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Caracterização de cargas de trabalho considerando diferentes categorias de Web Services Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Sistemas Distribuídos.

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Apresentação em tema: "Caracterização de cargas de trabalho considerando diferentes categorias de Web Services Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Sistemas Distribuídos."— Transcrição da apresentação:

1 Caracterização de cargas de trabalho considerando diferentes categorias de Web Services Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Sistemas Distribuídos e Programação Concorrente Aluna: Adriana Molina Centurion Orientadora: Profa. Dra. Regina Helena Carlucci Santana Projeto de Pesquisa - Doutorado

2 1. Introdução – Motivação e Objetivo 2. Web Services 3. Avaliação de Desempenho em Web Services 3.1. Carga de Trabalho 3.2. Benchmarks 4. Categorização de Web Services 5. Projeto de Pesquisa

3 Web Services são tópicos bastante difundidos em TI tanto na área acadêmica, quanto em ambientes corporativos. Muitas empresas têm disponibilizado suas principais competências na Internet como uma coleção de serviços. Dentro do contexto empresarial, a avaliação de desempenho tem um papel importante no conhecimento de quão bem um determinado serviço atende as suas necessidades.

4 Vários trabalhos têm tratado da avaliação e modelagem de desempenho de Web Services. No entanto, uma lacuna que é observada refere-se ao estudo e caracterização de cargas de trabalho imposta aos Web Services, considerando as funcionalidades de cada Web Service.

5 O objetivo principal deste projeto de doutorado é desenvolver cargas de trabalhos ou benchmarks que possibilitem a avaliação de diferentes categorias de Web Services de forma realista e confiável. A caracterização da carga de trabalho será representativa de uma categoria (ou grupo de categorias) de Web Services. Foco: Geração de carga real.

6 Uso de padrões baseados em XML – INTEROPERABILIDADE!!! Três padrões principais: - SOAP (Simple Object Access Protocol); - WSDL (Web Services Description Language); - UDDI (Universal, Discovery, Description and Integration).

7 Registro UDDI Consumidor do serviço

8 Várias empresas e instituições vêm adotando esta tecnologia como infra-estrutura para expor suas aplicações, aumentando assim, a demanda pelo seu desempenho....

9 Pontos que merecem atenção: Foco está mais relacionado em como o serviço pode ser acessado e não sobre questões de qualidade; Introduz mudanças na forma como os provedores prestam serviços – essencial ter capacidade para processar intensas cargas de trabalho. Desempenho em Web Services - muitos aspectos influenciam o desempenho de um sistema....

10 A carga de trabalho de um sistema refere-se às solicitações feitas por entidades que fazem pedidos de serviços a este sistema - Exemplos: transações processadas por um servidor de B.D, requisições HTTP a um servidor Web, etc. (Menascé and Almeida, 2002). Caracterização da carga de trabalho -> descrever, de forma precisa, a carga total que um sistema é submetido. (Ex.: tempo de chegada, tempo de execução, tamanho dos objetos requisitados, etc.)

11 Carga de trabalho para Servidores Web é amplamente discutida na literatura, porém estudos de carga de trabalho para Web Services são raros. Em (Tavares, 2009) é apresentada uma proposta de caracterização de carga de trabalho, dentro do contexto de Web Services. Componente básico – msgs trocadas entre clientes e provedores; Baseada na análise de documentos WSDL; Algumas Invariantes encontradas: número de operações, tipos de binding (SOAP 1.1 e 1.2, HTTP), tamanho dos documentos WSDL, tipos de codificação (RPC/Encoded, RPC/Literal e Dcoument/Literal) e tipos de dados (parâmetros de entrada e saída)

12 Um benchmark é um programa utilizado para avaliar o desempenho de um sistema, através da geração de cargas de trabalhos (Collin, 2002). Alguns benchmarks que possuem o intuito de analisar o desempenho de Web Services estão disponíveis, alguns deles: - WSTest; -TPC-App;

13 @Bench : Proposto pela Doculabs em Expõe três serviços: GetOrderDetails, GetCustomer, NewCustomer; Considera o intervalo entre as requisições – entre 2 a 8 segundos (aleatório); Métricas: Throughput (Tps), tempo de resposta e total de utilização CPU. Não considera cenários B2B, não possibilita testes com outras composições de mensagens e em relação à caracterização de carga de trabalho, falta uma metodologia que implemente uma submissão de carga de trabalho mais específica.

14 WSTest Proposto pela Sun Microsystems em 2004; Para medir o desempenho de várias tipos de chamadas: echoVoid – Envia/recebe uma mensagem vazia (verifica a infra-estrutura); echoStruct – Envia/recebe um vetor de 20 elementos (cada contendo um valor: inteiro, float e uma string; echoList – Envia/recebe uma lista encadeada de 20 elementos; echoSynthetic – Envia/recebe múltiplos parâmetros de diferentes tipos como String, Struct e vetor de bytes de 1K.

