Defesa de Tese de Doutorado N. 45 - Marcus Williams Aquino de Carvalho

postado em 15 de fev de 2016 03:05 por Coordenação da Pós-graduação em Computação da UFCG
Candidato: Marcus Williams Aquino de Carvalho
Título do trabalho: Gerência de Nuvens Computacionais Considerando Diferentes Classes de Serviço
Orientador(es): Francisco Brasileiro

Data: 01/03/2016
Horário: 8h
Local: Auditório do LSD

Banca examinadora:(mais detalhes abaixo) Renato Cerqueira (IBM R&D), Nabor das Chagas Mendonça (UNIFOR), Andrey Brito (UFCG), José Antão Moura (UFCG). 
Resumo: O modelo de nuvens computacionais de infraestrutura como serviço (IaaS, na sigla em inglês) vem crescendo significativamente nos últimos anos. Este aumento em sua adoção trouxe uma grande diversidade de perfis de usuários, com diferentes tipos de aplicação, requisitos e orçamentos. Para satisfazer essas necessidades diversas, provedores de IaaS podem oferecer múltiplas classes de serviço, com diferentes preços e objetivos de nível de serviço (SLOs, na sigla em inglês) definidos para elas. Porém, gerenciar nuvens considerando múltiplas classes não é trivial, pois decisões de gerência de recursos podem gerar impactos diferentes dependendo de como cada classe é afetada. Além disso, a elasticidade da demanda e as incertezas da oferta de recursos típicas deste ambiente tornam ainda mais difícil o cumprimento dos diferentes SLOs mantendo uma alta utilização e um baixo custo. Nesta tese, investigou-se a hipótese de que quando provedores de nuvem de IaaS realizam uma gerência de recursos adequada, oferecendo múltiplas classes de serviço e cumprindo suas metas de qualidade de serviço (QoS, na sigla em inglês), eles obtêm uma alta utilização de seus recursos e aumentam a sua lucratividade. Verificou-se que esta hipótese é verdadeira para os diversos cenários de nuvem avaliados neste trabalho, para os quais foram demonstradas grandes vantagens de se oferecer múltiplas classes de serviço na nuvem. Porém, observou-se que para ter esses benefícios é necessário realizar uma gerência de recursos eficiente, de tal forma que as garantias de QoS para as diferentes classes sejam definidas adequadamente e cumpridas pelo provedor. Desta forma, nesta tese também mostrou-se como provedores de IaaS podem realizar uma gerência de recursos adequada para múltiplas classes de serviço. Para isto, foram propostos e avaliados nesta tese: (1) um método baseado em predição para planejar a capacidade e as garantias de QoS de uma nova classe introduzida em uma nuvem de IaaS existente, com base na capacidade excedente da nuvem; (2) um modelo de controle de admissão baseado em predição, que permite ao provedor oferecer diferentes classes de serviço e cumprir SLOs de disponibilidade de VM para elas; e (3) um modelo analítico de planejamento de capacidade da nuvem que estima métricas de QoS para cada classe oferecida em diferentes cenários, e que busca encontrar a capacidade mínima necessária para cumprir as metas de taxa de admissão e disponibilidade de VM definidas para cada classe.
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