Auto-scaling em uma empresa de e-commerce: um estudo de caso.

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: SILVA, Mariana Mendes e.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Auto-scaling; E-commerce; Serviços em nuvens; Escalado automático; Comercio electrónico; Servicios en la nube; Cloud services; Mise à l'échelle automatique; Commerce électronique; Service cloud; Estudo de caso; Ciência da computação.; Informática.
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/30180

O modelo IaaS ainda apresenta muitos desafios, um deles é o problema de provisionamento dinâmico de recursos. Esse provisionamento é feito geralmente a partir do mecanismo autoscaling. Configurar e avaliar esse mecanismo não é uma tarefa trivial. Na literatura existe uma gama de trabalhos sobre o auto-scaling que em sua grande maioria propõem novos algoritmos. Apenas uma pequena parcela considera a configuração e avaliação, e ainda assim nenhum traz uma ênfase sobre como isso é feito na prática, considerando as dificuldades que provavelmente serão encontradas no contexto da indústria. Para entender melhor essa questão, realizamos um estudo de caso em uma empresa cliente de um provedor de nuvem. Construímos um questionário e analisamos seus resultados. Para avaliar a utilização da infraestrutura de fato, construímos uma ferramenta de coleta de dados para a infraestrutura e realizamos a análise desses dados. Com essas duas ferramentas - questionário e coletor -, conseguimos entender as maiores dificuldades na configuração e avaliação e correlacioná-las com as análises de dados da infraestrutura. Ao final, realizamos também um mapeamento dos pontos de melhoria encontrados. Portanto, a presente pesquisa dá os primeiros passos no sentido de sistematizar uma avaliação e configuração prática de serviço de auto-scaling.