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AdaptMCloud: uma estratégia para adaptação dinâmica de aplicações Multi-Cloud

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Almeida, André Gustavo Duarte de
Orientador(a): Batista, Thais Vasconcelos
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS E COMPUTAÇÃO
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/20673
Resumo: Aplicações Multi-Cloud são compostas de serviços oferecidos por múltiplas plataformas de nuvem, onde o usuário/desenvolvedor tem pleno conhecimento da utilização dessas plataformas. O uso de múltiplas plataformas de nuvem evita os seguintes problemas: (i) vendor lock-in, que consiste na dependência da aplicação de uma determinada plataforma de nuvem, o que é prejudicial no caso de degradação ou falha nos serviços da plataforma, ou até mesmo aumento do preço do uso do serviço; (ii) degradação ou falha da aplicação devido a flutuações da qualidade de serviço (QoS) provida por alguma plataforma de nuvem, ou mesmo devido a falha em algum serviço. No cenário multi-cloud é possível se trocar um serviço em falha ou com problemas de QoS por um equivalente de outra plataforma de nuvem. Para que uma aplicação consiga adotar a perspectiva multi-cloud é necessário criar mecanismos que sejam capazes de selecionar quais serviços de nuvem/plataformas devem ser usados, de acordo com os requisitos determinados pelo programador/usuário. Nesse contexto, as maiores dificuldades em termos de desenvolvimento de tais aplicações abrangem questões como: (i) a escolha de quais serviços e de plataformas de computação em nuvem subjacentes devem ser usadas com base nos requisitos definidos de funcionalidade e de qualidade pelo usuário, (ii) a necessidade de monitorar continuamente as informações dinâmicas (tais como tempo de resposta, disponibilidade, preço, disponibilidade), relacionadas com serviços de nuvem, além da variedade ampla de serviços, e (iii) a necessidade de se adaptar a aplicação no caso de violações de QoS que afetam os seus requisitos. Essa tese de doutorado propõe uma abordagem para adaptação dinâmica de aplicações multi-cloud que se aplica quando um serviço fica indisponível ou quando os requisitos definidos pelo usuário/desenvolvedor apontam que outra configuração multicloud disponível atende de forma mais eficiente. Dessa forma, esse trabalho propõe uma estratégia composta por duas fases. A primeira fase consiste na modelagem da aplicação, que explora a capacidade de representação de similaridades e variabilidades propostas no contexto do paradigma de linhas de produto de software (LPS). Nessa fase é usado um modelo de features estendido para especificar a configuração de serviços de nuvens a ser usado pela aplicação (similaridades) e os diferentes possíveis provedores para cada serviço (variabilidades). Além disso, os requisitos não-funcionais associados aos serviços de nuvem são especificados nesse modelo através de propriedades que descrevem informações dinâmicas sobre esses serviços. A segunda fase consiste em um processo autonômico baseado no loop de controle MAPE-K, que é responsável por selecionar, de forma otimizada, uma configuração multi-cloud que atenda aos requisitos estabelecidos, e que execute a adaptação. A estratégia de adaptação proposta é independente da técnica de programação usada para realizar a adaptação. Nesse trabalho implementamos a estratégia de adaptação usando várias técnicas de programação como programação orientada a aspectos, programação orientada a contexto e programação orientada a componentes e serviços. Com base nas etapas propostas, procuramos avaliar os seguintes itens: (i) se o processo de modelagem e especificação de requisitos não-funcionais é capaz de garantir o efetivo acompanhamento da satisfação do usuário; (ii) se o processo otimizado de seleção apresenta ganhos significativos quando comparado com abordagem sequencial; e (iii) quais técnicas apresentam a melhor relação custo-benefício, quando comparado os esforços para desenvolvimento/modularidade e desempenho.