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Previous issue date: 2017-02-03 / O tráfego de vídeo ocupa a maior parte do volume de dados que são transmitidos pela Internet, principalmente devido à capacidade de usuários comuns gravarem e compartilharem seus próprios conteúdos. Entretanto, há uma grande heterogeneidade de dispositivos, softwares e rede para visualização dessas mídias, requerendo que esses vídeos sejam transcodificados para formatos compatíveis com a maioria dos visualizadores de vídeo. Transcodificar vídeos é uma atividade computacionalmente cara e com demanda altamente variável, portanto, pode beneficiar-se da capacidade distribuída e elástica da computação em nuvem. No entanto, identificar uma configuração dos mecanismos automáticos de elasticidade (auto-scaling), que cumpra os requisitos mínimos de desempenho requeridos pelo SLA ao menor custo possível não é uma tarefa simples, requer ajustar diversos parâmetros, como o momento de criar e retirar VMs, o tipo de VM que será adicionada, levando em conta o tempo de transcodificação e instanciação de cada tipo. Além disso, em infraestruturas públicas, os contratos firmados com o provedor de nuvem podem apresentar custos diferentes para um mesmo tipo de VM alugada, onde a opção apropriada é relacionada com o auto-scaling e carga de trabalho esperada. Já em infraestruturas de nuvem privadas, a complexidade de configuração trará também aspectos do dimensionamento dinâmico adequado da infraestrutura física para reduzir o consumo elétrico enquanto cumpre o SLA. Com objetivo de auxiliar na escolha desses parâmetros, esta dissertação propõe modelos em Redes de Petri Estocástica para computar a vazão, o tempo médio de resposta, o custo em nuvens públicas e o consumo elétrico em nuvens privadas. Essas métricas são avaliadas a partir da entrada dos parâmetros de configuração e taxa de requisições esperada para o sistema. Os modelos estocásticos propostos também foram integrados com o algoritmo de otimização GRASP, com objetivo de encontrar as configurações que devem ser adotadas na nuvem para cumprir o SLA e minimizar o custo de manter o sistema. Os estudos de caso demonstram que a combinação dos modelos com mecanismos de otimização é útil para orientar os administradores nas escolhas dos valores dos parâmetros de configuração para implantar e ajustar sistemas, respeitando os requisitos de desempenho e minimizando o custo. A aplicação dessa abordagem também permitiu identificar o comportamento do custo de um sistema em relação ao SLA, em um dos estudos de caso apresentados, a redução de 30 para 15 segundos no tempo de resposta mínimo representou um aumento de 299% no custo, já uma redução de 45 para 30 segundos apenas um aumento de 6%. Este comportamento é especialmente útil na negociação de novos SLAs. / Video traffic occupies most of the volume of transmitted data over the Internet, mainly because of the ability of users to record and share their content. However, there is a high heterogeneity of devices, software, and network for viewing these media, requiring these videos to be transcoded to formats compatible with most video viewers. Transcoding videos is a computationally expensive and highly variable demand activity so that it can benefit from the distributed and elastic ability of cloud computing. Although, identifying a configuration of the automatic elastic mechanisms (auto-scaling), which meets the minimum performance requirements required by the SLA at the lowest possible cost is not a simple task. It needs adjusting several parameters, such as the time to create and remove VMs, the type of VM that will be added, taking into account the transcoding and instantiation time of each type. Besides, in public infrastructures, contracts with the cloud provider may incur different costs for the same type of hired VM, where the appropriate option is related to auto-scaling and expected workload. In private cloud infrastructures, configuration complexity will also bring aspects of the proper dynamic dimensioning of the physical infrastructure to reduce electrical consumption while complying with the SLA. To assist in the choice of these parameters, this dissertation proposes Stochastic Petri Nets models to compute the throughput, the mean response time, and the cost in public clouds and electrical consumption in private clouds. These metrics are evaluated from the input of configuration parameters and requisition rate expected for the system. The proposed stochastic models were also integrated with the GRASP optimization algorithm, in order to find the configurations that should be adopted in the cloud to comply with the SLA and minimize the cost of owning the system. Case studies demonstrate that the combination of models with optimization mechanisms is useful to guide administrators in choosing the values of configuration parameters to deploy and tune systems while respecting performance requirements and minimizing cost. The application of this approach also allowed to identify the behavior of the cost of a system in relation to the SLA, in one of the presented case studies, the reduction of 30 to 15 seconds in the minimum response time represented a 299% increase in cost, while a reduction of 45 to 30 seconds only an increase of 6%. This behavior is especially useful when negotiating new SLAs.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/25075 |
| Date | 03 February 2017 |
| Creators | FÉ, Iúre de Sousa |
| Contributors | http://lattes.cnpq.br/8382158780043575, MACIEL, Paulo Romero Martins |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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