Cloud Computing is emerging as a new paradigm that aims at delivering computing as a utility. For the cloud computing paradigm to be fully adopted and effectively used it is critical that the security mechanisms are robust and resilient to malicious faults and attacks. Securing cloud is a challenging research problem because it suffers from current cybersecurity problems in computer networks and data centers and additional complexity introduced by virtualizations, multi-tenant occupancy, remote storage, and cloud management. It is widely accepted that we cannot build software and computing systems that are free from vulnerabilities and that cannot be penetrated or attacked. Furthermore, it is widely accepted that cyber resilient techniques are the most promising solutions to mitigate cyberattacks and change the game to advantage defender over attacker. Moving Target Defense (MTD) has been proposed as a mechanism to make it extremely challenging for an attacker to exploit existing vulnerabilities by varying different aspects of the execution environment. By continuously changing the environment (e.g. Programming language, Operating System, etc.) we can reduce the attack surface and consequently, the attackers will have very limited time to figure out current execution environment and vulnerabilities to be exploited. In this dissertation, we present a methodology to develop an Autonomic Resilient Cloud Management (ARCM) based on MTD and autonomic computing. The proposed research will utilize the following capabilities: Software Behavior Obfuscation (SBO), replication, diversity, and Autonomic Management (AM). SBO employs spatiotemporal behavior hiding or encryption and MTD to make software components change their implementation versions and resources randomly to avoid exploitations and penetrations. Diversity and random execution is achieved by using AM that will randomly "hot" shuffling multiple functionally-equivalent, behaviorally-different software versions at runtime (e.g., the software task can have multiple versions implemented in a different language and/or run on a different platform). The execution environment encryption will make it extremely difficult for an attack to disrupt normal operations of cloud. In this work, we evaluated the performance overhead and effectiveness of the proposed ARCM approach to secure and protect a wide range of cloud applications such as MapReduce and scientific and engineering applications.

The power consumption of data centers and cloud systems has increased almost three times between 2007 and 2012. The traditional resource allocation methods are typically designed for high performance as the primary objective to support peak resource requirements. However, it is shown that server utilization is between 12% and 18%, while the power consumption is close to those at peak loads. Hence, there is a pressing need for devising sophisticated resource management approaches. State of the art dynamic resource management schemes typically rely on only a single resource such as core number, core speed, memory, disk, and network. There is a lack of fundamental research on methods addressing dynamic management of multiple resources and properties with the objective of allocating just enough resources for each workload to meet quality of service requirements while optimizing for power consumption. The main focus of this dissertation is to simultaneously manage power and performance for large cloud systems. The objective of this research is to develop a framework of performance and power management and investigate a general methodology for an integrated autonomic cloud management. In this dissertation, we developed an autonomic management framework based on a novel data structure, AppFlow, used for modeling current and near-term future cloud application behavior. We have developed the following capabilities for the performance and power management of the cloud computing systems: 1) online modeling and characterizing the cloud application behavior and resource requirements; 2) predicting the application behavior to proactively optimize its operations at runtime; 3) a holistic optimization methodology for performance and power using number of cores, CPU frequency, and memory amount; and 4) an autonomic cloud management to support the dynamic change in VM configurations at runtime to simultaneously optimize multiple objectives including performance, power, availability, etc. We validated our approach using RUBiS benchmark (emulating eBay), on an IBM HS22 blade server. Our experimental results showed that our approach can lead to a significant reduction in power consumption upto 87% when compared to the static resource allocation strategy, 72% when compared to adaptive frequency scaling strategy, and 66% when compared to a multi-resource management strategy.

Implementing self-management for enterprise systems is difficult. First, the scale and complexity of such systems makes it hard to understand and interpret system behavior or worse, the root causes of certain behaviors. Second, it is not clear how the goals specified at a system-level translate to component-level actions that drive the system. Third, the dynamic environments in which such systems operate requires self-management techniques that not only adapt the system but also adapt their own decision making processes. Finally, to build a self-management solution that is acceptable to administrators, it should have the properties of tractability and trust, which allow an administrator to both understand and fine-tune self-management actions. This dissertation work introduces, implements, and evaluates iManage, a novel system state-space based framework for enabling self-management of enterprise-scale systems. The system state-space, in iManage, is defined to be a collection of monitored system parameters and metrics (termed system variables). In addition, from amongst the system variables, it identifies the variables of interest, which determine the operational status of a system, and the controllable variables, which are the ones that can be deterministically modified to affect the operational status of a system. Using this formal representation, we have developed and integrated into iManage techniques that establish a probabilistic model relating the variables of interest and the controllable variables under the prevailing operational conditions. Such models are then used by iManage to determine corrective actions in case of SLA violations and/or to determine per-component ranges for controllable variables, which if independently adhered to by each component, lead to SLA compliance. To address the issue of scale in determining system models, iManage makes use of a novel state-space partitioning scheme that partitions the state-space into smaller sub-spaces thereby allowing us to more precisely model the critical system aspects. Our chosen modeling techniques are such that the generated models can be easily understood and modified by the administrator. Furthermore, iManage associates each proposed self-management action with a confidence-attribute that determines whether the action in question merits autonomic enforcement or not.

