Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-10-31T13:02:48Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
Bruno_Silva_Doutorado_Ciencia_da_Computacao_2016.pdf: 7350049 bytes, checksum: f6bc77a5446b293d932df5ac54dad560 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-31T13:02:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
Bruno_Silva_Doutorado_Ciencia_da_Computacao_2016.pdf: 7350049 bytes, checksum: f6bc77a5446b293d932df5ac54dad560 (MD5)
Previous issue date: 2016-02-26 / CNPq / Cloud Computing Systems (CCSs) allow the utilization of application services for users around the world. An important challenge for CCS providers is to supply a high-quality service even when there are failures, overloads, and disasters. A Service Level Agreement (SLA) is often established between providers and clients to define the availability, performance and security requirements of such services. Fines may be imposed on providers if SLA’s quality parameters are not met. A widely adopted strategy to increase CCS availability and mitigate the effects of disasters corresponds to the utilization of redundant subsystems and the adoption of geographically distributed data centers. Considering this approach, services of affected data centers can be transferred to operational data centers of the same CCS. However, the data center synchronization time increases with the distance, which may affect system performance. Additionally, resources over-provisioning may affect the service profitability, given the high costs of redundant subsystems. Therefore, an assessment that include performance, availability, possibility of disasters and data center allocation is of utmost importance for CCS projects. This work presents a framework for geographically distributed CCS evaluation that estimates metrics related to performance, availability and disaster recovery (man-made or natural disasters). The proposed framework is composed of an evaluation process, a set of models, evaluation tool, and fault injection tool. The evaluation process helps designers to represent CCS systems and obtain the desired metrics. This process adopts a formal hybrid modeling, which contemplates CCS high-level models, stochastic Petri nets (SPN) and reliability block diagrams (RBD) for representing and evaluating CCS subsystems. An evaluation tool is proposed (GeoClouds Modcs) to allow easy representation and evaluation of cloud computing systems. Finally, a fault injection tool for CCSs (Eucabomber 2.0) is presented to estimate availability metrics and validate the proposed models. Several case studies are presented and analyze survivability, performance and availability metrics considering multiple data center allocation scenarios for CCS systems. / Sistemas de Computação em Nuvem (SCNs) permitem a utilização de aplicações como serviços para usuários em todo o mundo. Um importante desafio para provedores de SCN corresponde ao fornecimento de serviços de qualidade mesmo na presença de eventuais falhas, sobrecargas e desastres. Geralmente, um acordo de nível de serviço (ANS) é estabelecido entre fornecedores e clientes para definição dos requisitos de disponibilidade, desempenho e segurança de tais serviços. Caso os parâmetros de qualidade definidos no ANS não sejam satisfeitos, multas podem ser aplicadas aos provedores. Nesse contexto, uma estratégia para aumentar a disponibilidade de SCNs e mitigar os efeitos de eventuais desastres consiste em utilizar subsistemas redundantes e adotar de centros de dados distribuídos geograficamente. Considerando-se esta abordagem, os serviços de centros de dados afetados podem ser transferidos para outros centros de dados do mesmo SCN. Contudo, o tempo de sincronização entre os diferentes centros de dados aumenta com a distância entre os mesmos, o que pode afetar a performance do sistema. Além disso, o provisionamento excessivo de recursos pode afetar a rentabilidade do serviço, dado o alto custo dos subsistemas redundantes. Portanto, uma avaliação que contemple desempenho, disponibilidade, possibilidade de desastres e alocação de centro de dados é de fundamental importância para o projeto de SCNs. Este trabalho apresenta um framework para avaliação de SCNs distribuídos geograficamente que permite a estimativa de métricas de desempenho, disponibilidade e capacidade de recuperação de desastres (naturais ou causados pelo homem). O framework é composto de um processo de avaliação, conjunto de modelos, ferramenta de avaliação e ferramenta de injeção de falhas. O processo de avaliação apresentado pode auxiliar projetistas de SCNs desde a representação do sistem de computação em nuvem até a obtenção das métricas de interesse. Este processo utiliza uma modelagem formal híbrida, que contempla modelos de SCN de alto nível, redes de Petri estocásticas (RPEs) e diagramas de bloco de confiabilidade (DBCs) para representação e avaliação de SCNs e seus subsistemas. Uma ferramenta de avaliação é proposta (GeoClouds Modcs) que permite fácil representação e avaliação de sistemas de computação em nuvem. Por fim, uma ferramenta de injeção de falhas em SCN (Eucabomber 2.0) é apresentada para estimar métricas de disponibilidade e validar os modelos propostos. Vários estudos de caso são apresentados e estes analisam a capacidade de recuperação de desastres, desempenho e disponibilidade de SCNs distribuídos geograficamente.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/18035 |
| Date | 26 February 2016 |
| Creators | SILVA, Bruno |
| 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 | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| 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 |
Page generated in 0.0024 seconds