Mostrar registro simples

dc.contributor.advisorGranville, Lisandro Zambenedettipt_BR
dc.contributor.authorCarvalho, Márcio Barbosa dept_BR
dc.date.accessioned2015-06-27T02:01:36Zpt_BR
dc.date.issued2015pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/118256pt_BR
dc.description.abstractComputação em nuvem é um paradigma em que provedores oferecem recursos computacionais como serviços, que são contratados sob demanda e são acessados através da Internet. Os conjuntos de recursos computacionais contratados são chamados de cloud slices, cujo monitoramento fornece métricas essenciais para atividades como a operação da infraestrutura, verificação do cumprimento de SLAs e medição da qualidade do serviço percebida pelos usuários. Além disso, o monitoramento também é oferecido como serviço para os usuários, que podem contratar métricas ou serviços de monitoramento diferenciados para seus cloud slices. O conjunto de métricas associadas a um cloud slice juntamente com as configurações necessárias para coletá-las pelas soluções de monitoramento é chamado de monitoring slice, cuja função é acompanhar o funcionamento do cloud slice. Entretanto, a escolha de soluções para serem utilizadas nos monitoring slices é prejudicada pela falta de integração entre soluções e plataformas de computação em nuvem. Para contornar esta falta de integração, os administradores precisam implementar scripts geralmente complexos para coletar informações sobre os cloud slices hospedados na plataforma, descobrir as operações realizadas na plataforma, determinar quais destas operações precisam ser refletidas no monitoramento de acordo com as necessidades do administrador e gerar as configurações dos monitoring slices. Nesta dissertação é proposto um framework que mantém monitoring slices atualizados automaticamente quando cloud slices são criados, modificados ou destruídos na plataforma de nuvem. Neste framework, os monitoring slices são mantidos de acordo com regras predefinidas pelos administradores oferecendo a flexibilidade que não está disponível nas soluções de monitoramento atuais. Desta forma, o desenvolvimento de scripts complexos é substituído pela configuração dos componentes do framework de acordo com as necessidades dos administradores em relação ao monitoramento. Estes componentes realizam a integração do framework com as plataformas e soluções de monitoramento e podem já ter sido desenvolvidos por terceiros. Caso o componente necessário não esteja disponível, o administrador pode desenvolvê-lo facilmente aproveitando as funcionalidades oferecidas pelo framework. Para avaliar o framework no contexto de nuvens do modelo IaaS, foi desenvolvido o protótipo chamado FlexACMS (Flexible Automated Cloud Monitoring Slices). A avaliação do FlexACMS mostrou que o tempo de resposta para a criação de monitoring slices é independente do número de cloud slices no framework. Desta forma, foi demonstrada a viabilidade e escalabilidade do FlexACMS para a criação de monitoring slices para nuvens IaaS.pt_BR
dc.description.abstractCloud computing is a paradigm that providers offer computing resources as services, which are acquired on demand and are accessed through the Internet. The set of acquired computing resources are called cloud slices, whose monitoring offers essential metrics for activities as infrastructure operation, SLA supervision, and quality of service measurement. Beyond, the monitoring is also offered as a service to users, that can acquire both differentiated metrics or monitoring services to their cloud slices. The set of metrics associated to a cloud slice and the required configuration to collect them by monitoring solutions is called monitoring slice, whose function is keep up with the cloud slice functioning. However, the monitoring solution choice to compose monitoring slices is harmed by lack of integration between solutions and cloud platforms. To overcome this lack of integration, the administrators need to develop scripts usually complex to collect information about cloud slices hosted by the platform, to discover the operations performed in the platform, to determine which operations need to be reflected in the monitoring according to the administrator’s needs, and to generate the monitoring slice configuration. This dissertation proposes a framework that keeps monitoring slices updated automatically when cloud slices are created, modified, or destroyed in the cloud platform. In this framework, the monitoring slices are kept according to rules defined by administrators, which offers the flexibility that is not available in current monitoring solutions. In this way, the framework replaces the development of complex scripts by the configuration of framework’s components according to administrator’s needs in regards to monitoring. These components perform the framework integration with platforms and monitoring solutions and may be already developed by third parties. If required component is not available, the administrator can easily develop it availing functionalities offered by the framework. In order to evaluate the framework in the context of IaaS clouds, a prototype called FlexACMS (Flexible Automated Cloud Monitoring Slices) was developed. The FlexACMS evaluation showed that response time to create monitoring slices is independent of the number of cloud slices in the framework. In this way, the FlexACMS feasibility and scalability was demonstrated for creation of monitoring slices for IaaS clouds.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectRedes : Computadorespt_BR
dc.subjectCloud computingen
dc.subjectMonitoringen
dc.subjectComputação em nuvempt_BR
dc.subjectMonitoring solutionsen
dc.subjectGerencia : Redes : Computadorespt_BR
dc.subjectFrameworken
dc.titleUm framework para a construção automatizada de cloud monitoring slices baseados em múltiplas soluções de monitoramentopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000969305pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Computaçãopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2015pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


Thumbnail
   

Este item está licenciado na Creative Commons License

Mostrar registro simples