Made available in DSpace on 2016-08-29T15:33:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_9278_Ata 337º.pdf: 642020 bytes, checksum: 75b1ea9fbbced5ea1bee7a6056858c98 (MD5) Previous issue date: 2015-10-13 / Este trabalho busca melhorar o processo migratório de máquinas virtuais implementando um escalonador de migrações baseado em dados provenientes de uma caracterização da carga de trabalho em uma nuvem privada. As migrações são necessárias para balanceamento de carga entre os hosts, contudo podem impactar negativamente no desempenho dos serviços. Por meio da caracterização empírica da nuvem estudada, foi observado uma grande desproporção entre o tempo de uma migração simples (menor tempo) e uma simultânea (maior tempo). Com base nesses dados, foi proposto um algoritmo para realizar o escalonamento das migrações, de forma serial (removendo a simultaneidade) e fundamentado no Shortest Job First. Os resultados do escalonador mostraram-se melhores em quase sua totalidade quando comparados ao arcabouço tecnológico base deste trabalho e o VMware. Foi possível reduzir o tempo médio e a quantidade de migrações ocorridas. / This work seeks to improve the virtual machines migration process implementing a migration scheduler based on data from a workload characterization in a private cloud. The migrations are necessary to load balancing among hosts, nevertheless they can negatively impact the performance of services. By empirical characterization of the studied cloud, it was observed a large disproportion between the time of a simple migration (shorter time) and a simultaneous one (longer time). Based on these data, it was proposed an algorithm to do the migrations scheduling, in a serial way (removing the simultaneity) and grounded on Shortest Job First. The results of the scheduler showed up better almost in its entirety compared to the VMware, it was possible to decrease 33% in the average time in 93% of the occurred migrations (total of 765 migrations).

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:29:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-07-24Bitstream added on 2014-06-13T18:39:30Z : No. of bitstreams: 1 cruz_di_me_sjrp.pdf: 2160735 bytes, checksum: 8010a7f3347625f0df8a2602dcebd330 (MD5) / O gerenciamento de um conglomerado de computadores em rede é uma atividade potencialmente complexa devido à natureza heterogênea destes equipamentos. Estas redes podem apresentar computadores com diferentes configurações em sua camada de software básico e aplicativos em função das diferenças de configuração de hardware em cada nó da rede. Neste cenário, cada computador torna-se uma entidade gerenciada individualmente, exigindo uma atividade manual de configuração da imagem de sistema ou com automatização limitada à camada de aplicativos. Tecnologias que oferecem gestão centralizada, como arquiteturas thin-client ou terminal de serviços, penalizam o desempenho das estações e oferecem capacidade reduzida para atender um número crescente de usuários uma vez que todo o processamento dos aplicativos dos clientes é executado em um único nó da rede. Outras arquiteturas para gerenciamento centralizado que atuam em camada de software são ineficazes em oferecer uma administração baseada em uma imagem única de configuração dado o forte acoplamento entre as camadas de software e hardware. Compreendendo as deficiências dos modelos tradicionais de gerenciamento centralizado de computadores, o objetivo deste trabalho é o desenvolvimento do FlexLab, mecanismo de gerenciamento de computadores através de Imagem de Sistema Única baseado em um middleware de virtualização distribuída. Por meio do middleware de virtualização do FlexLab, os computadores em rede de um ambiente são capazes de realizar o processo de boot remoto a partir de uma Imagem de Sistema Única desenvolvida sobre um hardware virtualizado. Esta imagem é hospedada e acessada a partir de um servidor central da rede, padronizando assim as configurações de software básico e aplicativos mesmo em um cenário de computadores com configuração heterogênea de hardware, simplificando... / Computer network management is a potentially complex task due to the heterogeneous nature of the hardware configuration of these machines. These networks may offer computers with different configuration in their basic software layer due to the configuration differences in their hardware layer and thus, in this scenario, each computer becomes an individual managed entity in the computer network and then requiring an individual and manually operated configuration procedure or automated maintenance restricted to application layer. Thin-client or terminal services do offer architectures for centralized management, however these architectures impose performance penalties for client execution and offer reduced scalability support in order to serve a growing number of users since all application processing is hosted and consume processing power of a single network node: the server. In the other hand, architectures for centralized management based on applications running over software layer are inefficient in offer computer management based on a single configuration image due to the tight coupling between software and hardware layers. Understanding the drawbacks of the theses centralized computer management solutions, the aim of this project is to develop the FlexLab, centralized computer management architecture through a Single System Image based on a distributed virtualization middleware. Through FlexLab virtualization middleware, the computers of a network environment are able to remote boot from a Single System Image targeting the virtual machine hardware. This Single System Image is hosted at a central network server and thus, standardizing basic software and applications configurations for networks with heterogeneous computer hardware configuration which simplifies computer management since all computers may be managed through a Single System Image. The experiments have shown that... