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Auto-gerenciamento de recursos em infraestruturas baseada em cont?ineres para Desktop-as-a-service: um estudo de caso nos laborat?rios de inform?tica da ECT/UFRNBandeira, Geomerez Raduan de Oliveira 22 June 2017 (has links)
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Previous issue date: 2017-06-22 / Uma alternativa vi?vel para institui??es que possuem m?ltiplos usu?rios com necessidade
de acessar aplica??es desktops ? o Desktop-as-a-Service (DaaS), que caracteriza-se pela
entrega de um ambiente desktop que executa remotamente. A virtualiza??o de recursos
em conjunto com o balanceamento de carga s?o amplamente utilizados em infraestruturas
que hospedam servi?os com demandas sazonais, replicando inst?ncias e distribuindo as
requisi??es entre elas para alcan?ar elasticidade. Entretanto o balanceamento de carga n?o
? a solu??o mais adequada para o DaaS, uma vez que sess?es nesse servi?o s?o de longa
dura??o e n?o s?o migradas para um novo servidor que seja adicionado ao balanceador,
permanecendo a lentid?o percebida pelos usu?rios j? conectados a um servidor sobrecarregado.
Neste contexto, o redimensionamento din?mico de recursos em uma inst?ncia
virtual se mostra como a abordagem mais apropriada. Contudo, solu??es tradicionais de
virtualiza??o exigem a reinicializa??o do servidor afetado, e consequentemente, finalizando
as sess?es DaaS com seus respectivos usu?rios. Por outro lado, virtualiza??o baseada
em cont?ineres permitem tal redimensionamento, por?m exige interven??es manuais do
administrador para ajustar a quantidade de recursos mediante ? demanda. Este trabalho
apresenta o ConManager, um controlador autoadaptativo para ambientes baseados em
cont?ineres, que tem como prop?sito o redimensionamento din?mico de recursos virtualizados
para lidar com sobrecargas sazonais. A proposta foi aplicada como estudo de caso nos
laborat?rios de inform?tica da Escola de Ci?ncias e Tecnologia da Universidade Federal do
Rio Grande do Norte. O ConManager monitora a utiliza??o de recursos nos laborat?rios,
detectando cen?rios de sobrecarga, e propondo planos de adapta??o que s?o aplicados
na infraestrutura de suporte ao servi?o DaaS, efetivamente redistribuindo recursos de
cont?ineres subutilizados para os sobrecarregados. A ferramenta se encontra em uso e
isso trouxe ganhos percept?veis como diminui??o do tempo de adapta??o de recursos e
a simplifica??o do gerenciamento do ambiente, beneficiando a equipe de tecnologia da
informa??o da institui??o, respons?vel por manter o servi?o e ? comunidade acad?mica
que desfruta de um ambiente computacional mais est?vel. / A viable alternative for institutions that have multiple users who need access to desktop
applications is Desktop-as-a-Service (DaaS), which is characterized by the delivery of
a desktop environment that runs remotely. Resource virtualization and load balancing
are widely used techniques in infrastructures that host services with seasonal demands,
replicating instances and distributing requests among them to achieve elasticity. However
load balancing is not the most suitable solution for DaaS, since sessions in this service
are long lasting and are not migrated to a new server that is added to the balancer,
remaining the slowness perceived by users already connected to an overloaded server. In
this context, the dynamic resizing of resources in a virtual instance is shown as the most
appropriate approach. However, traditional virtualization solutions require a reboot of
the affected server, and consequently, terminating DaaS sessions with their respective
users. On the other hand, container-based virtualization allows such resizing, but requires
manual administrator intervention to adjust the amount of resources on demand. This work
presents ConManager, a self-adaptive controller for container-based environments, which
aims to dynamically resize virtualized resources to handle seasonal loads. The proposal
has been applied as a case study in the computer laboratories of the Escola de Ci?ncias e
Tecnologia of the Universidade Federal do Rio Grande do Norte. ConManager monitors the
use of resources in laboratories, detecting overhead scenarios, and proposing adaptation
plans that are applied to the DaaS service support infrastructure, effectively redistributing
resources from underutilized containers to overloaded ones. The tool is currently in use
and has brought noticeable gains such as reduced time to adapt resources and simplified
environmental management, benefiting the institution?s information technology team,
responsible for maintaining the service and the academic community that enjoys a Stable
computing environment.
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