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.

Submitted by Cristiane Oliveira (cristiane.oliveira@fgv.br) on 2011-06-03T16:34:52Z No. of bitstreams: 1 66080100279.pdf: 529950 bytes, checksum: 7ee7cb402cee43a4f529ced2c506f67d (MD5) / Approved for entry into archive by Vera Lúcia Mourão(vera.mourao@fgv.br) on 2011-06-03T16:45:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 66080100279.pdf: 529950 bytes, checksum: 7ee7cb402cee43a4f529ced2c506f67d (MD5) / Approved for entry into archive by Vera Lúcia Mourão(vera.mourao@fgv.br) on 2011-06-03T16:59:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 66080100279.pdf: 529950 bytes, checksum: 7ee7cb402cee43a4f529ced2c506f67d (MD5) / Made available in DSpace on 2011-06-03T17:06:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 66080100279.pdf: 529950 bytes, checksum: 7ee7cb402cee43a4f529ced2c506f67d (MD5) Previous issue date: 2011-02-02 / Este estudo investiga a eficiência de precificação do Ibovespa à vista e futuro. Usando o modelo de custo de carregamento, compara-se o futuro observado com o justo no período de 04/01/2010 a 18/08/2010. Em um mercado eficiente, esses dois preços não podem divergir, pois eventuais diferenças geram oportunidades de arbitragem. O propósito desta dissertação é investigar duas questões: a primeira, se o modelo de custo de carregamento explica a dinâmica de preços observada; a segunda, se existem possibilidades de arbitragem entre os mercados à vista e futuro. A base de dados é composta de dados intradiários de compra e venda do Ibovespa à vista e futuro, calculados em intervalos de um minuto. Verifica-se que o modelo de custo de carregamento não explica o comportamento do mercado e que maiores discrepâncias de preços ocorrem longe do vencimento. Considerando-se custos de transação e prêmio de risco, existem inúmeras possibilidades de arbitragem no mercado, principalmente na operação que o mercado denomina como 'reversão'. / This study investigates the price efficiency of the spot and futures Ibovespa index. Using the cost of carry model, the “fair” price is compared to the actual price from 04/01/2010 to 18/08/2010. In an efficient market those prices cannot be different because they would lead to arbitrage opportunities. The purpose of this work is to answer two questions: first, if the cost of carry model can explain the market dynamics; second, if there are arbitrage opportunities between spot and future markets. The data set contains intraday bid and ask quotes for the Ibovespa spot and futures calculated every one minute. The findings suggest that the cost of carry model does not explain the market dynamics and that most of the arbitrage opportunities occur far from the maturity of the contract. Considering transaction costs and risk premium, there are many arbitrage opportunities, especially in an operation called “reversion”.