Alocação dinâmica de recursos em sistemas elásticos baseada em modelos de escalabilidade

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Moura, Paulo Bittencourt
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Cloud computing; Computação em nuvem; Elasticidade; Elasticity; Escalabilidade; Modelagem de Escalabilidade; Scalability; Scalability modeling; Scalability testing; Teste de escalabilidade
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01082017-193924/

Provedores de serviços de nuvem disponibilizam uma interface através da qual seus clientes podem solicitar, usar e liberar estes recursos. Muitos serviços implantados em nuvens incluem um componente para gerenciamento automatizado de recursos, encarregado de requisitar e librar recursos sem intervenção humana, à medida que a demanda varia. A técnica padrão para o gerenciamento de recursos se baseia em regras sobre utilização de recursos. Quando ocorre um aumento significativo na carga em um curto espaço de tempo, o sistema pode levar vários ciclos de monitoramento e ação até alcançar uma configuração adequada. Neste período, o sistema permanece sobrecarregado. Nesta pesquisa, investigamos como compreender adequadamente os efeitos da variação na disponibilidade de recursos sobre a capacidade de um sistema e como aplicar este conhecimento para melhorar sua elasticidade. Propomos uma estratégia que abrange avaliação da escalabilidade do sistema, visando sua modelagem, e a aplicação deste modelo nas estimativas de necessidade por recursos com base na carga de trabalho. Introduzimos um arcabouço para automatizar a avaliação de escalabilidade de sistemas distribuídos e efetuamos uma validação experimental da estratégia proposta. Comparamos a alocação de recursos e o desempenho obtido usando nossa estratégia e estratégia baseada em regras, fazendo a reprodução de carga real e usando cargas sintéticas. De forma geral, nossa proposta foi capaz de prover melhor desempenho, ao ponto que o uso de recursos cresceu, e consequentemente o custo de utilização. No entanto, a melhora de desempenho foi mais significativa que o aumento dos custos.