15 WSTest Simula um servidor multi-thread que faz várias chamadas aos Web Services em paralelo. Métricas: throughput (média do número de Web Services executados por segundo) e o tempo de resposta. Com respeito à caracterização de carga de trabalho, também não há um estudo mais detalhado.

16 TPC-App Proposto pela Transaction Processing Performance Council (TPC). Emula as atividades de um servidor de aplicação transacional B2B com o objetivo de obter uma indicação da capacidade de desempenho desses sistemas. Arquitetura apresenta três elementos: SUT (System Under Test), RBE (Remote Emulator Business) e emuladores externos.

17 TPC-App O SUT expõe sete métodos para que o RBE emule um processo de negócio: CreateOrder, NewCustomer, ChangePayment, OrderStatus, NewProducts, Product Detail, ChangeItem e define a probabilidade de cada um deles ser requisitado. Principal métrica: throughput do servidor (medida em interações por segundo). Carga – oferece apenas testes de estresse ao servidor.

18 A categorização de Web Services é a tarefa de classificar os diferentes serviços fornecidos pelos provedores dentro de categorias, baseando-se em suas funcionalidades. Tecnologias tradicionais para publicação e descoberta de Web Services (por exemplo, UDDI) permitem que provedores registrem os serviços em uma categoria, a partir da escolha de um conjunto de categorias pré- definidas, como por exemplo Artes, Ciências, Finanças, Negócios, Academia, etc. Esta categorização geralmente segue padrões, como: UNSPSC (United Nations Standard Products and Services Code System) e NAICS (North American Industry Classification System).

19 Aumento esperado do número de Web Services – torna-se importante o desenvolvimento de mecanismos que permitam a categorização automática de Web Services. Alguns trabalhos encontrados na literatura propõem técnicas para categorização automática de Web Services através da adoção de métodos: de mineração de texto e regras de associação (Kaushik, 2009) e agrupamento - clustering (Liang et al, 2009).

20 OBJETIVO PRINCIPAL: O objetivo principal deste projeto de doutorado é viabilizar a avaliação de Web Services utilizando-se cargas de trabalho realistas e que representem diferentes categorias de Web Services.

21 Etapas importantes: Categorização de Web Services (Revisão bibliográfica, definição da metodologia e classificação de Web Services em categorias); Análise e caracterização de cargas de trabalho para Web Services (para cada categoria); Geração automática de serviços, que servirão de cargas para desenvolvimento de benchmarks; Proposta de Benchmarks para Web Services.

22 Contribuições esperadas: Caracterização de cargas de trabalho mais realistas que auxiliem no desenvolvimento de novas metodologias e técnicas para avaliação de desempenho de Web Services. Avaliação de diferentes categorias de Web Services e como cada um deles pode influenciar no consumo de recursos computacionais.

23 Contribuições esperadas: Geração automática de serviços, visando contribuir com pesquisas voltadas para avaliação de desempenho, cargas de trabalho e benchmarks para Web Services. Definição de benchmarks, que permita avaliar diversos tipos de serviços. Servir como base no processo de planejamento de capacidade para instituições e empresas que dispõe de seus sistemas computacionais como uma coleção de serviços na Web.

24 1. Integralização dos créditos. FASESFASES PERÍODO Semestre 1Semestre 2Semestre 1Semestre 2Semestre 1Semestre 2Semestre 1Semestre Revisão Bibliográfica. 3. Exame de qualificação. 4. Configuração e preparação do ambiente de trabalho. 5. Desenvolvimento do Projeto. 6. Avaliação dos resultados obtidos. 7. Elaboração de artigos científicos. 8. Redação da tese.

25 (Collin, 2002) Collin, S. M. H. Dictionary of Information Technology. Third Edition, Peter Collin Publishing, (Kaushik, 2009) Kaushik, S. Classifying Web Services with and without Association Rules. Dissertação de Mestrado, Thapar University, Patiala, (Liang et al, 2009) Liang, Q.; Li, P.; Hung, P. C. K.; Wu, X. Clustering Web Services for Automatic Categorization. SCC, IEEE International Conference on Services Computing, pages , (Menascé and Almeida, 2002) Menascé, D. A.; Almeida, A. F. Capcacity Planning for Web Services: Metrics, Models, and Methods. Editora Campus, (Tavares, 2009) Tavares, T. C. Caracterização de Cargas de Trabalho para Avaliação de Desempenho em Web Services. Dissertação de Mestrado, ICMC – USP, São Carlos, 2009.

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