Sistemas corporativos modernos cada vez mais dependentes da rede e a integração de serviços entorno do modelo TCP/IP elevam a exigência de Qualidade de Serviço da infraestrutura de TI. Neste cenário, o dinamismo das redes atuais em conjunto com os novos requisitos de QoS exigem que a infra-estrutura de TI seja mais autônoma e confiável. Para tratar esta questão, o modelo de Gerenciamento de Redes Baseado em Políticas, proposto pelo IETF, vem se consolidando como uma abordagem para controlar o comportamento da rede através do controle das configurações dos seus dispositivos. Porém, o foco deste modelo é o gerenciamento de políticas internas a um domínio administrativo. Esta característica faz com que o modelo possua algumas limitações, tais como a incapacidade de estabelecer qualquer tipo de coordenação entre diferentes PDPs e a impossibilidade de reagir a eventos externos. Visando agregar autonomia ao modelo de gerenciamento baseado em políticas, este trabalho propõe uma arquitetura em camadas que empregue os conceitos de Autonomic Computing relacionados a: i) adaptação dinâmica dos recursos gerenciados em resposta às mudanças no ambiente, ii) integração com sistemas de gerenciamento de outros domínios através do recebimento de notificações destes, iii) capacidade de planejar ações de gerenciamento e iv) promoção de ações de gerenciamento que envolvam mais de um domínio administrativo, estabelecendo uma espécie de coordenação entre PDPs. Para a implementação destes conceitos, a arquitetura prevê o uso de uma camada peerto- peer (P2P) sobre a plataforma de políticas. Desta forma, a partir de uma notificação recebida, a camada P2P planeja ações visando adaptar o comportamento da rede aos eventos ocorridos na infra-estrutura de TI. As ações planejadas traduzem-se em inclusões ou remoções de políticas da plataforma de políticas responsável por gerenciar a configuração dos dispositivos de rede. Para notificações que envolvam recursos de mais de um domínio administrativo, os peers de gerenciamento agem de forma coordenada para implantar as devidas ações em cada domínio. A arquitetura proposta foi projetada com foco em prover QoS em uma rede com suporte à DiffServ, embora acredite-se que a sua estrutura seja genérica o bastante para ser aplicada a outros contextos. Como estudo de caso, foi analisado o emprego da arquitetura em resposta a eventos gerados por uma grade computacional. Foi elaborado ainda um protótipo da arquitetura utilizando o Globus Toolkit 4 como fonte de eventos. / Modern corporative systems becoming more dependent of the network and the integration of services around the TCP/IP model increase the requirement of Quality of Service (QoS) of the IT infrastructure. In this scene, the dynamism of current networks together with the new requirements of QoS demands a more autonomous and reliable IT infrastructure. To address this issue, the model of Police Based Network Management, proposed by IETF, has been consolidated as an approach to control the behavior of the network through the control of the configurations of its devices. However, the focus of this model is the management of the policies internal to an administrative domain. This feature brings some limitations to the model, such as the incapacity to establish any kind of coordination between different PDPs and the impossibility to react to external events. Aiming at to add autonomy to the model of Policy Based Network Management, this work proposes a layered architecture based on the concepts of Autonomic Computing related to: i) the dynamic adaptation of the managed resources in response to changes in the environment, ii) integration with management systems of other domains through the reception of notifications of these systems, iii) ability of planning the management actions and iv) execution of multi-domain management actions, establishing a kind of coordination between PDPs. To implement these concepts, the architecture was designed with a peer-to-peer layer above the policy platform. Thus, from a received notification, the P2P layer plans actions aiming to adapt the network behavior in response to the events occurred in the IT infrastructure. The planned actions are, actually, inclusions or removals of policies in the policy platform responsible for the management of the network devices configuration. For notifications related with resources of more than one administrative domain, the management peers act in a coordinated way in order to establish the suitable actions in each domain. The proposed architecture was designed with focus in providing QoS in a network with support to DiffServ, although we believe that its structure is generic enough to be applied to other contexts. As case study, it was analyzed the use of the architecture in response to events generated by a computational grid. Additionally, a prototype of the architecture was build making use of Globus Toolkit 4 as an event source.