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Josenilson.pdf: 3842701 bytes, checksum: 33761f8b37e7f3c354f33c31fcb658cf (MD5) Previous issue date: 2013-06-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The elasticity and large consumption of computational resources are becoming attractive for intruders to exploit the cloud vulnerabilities to launch attacks or have access of private and privileged data of cloud users. In order to effectively protect the cloud and its users, the IDS must have the capability to quickly scale up and down the quantity of sensors according to the resources provisioned, besides of isolating the access to the system levels and infrastructure. The protection against internal cloud threats must be planned because of the non-adequate threatening identification system in most protection systems. For this, the proposed solution uses virtual machines features as fast recovery, start, stop, migration to other hosts and cross-platform execution in IDS based VM, to monitor the internal environment of the cloud virtual machines by inserting data capture sensors at the local network of the VM users, this way, it can detect suspicious user behaviors. / A elasticidade e abundante disponibilidade de recursos computacionais são atrativos para intrusos explorarem vulnerabilidades da nuvem, podendo assim lançar ataques contra usuários legítimos para terem acesso a dados privados e privilegiados. Para proteger efetivamente os usuários da nuvem, um Sistema de Detecção de Intrusão ou IDS deve ter a capacidade de expandir-se, aumentado ou diminuindo rapidamente a quantidade de sensores, de acordo com o provisionamento de recursos, além de isolar o acesso aos níveis de sistema e infraestrutura. A proteção contra ameaças internas na nuvem deve ser planejada, pois a maioria dos sistemas de proteção não identifica adequadamente ameaças internas ao sistema. Para isso, a solução proposta utiliza as características de máquinas virtuais como rápida inicialização, rápida recuperação, parada, migração entre diferentes hosts e execução em múltiplas plataformas na construção de um IDS que visa monitorar o ambiente interno de máquinas virtuais da nuvem, inserindo sensores de captura de dados na rede local das VMs dos usuários, podendo assim detectar comportamentos suspeitos dos usuários.

Submitted by Maria Cristina (library@lncc.br) on 2015-09-03T17:53:55Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Daniel_Yokoyama.pdf: 3080551 bytes, checksum: fb4afe8fd7691c5976810b6e1418b97f (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Cristina (library@lncc.br) on 2015-09-03T17:54:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Daniel_Yokoyama.pdf: 3080551 bytes, checksum: fb4afe8fd7691c5976810b6e1418b97f (MD5) / Made available in DSpace on 2015-09-03T17:54:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Daniel_Yokoyama.pdf: 3080551 bytes, checksum: fb4afe8fd7691c5976810b6e1418b97f (MD5) Previous issue date: 2015-06-22 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Confronted by the increase in demand for computing power to solve scientific applications, the need to purchase and maintain a computing infrastructure becomes a must and a hindrance to research institutions. In this backdrop, the technological race and the need to purchase equipment, the cloud computing paradigm focusing on scientific computing emerges as a tool to aid in the advancement of scientific works. The following text presents a private cloud platform focused on the creation and management of computational clusters for application in solving high-performance computing tasks, specifically highly parallelizable processes using MPI. In addition to the system description cluster computing clouds, the work presents a scheduling model of virtual machines based on the affinity of the applications running on the hosts. This allocation model aims to allow better use of the resources available to the platform, increasing the flow of tasks performed. / Mediante a crescente demanda por poder computacional para a resolução de aplicações científicas, a necessidade de aquisição e manutenção de uma infraestrutura computacional torna-se uma obrigação e um empecilho para as instituições de pesquisa. Perante este cenário, de corrida tecnológica e a necessidade de aquisição de equipamentos, o paradigma de computação em nuvem voltado para a computação científica surge como uma ferramenta para auxiliar no avanço dos trabalhos científicos. O texto a seguir apresenta uma plataforma de nuvem privada voltada à criação e gerência de clusters computacionais para a aplicação na resolução de tarefas de computação de alto desempenho, especificamente processos altamente paralelizáveis utilizando MPI . Além da descrição do sistema para clusters computacionais em nuvem, o trabalho segue para apresentar um modelo de escalonamento de máquinas virtuais baseado na afinidade das aplicações em execução nos hospedeiros. Este modelo de alocação busca permitir um melhor aproveitamento dos recursos disponíveis à plataforma, aumentando a vazão de tarefas executadas.

