Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2013 |
| Autor(a) principal: |
Silva, Ticiana Linhares Coelho da |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/18653
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Resumo: |
Computação em Nuvem ou Cloud Computing é um paradigma promissor de computação orientada a serviços. O seu maior benefício é a elasticidade, isto é, a capacidade do sistema de adicionar e remover recursos automaticamente em tempo de execução. Para isso, é essencial projetar e implementar uma técnica efetiva e eficiente que tire proveito da flexibilidade do sistema. Dessa forma, prover elasticidade requer monitorar continuamente (ou prever) a demanda do sistema por recursos, com objetivo de decidir quando adicioná-los e removê-los. Este trabalho apresenta um método de monitoramento não-intrusivo e contínuo de SGBDs relacionais em uma infraestrutura de nuvem, visando minimizar a quantidade de máquinas virtuais provisionadas para o processamento de consultas, e consequentemente maximizar o uso eficiente do ambiente do provedor. Além disso, ele visa satisfazer um "acordo de nível de serviço", em inglês service-level agrement (SLA), associado a cada consulta submetida ao sistema. Dessa forma, um objetivo desse trabalho também é minimizar a penalidade paga pelo provedor para os casos em que ocorre a violação do SLA. Além do método de monitoramento, este trabalho também apresenta um método de provisionamento de MVs para o processamento da consulta como contribuições. Nossa estratégia de monitoramento é aplicada a consultas select-range e consultas com agregação sobre uma única tabela. Os experimentos foram realizados na infraestrutura de nuvem da Amazon, confirmando que nossa técnica é elástica, permitindo ajustar os recursos alocados no sistema de forma automática e dinâmica, com base no SLA acordado. |