Sistemas corporativos modernos cada vez mais dependentes da rede e a integração de serviços entorno do modelo TCP/IP elevam a exigência de Qualidade de Serviço da infraestrutura de TI. Neste cenário, o dinamismo das redes atuais em conjunto com os novos requisitos de QoS exigem que a infra-estrutura de TI seja mais autônoma e confiável. Para tratar esta questão, o modelo de Gerenciamento de Redes Baseado em Políticas, proposto pelo IETF, vem se consolidando como uma abordagem para controlar o comportamento da rede através do controle das configurações dos seus dispositivos. Porém, o foco deste modelo é o gerenciamento de políticas internas a um domínio administrativo. Esta característica faz com que o modelo possua algumas limitações, tais como a incapacidade de estabelecer qualquer tipo de coordenação entre diferentes PDPs e a impossibilidade de reagir a eventos externos. Visando agregar autonomia ao modelo de gerenciamento baseado em políticas, este trabalho propõe uma arquitetura em camadas que empregue os conceitos de Autonomic Computing relacionados a: i) adaptação dinâmica dos recursos gerenciados em resposta às mudanças no ambiente, ii) integração com sistemas de gerenciamento de outros domínios através do recebimento de notificações destes, iii) capacidade de planejar ações de gerenciamento e iv) promoção de ações de gerenciamento que envolvam mais de um domínio administrativo, estabelecendo uma espécie de coordenação entre PDPs. Para a implementação destes conceitos, a arquitetura prevê o uso de uma camada peerto- peer (P2P) sobre a plataforma de políticas. Desta forma, a partir de uma notificação recebida, a camada P2P planeja ações visando adaptar o comportamento da rede aos eventos ocorridos na infra-estrutura de TI. As ações planejadas traduzem-se em inclusões ou remoções de políticas da plataforma de políticas responsável por gerenciar a configuração dos dispositivos de rede. Para notificações que envolvam recursos de mais de um domínio administrativo, os peers de gerenciamento agem de forma coordenada para implantar as devidas ações em cada domínio. A arquitetura proposta foi projetada com foco em prover QoS em uma rede com suporte à DiffServ, embora acredite-se que a sua estrutura seja genérica o bastante para ser aplicada a outros contextos. Como estudo de caso, foi analisado o emprego da arquitetura em resposta a eventos gerados por uma grade computacional. Foi elaborado ainda um protótipo da arquitetura utilizando o Globus Toolkit 4 como fonte de eventos. / Modern corporative systems becoming more dependent of the network and the integration of services around the TCP/IP model increase the requirement of Quality of Service (QoS) of the IT infrastructure. In this scene, the dynamism of current networks together with the new requirements of QoS demands a more autonomous and reliable IT infrastructure. To address this issue, the model of Police Based Network Management, proposed by IETF, has been consolidated as an approach to control the behavior of the network through the control of the configurations of its devices. However, the focus of this model is the management of the policies internal to an administrative domain. This feature brings some limitations to the model, such as the incapacity to establish any kind of coordination between different PDPs and the impossibility to react to external events. Aiming at to add autonomy to the model of Policy Based Network Management, this work proposes a layered architecture based on the concepts of Autonomic Computing related to: i) the dynamic adaptation of the managed resources in response to changes in the environment, ii) integration with management systems of other domains through the reception of notifications of these systems, iii) ability of planning the management actions and iv) execution of multi-domain management actions, establishing a kind of coordination between PDPs. To implement these concepts, the architecture was designed with a peer-to-peer layer above the policy platform. Thus, from a received notification, the P2P layer plans actions aiming to adapt the network behavior in response to the events occurred in the IT infrastructure. The planned actions are, actually, inclusions or removals of policies in the policy platform responsible for the management of the network devices configuration. For notifications related with resources of more than one administrative domain, the management peers act in a coordinated way in order to establish the suitable actions in each domain. The proposed architecture was designed with focus in providing QoS in a network with support to DiffServ, although we believe that its structure is generic enough to be applied to other contexts. As case study, it was analyzed the use of the architecture in response to events generated by a computational grid. Additionally, a prototype of the architecture was build making use of Globus Toolkit 4 as an event source.