Made available in DSpace on 2016-12-12T20:22:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mauro Hinz.pdf: 2658972 bytes, checksum: 50ee82c291499d5ddc390671e05329d4 (MD5) Previous issue date: 2015-09-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The outsourcing of computing services has been through constant evolutions in the past years, due to the increase of demand for computing resources. Accordingly, data centers are the main suppliers of computing service and cloud-based computing services provide a new paradigm for the offer and consumption of these computing resources. A substantial motivator for using cloud computing is its pricing model, which enables to charge the customer only for the resources he used, thus adopting a pay-as-you-use cost model. Among cloud-based computing services, the service type Infrastructure-as-a-Service (IaaS) is the one mostly used by companies that would like to outsource their computing infrastructure. The IaaS service, in most cases, is offered through virtual machines. This paper revisits the cost models used by data centers and analyses the costs of supply of virtual machines based on IaaS. This analysis identifies that electricity represents a considerable portion of this cost and that much of the consumption comes from the use of processors in virtual machines, and that this aspect is not considered in the identified cost models. This paper describes the Virtual Power Model, a cost model based on energy consumption of the processor in cloud-based, virtual machines in IaaS. The model is based on the assumptions of energy consumption vs. processing load, among others, which are proven through experiments in a test environment of a small data center. As a result, the Virtual Power Model proves itself as a fairer pricing model for the consumed resources than the identified models. Finally, a case study is performed to compare the costs charged to a client using the cost model of Amazon for the AWS EC2 service and the same service charged using the Virtual Power Model. / A terceirização dos serviços de computação tem passado por evoluções constantes nos últimos anos em função do contínuo aumento na demanda por recursos computacionais. Neste sentido, os data centers são os principais fornecedores de serviço de computação e os serviços de computação em nuvem proporcionam um novo paradigma na oferta e consumo desses recursos computacionais. Um considerável motivador do uso das nuvens computacionais é o seu modelo de tarifação que possibilita a cobrança do cliente somente dos recursos que ele utilizou, adotando um modelo de custo do tipo pay-as-you-use. Dentre os serviços de computação em nuvem, o serviço do tipo IaaS (Infrastructure-as-a-Service) é um dos mais utilizados por empresas que desejam terceirizar a sua infraestrutura computacional. O serviço de IaaS, na grande maioria dos casos, é ofertado através de instâncias de máquinas virtuais. O presente trabalho revisita os modelos de custos empregados em data centers analisando a formação dos custos no fornecimento de máquina virtuais em nuvens baseadas em IaaS. Com base nesta análise identificasse que a energia elétrica possui uma parcela considerável deste custo e que boa parte deste consumo é proveniente do uso de processadores pelas máquinas virtuais, e que esse aspecto não é considerado nos modelos de custos identificados. Este trabalho descreve o Modelo Virtual Power, um modelo de custo baseado no consumo de energia do processador por máquina virtual em nuvens IaaS. A constituição do modelo está baseada nas premissas de consumo de energia vs. carga de processamento, entre outros, que são comprovados através de experimentação em um ambiente de testes em um data center de pequeno porte. Como resultado o Modelo Virtual Power mostra-se mais justo na precificação dos recursos consumidos do que os modelos identificados. Por fim, é realizado um estudo de caso comparando os custos tarifado a um cliente empregando o modelo de custo da Amazon no serviço AWS EC2 e o mesmo serviço tarifado utilizando o Modelo Virtual Power.