Atualmente o acesso a um ambiente de computação em nuvem é fornecido sob demanda, o que permite que provedores ofereçam serviços de forma elástica aos clientes. Embora a nuvem permita uma abstração do comportamento da infraestrutura (lógica e física) dos provedores de serviços, nem sempre é possível oferecer serviços aos clientes de modo que os provedores consigam cumprir adequadamente os acordos de níveis de serviços. Para permitir o cumprimento desses contratos, provedores de serviços precisam de mecanismos que envolvam algoritmos de balanceamento de carga, com o objetivo de fornecer uma distribuição eficiente da carga para os recursos disponíveis. Entretanto, os trabalhos presentes na literatura não abordam de forma adequada o problema de equacionamento de recursos em função das necessidades dos clientes, pois consideram em sua maioria um conjunto limitado de objetivos a serem analisados e cumpridos. Neste contexto, o objetivo deste projeto de mestrado foi desenvolver e avaliar algoritmos disponíveis na literatura que abordem a otimização combinatória para o provisionamento de recursos computacionais, buscando otimizar o uso eficiente da infraestrutura e cumprir os acordos de nível de serviço definidos entre clientes e provedores. / Currently the access to a cloud computing environment is provided on demand, which allows providers to offer elasticity services to customers. Although the cloud allows an abstraction of the infrastructure behavior of the service providers (logical and physical), the fulfillment of the Service Level Agreements (SLAs) is challenging, because according with the demand and system configuration, the providers cannot ensure the customers requirements. There is a necessity of mechanisms that consider load balancing algorithms to provide an efficient load distribution in the available resources. However, the papers available in the literature do not efficiently address the problem of resource equation considering the customers requirements, because they consider a limited set of objectives to be analysed and fulfilled. Therefore, this master project aims to develop and evaluate algorithms available in the literature that address the combinatorial optimization and the multi-objective approach to handle the computational resources during the execution time, trying to optimize the efficient use of the resources available in the infrastructure and fulfill the service level agreements defined between the clients and providers.
Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-29102018-112500 |
Date | 12 March 2018 |
Creators | Azevedo, Leonildo José de Melo de |
Contributors | Estrella, Júlio Cezar, Toledo, Cláudio Fabiano Motta |
Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
Source Sets | Universidade de São Paulo |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | Dissertação de Mestrado |
Format | application/pdf |
Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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