A proposta deste projeto de doutorado envolve a pesquisa sobre computação autônoma, focando na elaboração de mecanismos de autoconfiguração e auto-otimização para arquiteturas virtualizadas que buscam garantir a provisão de qualidade de serviço. Esses mecanismos fazem uso de elementos autônomos que são auxiliados por uma ontologia. Para isso, instrumentos de Web Semântica são utilizados para que a ontologia represente uma base de conhecimento com as informações dos recursos computacionais. Tais informações são utilizadas por algoritmos de otimização que, baseados em regras pré-definidas pelo administrador, tomam a decisão por uma nova configuração do sistema que vise a otimizar o desempenho. A configuração e a otimização geralmente envolvem elementos de software que precisam ser gerenciados pelos profissionais em Tecnologia da Informação (TI). Parte desse gerenciamento é composto de tarefas corriqueiras, por exemplo, monitorações, reconfigurações e verificações de desempenho. Tais tarefas demandam tempo e, portanto, geram custos e desgastes para os profissionais. Dessa forma, este projeto visa automatizar algumas dessas tarefas corriqueiras, facilitando o trabalho dos profissionais de TI e permitindo que eles foquem em tarefas mais críticas. Portanto, para alcançar esse objetivo foi realizado um estudo e a criação de mecanismos distribuídos baseados em Computação Autônoma e Web Semântica que permitem a configuração e otimização de recursos de forma automática. Os resultados individuais de cada mecanismo indicam que é possível alcançar um nível satisfatório de auto-configuração e auto-otimização para arquiteturas virtualizadas. O mecanismo de auto-configuração obteve melhores resultados com a abordagem de monitoração de recursos ao invés de utilizar previsões, já o mecanismo de auto-otimização provou que sua metodologia e algoritmo são aplicáveis na busca de uma configuração otimizada para atender ao SLA acordado. / The purpose of this PhD project involves the research about autonomic computing, focusing on the development of self-configuration and self-optimization mechanisms for virtualized architectures that aims to ensure the provision of Quality of Service. These mechanisms make use of autonomous elements that are aided by an ontology. Therefore, SemanticWeb tools are used in order to allow the ontology to represent a knowledge base with information of the computational resources. Such information is used by optimization algorithms that take the decision of choosing a new configuration that aims at optimizing the architecture performance based on rules predefined by the administrator. The configuration and optimization usually involve elements of software that must be managed by professionals in the Information Technology (IT) field and part of this management is composed of common tasks, for example, monitoring tests, reconfigurations and performance evaluations. These tasks take some time and therefore generate costs and distress to the professionals. Thus, this project aims at automating some of these common tasks, facilitating the work of IT professionals and allowing them to focus on more critical tasks. Therefore, to achieve this goal a study was performed and distributed mechanisms based on Autonomic Computing and Semantic Web were created allowing the configuration and optimization of resources automatically. The individual results of each mechanism indicate that it is possible to achieve a satisfactory level of self-configuration and self-optimization for virtualized architectures. The self-configuration mechanism has achieved better results with the resource monitoring approach rather than using predictions and the self-optimization mechanism has proven that its methodology and algorithm are applicable in the search for an optimized configuration to meet the SLA agreed.

