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Previous issue date: 2013-03-05 / Distributed systems has been adopted for building modern Internet services and cloud
computing infrastructures, in order to obtain services with high performance, scalability,
and reliability. Cloud computing SLAs require low time to identify, diagnose and solve
problems in a cloud computing production infrastructure, in order to avoid negative
impacts into the quality of service provided for its clients. Thus, the detection of error
causes, diagnose and reproduction of errors are challenges that motivate efforts to the
development of less intrusive mechanisms for monitoring and debugging distributed
applications at runtime.
Network traffic analysis is one option to the distributed systems measurement, although
there are limitations on capacity to process large amounts of network traffic
in short time, and on scalability to process network traffic where there is variation of
resource demand.
The goal of this dissertation is to analyse the processing capacity problem for measuring
distributed systems through network traffic analysis, in order to evaluate the
performance of distributed systems at a data center, using commodity hardware and cloud
computing services, in a minimally intrusive way.
We propose a new approach based on MapReduce, for deep inspection of distributed
application traffic, in order to evaluate the performance of distributed systems at runtime,
using commodity hardware. In this dissertation we evaluated the effectiveness of
MapReduce for a deep packet inspection algorithm, its processing capacity, completion
time speedup, processing capacity scalability, and the behavior followed by MapReduce
phases, when applied to deep packet inspection for extracting indicators of distributed
applications. / Sistemas distribuídos têm sido utilizados na construção de modernos serviços da Internet
e infraestrutura de computação em núvem, com o intuito de obter serviços com alto
desempenho, escalabilidade e confiabilidade. Os acordos de níves de serviço adotados
pela computação na núvem requerem um reduzido tempo para identificar, diagnosticar
e solucionar problemas em sua infraestrutura, de modo a evitar que problemas gerem
impactos negativos na qualidade dos serviços prestados aos seus clientes. Então, a
detecção de causas de erros, diagnóstico e reprodução de erros provenientes de sistemas
distribuídos são desafios que motivam esforços para o desenvolvimento de mecanismos
menos intrusivos e mais eficientes, para o monitoramento e depuração de aplicações
distribuídas em tempo de execução.
A análise de tráfego de rede é uma opção para a medição de sistemas distribuídos,
embora haja limitações na capacidade de processar grande quantidade de tráfego de
rede em curto tempo, e na escalabilidade para processar tráfego de rede sob variação de
demanda de recursos.
O objetivo desta dissertação é analisar o problema da capacidade de processamento
para mensurar sistemas distribuídos através da análise de tráfego de rede, com o intuito
de avaliar o desempenho de sistemas distribuídos de um data center, usando hardware
não especializado e serviços de computação em núvem, de uma forma minimamente
intrusiva.
Nós propusemos uma nova abordagem baseada em MapReduce para profundamente
inspecionar tráfego de rede de aplicações distribuídas, com o objetivo de avaliar o
desempenho de sistemas distribuídos em tempo de execução, usando hardware não
especializado. Nesta dissertação nós avaliamos a eficácia do MapReduce para um
algoritimo de avaliação profunda de pacotes, sua capacidade de processamento, o ganho
no tempo de conclusão de tarefas, a escalabilidade na capacidade de processamento, e o
comportamento seguido pelas fases do MapReduce, quando aplicado à inspeção profunda
de pacotes, para extrair indicadores de aplicações distribuídas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/12454 |
| Date | 05 March 2013 |
| Creators | Vieira, Thiago Pereira de Brito |
| Contributors | Garcia, Vinicius Cardoso, Fernandes, Stenio Flavio de Lacerda |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| 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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