra-estrutura Ethernet disponível na maioria dos edifícios comerciais pode aliviar os custos envolvidos com provisionamento de fronthaul em redes de acesso de rádio em nuvem. No entanto, as especificações atuais de interfaces fronthaul contam com links síncronos e dedicados, os quais suportam nativamente recursos como a distribuição da sincronização através da camada física dos dispositivos. Neste contexto, uma solução de bom custo benefício e compatível com protocolos e equipamentos em atual uso e adaptar as interfaces fronthaul padrão (e.g. CPRI) para redes assíncronas usando equipamentos capazes de atingir requisitos de sincronização através de redes Ethernet legadas. Esta dissertação propõe considerações de projeto e avalia a viabilidade de arquiteturas de sincronização em tal cenário, através do desenvolvimento de um banco de testes com hardware baseado em FPGA. São contrastadas duas soluções: uma abordagem simples que emprega fila elástica de recepção para a recuperação de frequência e uma solução fim-a-fim utilizando o protocolo de precisão de tempo IEEE 1588 para alinhamento em tempo e frequência. Resultados sugerem que o esquema utilizando PTP somente nos pontos finais pode atingir os requisitos de sincronização de tempo e frequência estabelecidos por padrões de telefonia móvel atuais se a variação de atraso de pacote for tratada com razoáveis estratégias implementadas a n´nível de algoritmo. / The use of Ethernet infrastructure available in most commercial buildings can alleviate the costs involved with fronthaul provisioning in cloud radio access networks. However, current fronthaul specifications rely on dedicated synchronous links, which natively support features such as accurate synchronization across radio devices. In this context, a cost-effective and backwardscompatible solution is to adapt standard fronthaul interfaces (e.g. CPRI) to asynchronous networks by using endpoint equipments capable of meeting synchronization requirements over legacy Ethernet. This dissertation proposes design considerations for synchronization of radio over Ethernet and evaluates the feasibility of synchronization architectures by developing an FPGA-based hardware testbed. It contrasts two solutions, a simplistic approach that employs elastic buffering for recovering frequency and an end-to-end IEEE 1588 Precision Time Protocol solution for time and frequency alignment. Results suggest that the scheme with PTP solely at the endpoints can comply with time and frequency alignment requirements of current mobile standards if packet delay variation is treated with sound algorithms.
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Mecanismos de autoconfiguração e auto-otimização para arquiteturas virtualizadas que visam a provisão de qualidade de serviço / Mechanisms of self-configuration and self-ptimization for virtualized architectures aiming at the provision of quality of service

Nakamura, Luis Hideo Vasconcelos 19 April 2017 (has links)
A proposta deste projeto de doutorado envolve a pesquisa sobre computação autônoma, focando na elaboração de mecanismos de autoconfiguração e auto-otimização para arquiteturas virtualizadas que buscam garantir a provisão de qualidade de serviço. Esses mecanismos fazem uso de elementos autônomos que são auxiliados por uma ontologia. Para isso, instrumentos de Web Semântica são utilizados para que a ontologia represente uma base de conhecimento com as informações dos recursos computacionais. Tais informações são utilizadas por algoritmos de otimização que, baseados em regras pré-definidas pelo administrador, tomam a decisão por uma nova configuração do sistema que vise a otimizar o desempenho. A configuração e a otimização geralmente envolvem elementos de software que precisam ser gerenciados pelos profissionais em Tecnologia da Informação (TI). Parte desse gerenciamento é composto de tarefas corriqueiras, por exemplo, monitorações, reconfigurações e verificações de desempenho. Tais tarefas demandam tempo e, portanto, geram custos e desgastes para os profissionais. Dessa forma, este projeto visa automatizar algumas dessas tarefas corriqueiras, facilitando o trabalho dos profissionais de TI e permitindo que eles foquem em tarefas mais críticas. Portanto, para alcançar esse objetivo foi realizado um estudo e a criação de mecanismos distribuídos baseados em Computação Autônoma e Web Semântica que permitem a configuração e otimização de recursos de forma automática. Os resultados individuais de cada mecanismo indicam que é possível alcançar um nível satisfatório de auto-configuração e auto-otimização para arquiteturas virtualizadas. O mecanismo de auto-configuração obteve melhores resultados com a abordagem de monitoração de recursos ao invés de utilizar previsões, já o mecanismo de auto-otimização provou que sua metodologia e algoritmo são aplicáveis na busca de uma configuração otimizada para atender ao SLA acordado. / The purpose of this PhD project involves the research about autonomic computing, focusing on the development of self-configuration and self-optimization mechanisms for virtualized architectures that aims to ensure the provision of Quality of Service. These mechanisms make use of autonomous elements that are aided by an ontology. Therefore, SemanticWeb tools are used in order to allow the ontology to represent a knowledge base with information of the computational resources. Such information is used by optimization