Sistemas corporativos modernos cada vez mais dependentes da rede e a integração de serviços entorno do modelo TCP/IP elevam a exigência de Qualidade de Serviço da infraestrutura de TI. Neste cenário, o dinamismo das redes atuais em conjunto com os novos requisitos de QoS exigem que a infra-estrutura de TI seja mais autônoma e confiável. Para tratar esta questão, o modelo de Gerenciamento de Redes Baseado em Políticas, proposto pelo IETF, vem se consolidando como uma abordagem para controlar o comportamento da rede através do controle das configurações dos seus dispositivos. Porém, o foco deste modelo é o gerenciamento de políticas internas a um domínio administrativo. Esta característica faz com que o modelo possua algumas limitações, tais como a incapacidade de estabelecer qualquer tipo de coordenação entre diferentes PDPs e a impossibilidade de reagir a eventos externos. Visando agregar autonomia ao modelo de gerenciamento baseado em políticas, este trabalho propõe uma arquitetura em camadas que empregue os conceitos de Autonomic Computing relacionados a: i) adaptação dinâmica dos recursos gerenciados em resposta às mudanças no ambiente, ii) integração com sistemas de gerenciamento de outros domínios através do recebimento de notificações destes, iii) capacidade de planejar ações de gerenciamento e iv) promoção de ações de gerenciamento que envolvam mais de um domínio administrativo, estabelecendo uma espécie de coordenação entre PDPs. Para a implementação destes conceitos, a arquitetura prevê o uso de uma camada peerto- peer (P2P) sobre a plataforma de políticas. Desta forma, a partir de uma notificação recebida, a camada P2P planeja ações visando adaptar o comportamento da rede aos eventos ocorridos na infra-estrutura de TI. As ações planejadas traduzem-se em inclusões ou remoções de políticas da plataforma de políticas responsável por gerenciar a configuração dos dispositivos de rede. Para notificações que envolvam recursos de mais de um domínio administrativo, os peers de gerenciamento agem de forma coordenada para implantar as devidas ações em cada domínio. A arquitetura proposta foi projetada com foco em prover QoS em uma rede com suporte à DiffServ, embora acredite-se que a sua estrutura seja genérica o bastante para ser aplicada a outros contextos. Como estudo de caso, foi analisado o emprego da arquitetura em resposta a eventos gerados por uma grade computacional. Foi elaborado ainda um protótipo da arquitetura utilizando o Globus Toolkit 4 como fonte de eventos. / Modern corporative systems becoming more dependent of the network and the integration of services around the TCP/IP model increase the requirement of Quality of Service (QoS) of the IT infrastructure. In this scene, the dynamism of current networks together with the new requirements of QoS demands a more autonomous and reliable IT infrastructure. To address this issue, the model of Police Based Network Management, proposed by IETF, has been consolidated as an approach to control the behavior of the network through the control of the configurations of its devices. However, the focus of this model is the management of the policies internal to an administrative domain. This feature brings some limitations to the model, such as the incapacity to establish any kind of coordination between different PDPs and the impossibility to react to external events. Aiming at to add autonomy to the model of Policy Based Network Management, this work proposes a layered architecture based on the concepts of Autonomic Computing related to: i) the dynamic adaptation of the managed resources in response to changes in the environment, ii) integration with management systems of other domains through the reception of notifications of these systems, iii) ability of planning the management actions and iv) execution of multi-domain management actions, establishing a kind of coordination between PDPs. To implement these concepts, the architecture was designed with a peer-to-peer layer above the policy platform. Thus, from a received notification, the P2P layer plans actions aiming to adapt the network behavior in response to the events occurred in the IT infrastructure. The planned actions are, actually, inclusions or removals of policies in the policy platform responsible for the management of the network devices configuration. For notifications related with resources of more than one administrative domain, the management peers act in a coordinated way in order to establish the suitable actions in each domain. The proposed architecture was designed with focus in providing QoS in a network with support to DiffServ, although we believe that its structure is generic enough to be applied to other contexts. As case study, it was analyzed the use of the architecture in response to events generated by a computational grid. Additionally, a prototype of the architecture was build making use of Globus Toolkit 4 as an event source.