Submitted by Fernanda Rodrigues de Lima (fernanda.rlima@ufpe.br) on 2018-08-17T22:51:16Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Tárcio Novais Oliveira Luna .pdf: 2533041 bytes, checksum: 407e63b264364c05f5e5f548292f5039 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-08-24T21:17:15Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Tárcio Novais Oliveira Luna .pdf: 2533041 bytes, checksum: 407e63b264364c05f5e5f548292f5039 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-24T21:17:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Tárcio Novais Oliveira Luna .pdf: 2533041 bytes, checksum: 407e63b264364c05f5e5f548292f5039 (MD5) Previous issue date: 2017-06-26 / O tráfego das redes acadêmicas é composto por fluxos de dados distintos. Desde o acesso a e-mail, ferramentas de Educação a Distância (EAD), sistemas para Enterprise Resource Planning (ERP), como também grandes volumes de dados provenientes de laboratórios de pesquisas. Toda essa diversidade de dados são fluxos com prioridades diferentes e que compartilham a mesma infraestrutura multiúso. Recentemente, tivemos o surgimento da Zona Desmilitarizada Científica (Science DMZ), projeto da Energy Science Network (ESNet) que consiste numa rede otimizada para transferência de dados científicos entre instituições de pesquisa. Essa grande massa de dados científicos não tratada gerada pelas pesquisas científicas, conhecida como Big Data, normalmente é bem mais densa e crítica do que o tráfego de uma rede acadêmica comum. O Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Pernambuco (IFPE), por ter os seus pilares fincados na pesquisa e inovação, fez uma parceria com a Rede Nacional de Pesquisa (RNP) para implantação da DMZ Científica que desse suporte as novas necessidades das pesquisas realizadas no Campus Recife, em conjunto com outras instituições. Contudo, a implantação de uma Science DMZ requer planejamento e depende não só da análise da infraestrutura, mas também do perfil de tráfego de cada instituição. Além disso, uma vez implantada, é necessário que o ambiente seja continuamente monitorado, visando garantir o Quality Of Service (QoS) dos usuários convencionais, bem como, das transferências de grandes volumes de dados das aplicações científicas. Por isso essa pesquisa tem como objetivo mostrar através da metodologia Plan - Do - Check - Act (PDCA), fundamentada em informações coletadas através da ferramenta de monitoramento perfSONAR, a otimização da rede multiúso do IFPE e o desenvolvimento de uma técnica baseada em Software Defined Networking (SDN) que encaminhará o fluxo científico local diretamente a Science DMZ. Apresentaremos, através da análise de informações, o comportamento desse fluxo de dados científico antes e depois das otimizações. Princípios importantes da TI Verde também foram levados em consideração durante esse trabalho, já que todos os dispositivos utilizados nesta pesquisa estavam em desuso. Nesse estudo, aumentamos o ciclo de vida desses equipamentos que não eram mais utilizados, evitando assim aquisições de novos equipamentos e o descarte prematuro. Considerando a limitação orçamentária do serviço público e a ausência de um investimento imediato, foi possível otimizar a vazão do fluxo científico em cerca de 40% e gerar uma economia de R$ 38.227,65, utilizando equipamentos em desuso para trafegar dados de pesquisas científicas; sem prejuízo para os demais utilizadores dessa infraestrutura. / The traffic from the academic networks is composed by distinct data flows. Since the access to e-mails, e-learning tools, Enterprise Resource Planning (ERP) systems, to large volumes of data which comes from research labs. All this diversity of data are flows with different priorities that share the same multipurpose infrastructure. Recently, we had the emerging of the Science Demilitarized Zone (Science DMZ), a project from the Energy Science Network (ESNet) which consists in an optimized network to transfer data between research institutions. This large mass of scientific non-treated data generated by scientific researches, known as Big Data, normally is much denser and critic comparing to the traffic of an ordinary academic network. The Federal Institute of Education, Science and Technology of Pernambuco (IFPE), for having its pillars focused on research and innovation, made a partnership with the National Research Network (RNP) to the implantation of the Science DMZ to support the new necessities of the researches done at Campus Recife, in addition to other institutions. Nevertheless, the implantation of a Science DMZ demands planning and depends on not only from the infrastructures analyses, but also from the traffic profile of each institution. Besides of that, once implanted, is vital that the environment is continuously monitored, aiming to ensure the Quality Of Service (QoS) of the conventional users, as well as, the transfers of the large volumes of data from the scientific applications. Therefore, this paper aims to show through the methodology Plan - Do - Check - Act (PDCA), based on the information collected via the monitoring tool perfSONAR, the optimization of the multipurpose network from the IFPE and the development of a technique based on the Software Defined Networking (SDN) which will route the local scientific flow directly to the Science DMZ. We will present, through the information analysis, the behavior of these flows of scientific data before and after the optimizations. Important principles of Green IT were also taken into consideration during these research, once all the disposables used in this research were in disuse. In this paper, we raised the cycle of life of these equipment which were no longer used, avoiding new acquisition and premature discard. Considering the budget limitation of the public services and absence of an immediate investment, it was possible to optimize the output of the scientific flow in 40% and generate an economy of R$ 38.227,65, utilizing equipment in disuse to traffic scientific research data; with no prejudice to other users of this infrastructure.