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Modelos par análise de disponibilidade em uma plataforma de mobile backend as a service

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-03-15T13:05:35Z
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Previous issue date: 2015-08-31 / As limitações da computação móvel abrem caminhos para utilizar recursos de computação
em nuvem voltadas à dispositivos móveis, sendo este o principal objetivo da Mobile Cloud
Computing (MCC). Questões como armazenamento e processamento podem afetar a disponibilidade
de um serviço no dispositivo móvel, assim, para minimizar esses problemas é possível
o particionamento da aplicação em frontend e backend. Os serviços de nuvem auxiliam esse
processo com a utilização de ambientes Mobile Backend-as-a-Service (MBaaS), que permitem os
desenvolvedores conectar o backend de suas aplicações para o armazenamento em nuvem. Uma
plataforma de MBaaS oferece um serviço de sincronização completa para aplicações móveis.
Uma vez que os dados armazenados no dispositivo móvel estão sincronizados com os centros
de dados distribuídos, a disponibilidade do sistema no lado servidor é um atributo fundamental
que requer investigação, pois sistemas computacionais tendem a falhar. As falhas podem ocorrer
em hardwares, softwares e meios de conexão, acarretando assim, em prejuízos financeiros
e comprometendo a credibilidade das empresas provedoras do serviço. Os administradores
necessitam de mecanismos para estimar a disponibilidade de seus sistemas, podendo definir
Service Level Agreement (SLA) com mais propriedade. Assim, modelos analíticos podem ser
utilizados para avaliar a disponibilidade destes tipos de ambientes, bem como auxiliar a mitigar
o downtime, aumentando a disponibilidade do serviço. Este trabalho propõe modelos analíticos
para avaliar a disponibilidade desses ambientes. Para tanto, foi adotada uma metodologia: primeiramente
definiu-se a arquitetura básica do serviço; a qual foi modelada a partir de um modelo
hierárquico, composto de diagramas de blocos de confiabilidade (RBD) e cadeias de Markov de
tempo contínuo (CTMC) e validado através de um testbed de injeção de falhas e reparos em um
ambiente real. Baseado no modelo de serviço proposto, foi efetuada a análise de sensibilidade,
que identificou o sistema como componente crítico. A partir disto, foram sugeridos modelos
hierárquicos que representem o ambiente de nuvem, e com base neste ambiente, através da
técnica de análise de sensibilidade, foram propostas quatro arquiteturas, sendo estas avaliados em
termos de disponibilidade e downtime anual. Os resultados demonstram que a implementação de
um processo de recuperação automática sobre o componente de software, Java Virtual Machine,
reduz o downtime anual na arquitetura básica em cerca de 10%, bem como é possível observar
que no ambiente de nuvem utilizando o mecanismo de redundância warm-standby nos nós e
no frontend apresenta efetiva melhora na disponibilidade. Desta forma, a presente pesquisa
pode orientar os administradores de sistemas MBaaS no planejamento de suas políticas de
manutenção. / The mobile computer restrictions propose new ways to use cloud computing resources
aimed at mobile devices, this is the Mobile Cloud Computing (MCC) primary goal. Issues
such as storage and processing can impact the service availability on the mobile device. With
the reducing purpose, these questions are its possible divide the application into two pieces,
frontend, and backend. The cloud services assist this process with the Mobile Backend-as-a-
Service (MBaaS) use. This tool allows the developers connect yours application backend to
cloud storage. The MBaaS OpenMobster platform offers complete synchronization service
to mobile applications. Since the data stored on mobile was synchronized distributed data
center, the server’s system availability is an essential attribute and request attention, because
computer systems will sometimes fail. The failures can happen on components variety as
hardware, software and connections, causing financial losses and reliability compromising of
the companies, which offer this services. The administrators need tools to project the system
availability, with this they can define the SLA with more assurance. Analytic models can be used
to availability evaluate in this environment and mitigate the downtime risk, this improves the
service availability. This work primary goal is proposed analytic models to availability evaluated
in these environments. It was adopted a methodology as follow: First, define the base service
architecture. It was modeled by use a hierarchical model, using a reliability block diagram
(RBD) and continuous-time Markov chain (CTMC). The validation considers a fault injection
testbed and repairs on real environment. Considering the model proposed, it was done sensitivity
analysis, these results present the system as a critical component. This analysis was proposed
hierarchical models to represents cloud environment. On these sensibility analysis, a background
was offered four scenarios. The scenarios were evaluated to determine the availability and annual
downtime. The results show that the an automatic recovery implementation process on the
software component, Java Virtual Machine, decrease the annual downtime on base architecture
to 10%. The results present the availability improvement when adopted redundancy strategy
as warm standby on a cloud environment. This way, the work can guide the MBaaS system
administrators in planning their maintenance policies.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/15952
Date31 August 2015
CreatorsCOSTA, Igor de Oliveira
Contributorshttp://lattes.cnpq.br/8382158780043575, MACIEL, Paulo Romero Martins
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
RightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess

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