The advent of services such as cloud computing, social networks and e-commerce has led to an increased demand for computer resources from data centers. Prominent issues for data center designers are sustainability, cost, and dependability, which are significantly affected by the redundant architectures required to support these services. Within this context, models are important tools for designers when attempting to quantify these issues before implementing the final architecture. This thesis proposes a set of models for the integrated quantification of the sustainability impact, cost, and dependability of data center power and cooling infrastructures. This is achieved with the support of an evaluation environment which is composed of ASTRO, Mercury and Optimization tools. The approach taken to perform the system dependability evaluation employs a hybrid modeling strategy which recognizes the advantages of both stochastic Petri nets and reliability block diagrams. Besides that, a model is proposed to verify that the energy flow does not exceed the maximum power capacity that each component can provide (considering electrical devices) or extract (assuming cooling equipment). Additionally, an optimization method is proposed for improving the results obtained by Reliability Block Diagrams, Stochastic Petri nets and Energy Flow models through the automatic selection of the appropriate devices from a list of candidate components. This list corresponds to a set of alternative components that may compose the data center architecture. Several case studies are presented that analyze the environmental impact and dependability metrics as well as the operational energy cost of real-world data center power and cooling architectures. / Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-12T18:54:10Z No. of bitstreams: 2 Tese Gustavo Callou.pdf: 4626749 bytes, checksum: 336a34ffc39f6ac623fa1144de2a66bf (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T18:54:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese Gustavo Callou.pdf: 4626749 bytes, checksum: 336a34ffc39f6ac623fa1144de2a66bf (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2013-11-12 / O surgimento de servi¸cos como computa¸c˜ao nas nuvens, redes sociais e com´ercio eletrˆonico tem aumentado a demanda por recursos computacionais dos data centers. Preocupa¸c˜oes decorrentes para os projetistas de data center s˜ao sustentabilidade, custo, e dependabilidade, os quais s˜ao significativamente afetados pelas arquiteturas redundantes requeridas para suportar tais servi¸cos. Nesse contexto, modelos s˜ao ferramentas importantes para projetistas quanto a tentativa de quantificar esses problemas antes mesmo de implementar a arquitetura final. Nessa tese, um conjunto de modelos ´e proposto para a quantifica¸c˜ao integrada do impacto na sustentabilidade, custo e dependabilidade das infraestruturas de refrigeramento e potˆencia de data centers. Isso ´e obtido com o suporte do ambiente de avalia¸c˜ao que ´e composto pelas ferramentas ASTRO, Mercury e o m´odulo de otimiza¸c˜ao. A avalia¸c˜ao de dependabilidade faz uso de uma estrat´egia de modelagem h´ıbrida que usa as vantagens tanto das redes de Petri estoc´asticas como dos diagramas de blocos de confiabilidade. Al´em disso, um modelo ´e proposto para realizar a verifica¸c˜ao se fluxo de energia n˜ao excede a capacidade m´axima de potˆencia que cada equipamento pode prover (considerando dispositivos el´etricos) ou extrair (assumindo equipamentos de refrigera¸c˜ao). Adicionalmente, um m´etodo de otimiza¸c˜ao ´e proposto para melhorar os resultados obtidos atrav´es dos diagramas de blocos de confiabilidade, das redes de Petri estoc´asticas e do modelo de fluxo de energia pela sele¸c˜ao autom´atica dos dispositivos apropriados a partir da lista de componentes candidatos. Essa lista corrresponde a um conjunto de componentes que podem ser utilizados para compor a arquitetura de data center. V´arios estudos de casos s˜ao apresentados para analisar o impacto ambiental, a dependabilidade e o custo operacional de energia el´etrica de arquiteturas reais de potˆencia e refrigera¸c˜ao de data centers.