algorithms that take the decision of choosing a new configuration that aims at optimizing the architecture performance based on rules predefined by the administrator. The configuration and optimization usually involve elements of software that must be managed by professionals in the Information Technology (IT) field and part of this management is composed of common tasks, for example, monitoring tests, reconfigurations and performance evaluations. These tasks take some time and therefore generate costs and distress to the professionals. Thus, this project aims at automating some of these common tasks, facilitating the work of IT professionals and allowing them to focus on more critical tasks. Therefore, to achieve this goal a study was performed and distributed mechanisms based on Autonomic Computing and Semantic Web were created allowing the configuration and optimization of resources automatically. The individual results of each mechanism indicate that it is possible to achieve a satisfactory level of self-configuration and self-optimization for virtualized architectures. The self-configuration mechanism has achieved better results with the resource monitoring approach rather than using predictions and the self-optimization mechanism has proven that its methodology and algorithm are applicable in the search for an optimized configuration to meet the SLA agreed.
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Combinação de modelos de previsão de séries temporais por meio de otimização multiobjetivo para alocação eficiente de recursos na nuvem / Combination of time series forecasting models through multi-objective optimization for efficient allocation of resources in the cloud

Messias, Valter Rogério 16 May 2016 (has links)
Em um ambiente de computação em nuvem, as empresas têm a capacidade de alocar recursos de acordo com a demanda. No entanto, há um atraso que pode levar alguns minutos entre o pedido de um novo recurso e o mesmo estar pronto para uso. Por esse motivo, as técnicas reativas, que solicitam um novo recurso apenas quando o sistema atinge um determinado limiar de carga, não são adequadas para o processo de alocação de recursos. Para resolver esse problema, é necessário prever as requisições que chegam ao sistema, no próximo período de tempo, para alocar os recursos necessários antes que o sistema fique sobrecarregado. Existem vários modelos de previsão de séries temporais para calcular as previsões de carga de trabalho com base no histórico de dados de monitoramento. No entanto, é difícil saber qual é o melhor modelo de previsão a ser utilizado em cada caso. A tarefa se torna ainda mais complicada quando o usuário não tem muitos dados históricos a serem analisados. A maioria dos trabalhos relacionados, considera apenas modelos de previsão isolados para avaliar os resultados. Outros trabalhos propõem uma abordagem que seleciona modelos de previsão adequados para um determinado contexto. Mas, neste caso, é necessário ter uma quantidade significativa de dados para treinar o classificador. Além disso, a melhor solução pode não ser um modelo específico, mas sim uma combinação de modelos. Neste trabalho propomos um método de previsão adaptativo, usando técnicas de otimização multiobjetivo, para combinar modelos de previsão de séries temporais. O nosso método não requer uma fase prévia de treinamento, uma vez que se adapta constantemente a medida em que os dados chegam ao sistema. Para avaliar a nossa proposta usamos quatro logs extraídos de servidores reais. Os resultados mostram que a nossa proposta frequentemente converge para o melhor resultado, e é suficientemente genérica para se adaptar a diferentes tipos de séries temporais. / In a cloud computing environment, companies have the ability to allocate resources according to demand. However, there is a delay that may take minutes between the request for a new resource and it is ready for using. The reactive techniques, which request a new resource only when the system reaches a certain load threshold, are not suitable for the resource allocation process. To address this problem, it is necessary to predict requests that arrive at the system in the next period of time to allocate the necessary resources, before the system becomes overloaded. There are several time-series forecasting models to calculate the workload predictions based on history of monitoring data. However, it is difficult to know which is the best time series forecasting model to be used in each case. The work becomes even more complicated when the user does not have much historical data to be analyzed. Most related work considers only single methods to evaluate the results of the forecast. Other work propose an approach that selects suitable forecasting methods for a given context. But in this case, it is necessary to have a significant amount of data to train the classifier. Moreover, the best solution may not be a specific model, but rather a combination of models. In this work we propose an adaptive prediction method using multi-objective optimization techniques to combine time-series forecasting models. Our method does not require a previous phase of training, because it constantly adapts the extent to which the data is coming. To evaluate our proposal we use four logs extracted from real servers. The results show that our proposal often brings the best result, and is generic enough to adapt to various types of time series.