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao Ariel Soares.pdf: 2676523 bytes, checksum: 253ad7139526979b18118267bd40d607 (MD5) Previous issue date: 2012-03-21 / FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA E AO DESENVOLVIMENTO CIENTIFICO E TECNOLÓGICO DO MARANHÃO / Security in computer networks is the area responsible for protecting the data passing through it. The research for better security strategies has increased considerably since exists a vast number of attempted attacks. These attacks have caused financial loss and reputation damage to companies, institutions and individuals. There are several obstacles to achieve security into networks and it led to increase the problem complexity of security management. For this reason, it is interesting using the resources offered by Autonomic Computing (AC). AC systems are capable of manage themselves and to adapt dynamically to changes in order to restore its balance according to policies and business goals. The architecture and properties of AC to implement systems offers many advantages to be applied to network security. In this work, we present the concepts of AC and demonstrate its applicability on the network computer security context. The AC concepts application in network security introduces the auto-security capability to the system. To show the feasibility of achieving auto-security, we developed and present an autonomic mechanism for network protection. This mechanism is represented, initially, by an autonomic framework, which is organized according to MAPE-K model. In this model, autonomic managers perform the sensing activities on the execution environment, context analysis, planning and execution of dynamic reconfiguration actions. Then, we implemented two autonomic cycles. The first cycle aims to generate firewall rules based on honeypots log files. The second cycle is responsible for manipulate, dynamically, virtual honeypots that are classified as compromised. The results show that it is possible to obtain integration and cooperation between security systems; intelligence, through the deployment of autonomic strategies that turn the protection process dynamic; and autonomy, to achieve self-security on the network. / Segurança em redes de computadores compreende a área responsável pela proteção dos dados que a transitam. A busca por melhores estratégias de segurança tem aumentado consideravelmente, tendo em vista a grande quantidade de tentativas de ataques que vem sendo realizados. Esses ataques tem causado prejuízos financeiros e de imagem para empresas, instituições e pessoas físicas. Vários obstáculos a serem enfrentados para se alcançar redes realmente seguras existem e isso eleva a complexidade do problema da gerência de segurança. Por esse motivo é interessante a utilização de recursos oferecidos pela Computação Autonômica (CA). Sistemas de CA são capazes de gerenciarem a si próprios e se adaptarem dinamicamente às mudanças a fim de restabelecer seu equilíbrio de acordo com as políticas e os objetivos de negócio. A arquitetura e as propriedades de CA para a implementação de sistemas propõe uma abordagem com muitas vantagens para ser aplicada à segurança de redes. Neste trabalho, apresentamos os conceitos de CA e mostramos sua aplicabilidade ao contexto de segurança em redes de computadores. A aplicação dos conceitos de CA à segurança de redes introduz no sistema a capacidade de auto-segurança. Para mostrar a viabilidade em conseguir auto-segurança, desenvolvemos e apresentamos um mecanismo autonômico para segurança de redes. Este mecanismo é representado, inicialmente, por um framework autonômico, no qual é organizado seguindo o modelo MAPE-K. Neste modelo gerentes autonômicos realizam as atividades de sensoriamento do ambiente de execução, análise de contexto, planejamento e execução de ações de reconfiguração dinâmica. Em seguida, implementamos dois ciclos autonômicos. O primeiro tem a funcionalidade de gerar regras de firewall baseadas em logs de honeypots. O segundo ciclo é responsável por manipular dinamicamente honeypots virtuais que são considerados comprometidos. Os resultados mostram que é possível obter integração e cooperação entre os sistemas de segurança; inteligência, através da implantação de estratégias autonômicas que dinamizam o processo de proteção; e autonomia, para alcançar autossegurança na rede.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:53:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao Berto Pereira Gomes.pdf: 2014882 bytes, checksum: f2db4e98c8101d26cfdc062169be8627 (MD5) Previous issue date: 2012-03-09 / Computer Grids are characterized by the high dynamism of its execution environment, resources and tasks heterogeneity, and high scalability. These features turn tasks such as configuration, maintenance and failure recovery quite challenging and is becoming increasingly difficult to perform them only by human agents. The autonomic computing term denotes computer systems capable of changing their behavior dynamically in response to changes in the execution environment. For achieving this, the software is generally organized following the MAPE-K (Monitoring, Analysis, Planning, Execution and Knowledge) model, in which autonomic managers perform of the execution environment sensing activities, context analysis, planning and execution of dynamic reconfiguration actions, based on shared knowledge about the controlled system. Several recent research efforts seek to apply autonomic computing techniques to grid computing, providing more autonomy and reducing the need for human intervention in the maintenance and management of these computing environments, thus creating the concept an autonomic grid. This thesis presents a new simulator tool for assisting the development and evaluation of autonomic grid approaches called AGST (Autonomic Grid Simulation Tool). The major contribution of this tool is the definition and implementation of a simulation model based on the MAPE-K autonomic management cycle, that can be used to simulate the monitoring, analysis and planning, control and execution functions, allowing the simulation of an autonomic computing grid. AGST also provides support for parametric and compositional dynamic adaptations of managed elements. This work also presents two case studies