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-10-31T13:02:48Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Bruno_Silva_Doutorado_Ciencia_da_Computacao_2016.pdf: 7350049 bytes, checksum: f6bc77a5446b293d932df5ac54dad560 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-31T13:02:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Bruno_Silva_Doutorado_Ciencia_da_Computacao_2016.pdf: 7350049 bytes, checksum: f6bc77a5446b293d932df5ac54dad560 (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / CNPq / Cloud Computing Systems (CCSs) allow the utilization of application services for users around the world. An important challenge for CCS providers is to supply a high-quality service even when there are failures, overloads, and disasters. A Service Level Agreement (SLA) is often established between providers and clients to define the availability, performance and security requirements of such services. Fines may be imposed on providers if SLA’s quality parameters are not met. A widely adopted strategy to increase CCS availability and mitigate the effects of disasters corresponds to the utilization of redundant subsystems and the adoption of geographically distributed data centers. Considering this approach, services of affected data centers can be transferred to operational data centers of the same CCS. However, the data center synchronization time increases with the distance, which may affect system performance. Additionally, resources over-provisioning may affect the service profitability, given the high costs of redundant subsystems. Therefore, an assessment that include performance, availability, possibility of disasters and data center allocation is of utmost importance for CCS projects. This work presents a framework for geographically distributed CCS evaluation that estimates metrics related to performance, availability and disaster recovery (man-made or natural disasters). The proposed framework is composed of an evaluation process, a set of models, evaluation tool, and fault injection tool. The evaluation process helps designers to represent CCS systems and obtain the desired metrics. This process adopts a formal hybrid modeling, which contemplates CCS high-level models, stochastic Petri nets (SPN) and reliability block diagrams (RBD) for representing and evaluating CCS subsystems. An evaluation tool is proposed (GeoClouds Modcs) to allow easy representation and evaluation of cloud computing systems. Finally, a fault injection tool for CCSs (Eucabomber 2.0) is presented to estimate availability metrics and validate the proposed models. Several case studies are presented and analyze survivability, performance and availability metrics considering multiple data center allocation scenarios for CCS systems. / Sistemas de Computação em Nuvem (SCNs) permitem a utilização de aplicações como serviços para usuários em todo o mundo. Um importante desafio para provedores de SCN corresponde ao fornecimento de serviços de qualidade mesmo na presença de eventuais falhas, sobrecargas e desastres. Geralmente, um acordo de nível de serviço (ANS) é estabelecido entre fornecedores e clientes para definição dos requisitos de disponibilidade, desempenho e segurança de tais serviços. Caso os parâmetros de qualidade definidos no ANS não sejam satisfeitos, multas podem ser aplicadas aos provedores. Nesse contexto, uma estratégia para aumentar a disponibilidade de SCNs e mitigar os efeitos de eventuais desastres consiste em utilizar subsistemas redundantes e adotar de centros de dados distribuídos geograficamente. Considerando-se esta abordagem, os serviços de centros de dados afetados podem ser transferidos para outros centros de dados do mesmo SCN. Contudo, o tempo de sincronização entre os diferentes centros de dados aumenta com a distância entre os mesmos, o que pode afetar a performance do sistema. Além disso, o provisionamento excessivo de recursos pode afetar a rentabilidade do serviço, dado o alto custo dos subsistemas redundantes. Portanto, uma avaliação que contemple desempenho, disponibilidade, possibilidade de desastres e alocação de centro de dados é de fundamental importância para o projeto de SCNs. Este trabalho apresenta um framework para avaliação de SCNs distribuídos geograficamente que permite a estimativa de métricas de desempenho, disponibilidade e capacidade de recuperação de desastres (naturais ou causados pelo homem). O framework é composto de um processo de avaliação, conjunto de modelos, ferramenta de avaliação e ferramenta de injeção de falhas. O processo de avaliação apresentado pode auxiliar projetistas de SCNs desde a representação do sistem de computação em nuvem até a obtenção das métricas de interesse. Este processo utiliza uma modelagem formal híbrida, que contempla modelos de SCN de alto nível, redes de Petri estocásticas (RPEs) e diagramas de bloco de confiabilidade (DBCs) para representação e avaliação de SCNs e seus subsistemas. Uma ferramenta de avaliação é proposta (GeoClouds Modcs) que permite fácil representação e avaliação de sistemas de computação em nuvem. Por fim, uma ferramenta de injeção de falhas em SCN (Eucabomber 2.0) é apresentada para estimar métricas de disponibilidade e validar os modelos propostos. Vários estudos de caso são apresentados e estes analisam a capacidade de recuperação de desastres, desempenho e disponibilidade de SCNs distribuídos geograficamente.