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Diagnóstico do provisionamento de recursos para máquinas virtuais em nuvens IaaS / Diagnosing resource provisioning for virtual machines in IaaS clouds

Pfitscher, Ricardo José 18 February 2014 (has links)
Made available in DSpace on 2016-12-12T20:22:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ricardo Pfiitscher.pdf: 2243500 bytes, checksum: 4b9ddaa4c55d3439be3a57cc0217a41d (MD5) Previous issue date: 2014-02-18 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Cloud computing has recently brought about a small revolution in information technology. In this paradigm, cloud providers assume the burden of acquiring, operating, and managing computing infrastructures, which are then rented to cloud customers. One of the cloud service models is infrastructure-as-a-service (IaaS), where providers offer processing, storage and communication capacity as resources, normally associated to virtual machine instances. Even if IaaS customers are able to adjust resource allocation to their needs a key cloud feature , sizing resources remains a challenge due to a lack of means to accurately identify how much capacity is needed to satisfy application demands. Many users end up underprovisioning, hurting application performance, or overprovisioning, paying for resources that are not really necessary. Our work introduces a diagnosis model that uses monitoring to enable a cloud customer to determine if the resources available to his virtual machines are correctly provisioned, or are under-/overprovisioned. We evaluated processor, memory and network resources, which can be easily provisioned in current virtualization environments. Experimental results with the Xen platform demonstrate the effectiveness of the proposed approach. / A computação em nuvem trouxe recentemente uma pequena revolução na tecnologia da informação. Neste paradigma, provedores de nuvem assumem o ônus de adquirir, operar e gerenciar infraestruturas computacionais, que são então locadas a clientes de nuvem. Um dos modelos de serviço de nuvens é infraestrutura como serviço (infrastructure-asa- service, IaaS), no qual provedores oferecem como recursos capacidades de processamento, armazenamento e comunicação, normalmente associadas a instâncias de máquinas virtuais. Ainda que clientes IaaS possam ajustar os recursos alocados de acordo com as suas necessidades uma característica chave das nuvens , o dimensionamento de recursos permanece um desafio, uma vez que faltam meios para identificar com precisão a capacidade necessária para satisfazer a demanda das aplicações. Muitos usuários incorrem no subprovisionamento, prejudicando o desempenho de suas aplicações, ou no superprovisionamento, pagando por recursos que não são realmente necessários. Este trabalho usa monitoração para prover um modelo de diagnóstico, permitindo que um cliente de nuvem determine se os recursos disponíveis para suas máquinas virtuais estão provisionados corretamente, ou se estão sub- ou superprovisionados. Foram avaliados os recursos de processador, memória e rede, que podem ser facilmente reservados nos ambientes de virtualização atuais. A eficácia da abordagem proposta é demonstrada por resultados experimentais em máquinas virtuais Linux na plataforma de virtualização Xen

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