where the proposed tool was successfully used for the modeling, simulation and evaluation of approaches to grid computing. / Grades de computadores são caracterizadas pelo alto dinamismo de seu ambiente de execução, alta heterogeneidade de recursos e tarefas, e por requererem grande escalabilidade. Essas características tornam tarefas como configuração, manutenção e recuperação em caso de falhas bastante desafiadoras e cada vez mais difíceis de serem realizadas exclusivamente por agentes humanos. O termo Computação Autonômica denota sistemas computacionais capazes de mudar seu comportamento dinamicamente em resposta a variações do ambiente de execução. Para isso, o software é geralmente organizado seguindo-se a arquitetura MAPE-K (Monitoring, Analysis, Planning, Execution and Knowledge), na qual gerentes autonômicos realizam as atividades de monitoramento do ambiente de execução, análise de informações de contexto, planejamento e execução de ações de reconfiguração dinâmica, compartilhando algum conhecimento sobre o sistema controlado. Diversos esforços de pesquisa recentes buscam aplicar técnicas de computação autonômica à computação em grade, provendo-se maior autonomia e reduzindo-se a necessidade de intervenção humana na manutenção e gerenciamento destes ambientes computacionais, criando assim o conceito de grade autonômica. Esta dissertação apresenta uma nova ferramenta de simulação que tem por objetivo auxiliar o desenvolvimento e avaliação de abordagens autonômicas para grades de computadores denominada AGST (Autonomic Grid Simulation Tool). A principal contribuição dessa ferramenta é a definição e implementação de um modelo de simulação baseado na arquitetura MAPE-K, que pode ser utilizado para simular todas as funções de monitoramento, analise e planejamento, controle e execução, permitindo assim a simulação de grades autonômicas. AGST provê ainda o suporte à execução de adaptações paramétricas e composicionais dos elementos gerenciados. Este trabalho também apresenta dois estudos de caso nos quais a ferramenta proposta foi utilizada com sucesso no processo de modelagem, simulação e avaliação de abordagens para grades computacionais.

A gestão eficaz de recursos computacionais em nuvem está diretamente ligada a gerir corretamente o desempenho das aplicações hospedadas na Máquina Virtual (Virtual Machine - VM), criando um ambiente capaz de controlá-la e redimensionar recursos de Memória, Disco, CPU e outros que se façam necessários, individualmente em resposta a carga de trabalho. Neste trabalho considera-se também a gestão eficaz a qual é possível realizar o retorno sobre o investimento realizado para a contratação do serviço de IaaS. Nesta pesquisa de mestrado, foi proposto o gerenciamento da infraestrutura computacional em nuvem, através de dois modelos que facilitam o provisionamento auto-adaptativo de recursos em um ambiente virtualizado: alocação de recursos utilizando modelo para previsão da carga de trabalho futura e a gestão auto-adaptativa de capacidade utilizando agentes computacionais para monitorarem constantemente as VMs. Além disso, é proposto o retorno do investimento, que trata a relação entre o valor que o cliente contratou do serviço de IaaS e o quanto efetivamente ele está utilizando. Desta forma, a cada período é contabilizado a taxa do valor gasto em unidades monetárias. Para contemplar esta proposta, foram desenvolvidos algoritmos que são o núcleo de todo gerenciamento. Também foram realizados experimentos e os resultados mostram a capacidade do autogerenciamento das máquinas virtuais, com reconfiguração dinâmica da infraestrutura através de previsões baseadas em histórico e também da reconfiguração e monitoramento com o uso de agentes computacionais. Após a análise e avaliação dos resultados obtidos nos experimentos, é possível afirmar que houve uma significativa melhora da reconfiguração dos recursos com agentes computacionais se comparado a reconfiguração com previsão de carga futura. / The efficient management of computational resources in the cloud is directly linked to correctly manage the performance of the applications hosted in the virtual machine (Virtual Machine - VM), creating an environment able to control it and resize features Memory, Disk, CPU and others resources, individually in response to workload. This work is also considered effective management which is possible to realize the return on investment for hiring the IaaS service. This Master thesis, is proposed the management of computing infrastructure in the cloud, using two models that facilitate self-adaptive resource provisioning in a virtualized environment using resource allocation model to predict the future workload and adaptive self-management capacity utilizing computational agents to continuously monitor the VMs. Furthermore, it is proposed return on investment, which is the ratio between the value that the client hired the IaaS service and how effectively it is using. Thus, each period is accounted for the rate of the amount spent in monetary units. To address this proposal, were developed algorithms that are the core of all management. Experiments were also conducted and the results show the ability of self-management for virtual machines with dynamic reconfiguration of infrastructure through predictions based on historical and also the reconfiguration and monitoring with the use of computational agents. After the analysis and evaluation of the results obtained in the experiments, is possible say that there was a significant improvement in reconfiguration of resources with computational agents compared with the workload forecast.