Universidade Federal de Pernambuco Centro de Informática Aluno: Erica Sousa – Orientador: Paulo Maciel – Modelagem de.

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1 Universidade Federal de Pernambuco Centro de Informática Aluno: Erica Sousa – etgs@cin.ufpe.br Orientador: Paulo Maciel – prmm@cin.ufpe.br Modelagem de Desempenho, Dependabilidade e Custo para o Planejamento de Infraestruturas de Nuvem

2 Motivação Introdução Metodologia Modelos Ferramenta Estudo de Caso Conclusão Agenda 2September 14, 2014

3 O planejamento da infraestrutura de computação em nuvem é uma atividade essencial pois possibilita que o provedor da nuvem tenha recursos suficientes para alocá-los e liberá-los dinamicamente O planejamento permite o dimensionamento da infraestrutura de nuvem computacional para suportarem altos niveis de carga de trabalho com tempos de resposta aceitáveis Motivação 3September 14, 2014

4 Um dos grandes desafios da computação em nuvem é o planejamento da sua infraestrutura de forma que os serviços sejam provisionados conforme a solicitação dos usuários Um outro desafio é a garantia dos níveis de disponibilidade e confiabilidade requeridos pelos serviços hospedados na computação em nuvem Motivação 4September 14, 2014

5 Uma solução integrada composta por uma metodologia, métodos, modelos de representação, modelos de otimização e uma ferramenta Seleção de infraestruturas de nuvem que hospedam ambientes virtuais de aprendizagem de acordo com requisitos de desempenho, dependabilidade e custo Introdução 5September 14, 2014

6 A modelagem hierárquica baseada em redes de Petri estocásticas, diagramas de bloco de confiabilidade e expressões matemáticas A confecção de modelos de otimização para a geração de cenários de infraestruturas de nuvem Introdução 6September 14, 2014

7 A confecção de modelos estocásticos e expressões algébricas para avaliar o desempenho, a dependabilidade e o custo da infraestrutura de nuvem O desenvolvimento do Gerador de Modelos Estocásticos para o Planejamento de Infraestruturas de Nuvem para geração automática dos modelos Introdução 7September 14, 2014

8 Método para Geração de Cenários de Computação em Nuvem Método para Geração de Modelo de Desempenho Método para Geração de Modelo de Dependabilidade Método para Geração de Modelo de Custo Método para Avaliação de Cenários de Computação em Nuvem Método para Seleção de Cenários de Computação em Nuvem Metodologia 8September 14, 2014

9 Visão de Alto Nível Metodologia 9September 14, 2014

10 Modelo de Desempenho Modelo de Dependabilidade −Eucalyptus −Nimbus −OpenNebula −OpenStack −Sistema Computacional −Máquina Virtual Modelo de Custo − Infraestutura − Software − Redundância Modelos 10September 14, 2014

11 Modelo de Desempenho 11September 14, 2014

12 Modelo da Plataforma Eucalyptus −Modelo de Alto Nível −Modelo de Baixo Nível Sistema Computacional Máquina Virtual Modelo de Dependabilidade 12September 14, 2014

13 Hot Standby Cold Standby Modelo de Dependabilidade 13September 14, 2014

14 Warm Standby Modelo de Dependabilidade 14September 14, 2014

15 Custo de Infraestrutura Custo de Software Custo de Redundância Modelo de Custo 15September 14, 2014

16 Gerador de Modelos Estocásticos para o Planejamento de Infraestruturas de Nuvem (Stochastic Models Generator for Cloud Infrastructure Planning - SMG4CIP) −Editor −Gerador de Cenários −Gerador de Modelos −Avaliador Ferramenta 16September 14, 2014

17 Ferramenta 17September 14, 2014

18 Avaliar o impacto da atribuição de diferentes conjuntos de software a nuvem computacional quando submetida a variações na carga de trabalho. Avaliar o efeito da atribuição de diferentes mecanismos de redundância aos componentes da nuvem computacional. Estudo de Caso 18September 14, 2014

19 O cenário adotado consiste no ambiente virtual de aprendizagem Moodle hospedado na plataforma de nuvem Eucalyptus. Estudo de Caso 19September 14, 2014

20 Desempenho e Custo −Conjuntos de software Plataforma Eucalyptus Moodle MySQL Ubuntu Apache ou Lighttpd −Conjunto de hardware Processador de dois núcleos Memória principal de 2GB Memória secundária de 80GB. Estudo de Caso 20September 14, 2014

21 Tempos de resposta obtidos no modelo de desempenho considerando as diferentes configurações de software e de hardware Estudo de Caso 21September 14, 2014

22 Parâmetros de Custo Estudo de Caso 22September 14, 2014

23 Resultado − Conjunto de software 2 −O custo total da infraestrutura de nuvem com os diferentes conjuntos de software foi (US$) 72.800,00 Estudo de Caso 23September 14, 2014

24 Dependabilidade e Custo −Componentes CLC CC NC Switch Roteador −Mecanismo de Redundância None Cold Standby Hot Standby Warm Standby Estudo de Caso 24September 14, 2014

25 Parâmetros de Dependabilidade de Hardware Parâmetros de Dependabilidade de Software Estudo de Caso 25September 14, 2014

26 Parâmetros de Dependabilidade dos Componentes Estudo de Caso 26September 14, 2014

27 Parâmetros de Dependabilidade de Redundância Estudo de Caso 27September 14, 2014

28 Parâmetros de Custo Estudo de Caso 28September 14, 2014

29 Soluções da Infraestrutura do Cenário - Iteração 1 Estudo de Caso 29September 14, 2014

30 Resultado −As soluções 8, 37, 38, 40, 42, 43, 44, 54, 61 e 65 Estudo de Caso 30September 14, 2014

31 Criação de soluções com diferentes configurações de software e de hardware para o sistema Moodle configurado na plataforma Eucalyptus. Criação de soluções com diferentes mecanismos de redundância atribuídos aos componentes da nuvem computacional que hospeda o Moodle. O resultado da combinação das métricas de desempenho, dependabilidade e custo foi a obtenção de um conjunto de soluções capazes de satisfazer aos requisitos dos usuários do Moodle. Conclusão 31September 14, 2014