Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1
arquivototal.pdf: 4346482 bytes, checksum: 66ecee23f8ca75e6ea5bba135cfa9a42 (MD5)
Previous issue date: 2014-01-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Background: With the growing popularity of cloud computing, an challenge seen in this
discipline is the management of faults that may occur in such big infrastructures that, because
of its size, has a greater chance of ocurring faults, errors and failures. A work that maps the
solutions already created by researchers efficiently should help visualizing gaps over those
research fields.
Aims: This work aims to find research gaps in the cloud computing and fault management
domains, aside from building a social network of researchers in the area.
Method: We conducted a systematic mapping study to collect, filter and classify scientific
works in this area. The 4535 scientific papers found on major search engines were filtered
and the remaining 166 papers were classified according to a taxonomy described in this work.
Results: We found that IaaS is most explored in the selected studies. The main dependability
functions explored were Tolerance and Removal, and the attributes were Reliability
and Availability. Most papers had been classified by research type as Solution Proposal.
Conclusion: This work summarizes and classifies the research effort conducted on fault
management in cloud computing, providing a good starting point for further research in this
area. / Fundamentação: Com o grande crescimento da popularidade da computação em nuvens,
observa-se que um desafio dessa área é gerenciar falhas que possam ocorrer nas grandes
infra-estruturas computacionais construídas para dar suporte à computação como serviço.
Por serem extensas, possuem maior ocorrência de faltas, falhas e erros. Um trabalho que
mapeie as soluções já criadas por pesquisadores de maneira simples e eficiente pode ajudar
a visualizar oportunidades e saturações nesta área de pesquisa.
Objetivos: Este trabalho visa mapear de forma sistemática todo o esforço de pesquisa
aplicado ao gerênciamento de faltas em computação em nuvem de forma a facilitar a identificação
de áreas pouco exploradas e que pode eventualmente representar novas oportunidades
de pesquisa.
Metodologia: Para este trabalho utiliza-se a metodologia de pesquisa baseada em evidências,
através do método de mapeamento sistemático, sendo a pesquisa construída em
três etapas de seleção de estudos.
Método: Conduzimos um mapeamento sistemático para coletar, filtrar e classificar trabalhos
científicos na área. Foram inicialmente coletados 4535 artigos científicos nos grandes
engenhos de busca que, após três etapas de filtragem, acabaram sendo reduzidos a 166 artigos.
Estes artigos restantes foram classificados de acordo com a taxonomia definida neste
trabalho.
Resultados: Observa-se que IaaS é a área mais explorada nos estudos selecionados. As
funções de gerência de falhas mais exploradas são Tolerância e Remoção, e os atributos são
Confiabilidade e Disponibilidade. A maioria dos trabalhos foram classificados como tipo de
pesquisa de Proposta de Solução.
Conclusão: Este trabalho sumariza e classifica o esforço de pesquisa conduzido em
Gerenciamento de Faltas em Computação em Nuvens, provendo um ponto de partida para
pesquisas futuras nesta área.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.biblioteca.ufpb.br:tede/6120 |
| Date | 22 January 2014 |
| Creators | Leite Neto, Clodoaldo Brasilino |
| Contributors | Duarte, Alexandre Nóbrega |
| Publisher | Universidade Federal da Paraíba, Programa de Pós Graduação em Informática, UFPB, BR, Informática |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB, instname:Universidade Federal da Paraíba, instacron:UFPB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0026 seconds