Unveiling the interplay between timeliness and scalability in cloud monitoring systems

Abstract

Cloud computing is a suitable solution for professionals, companies, research centres, and institutions that need to have access to computational resources on demand. Nowadays, clouds have to rely on proper management of its structure to provide such computational resources with adequate quality of service, which is established by Service Level Agreements (SLAs), to customers. In this context, cloud monitoring is a critical management function to achieve it. Cloud monitoring requirements are properties that a cloud monitoring system need to meet to perform its functions properly, and currently there are several of them such as timeliness, elasticity and scalability. However, such requirements usually have mutual influence, which is either positive or negative, among themselves, and it has prevented the development of complete cloud monitoring solutions. From the above, this thesis investigates the mutual influence between timeliness and scalability. This thesis proposes a mathematical model to estimate such mutual influence to enhance cloud monitoring systems. The methodology used in this thesis is based on monitoring parameters such as monitoring topologies, the amount of monitoring data, and frequency sampling. Besides, it considers as important metrics network bandwidth and response time. Finally, the evaluation is based on a comparison of the mathematical model results and outcomes obtained via simulation. The main contributions of this thesis are divided into two axes, namely, basic and key. Basic contributions of this thesis are: (i) it discusses the cloud monitoring structure and introduced the concept of cloud monitoring focus (ii) it examines the concept of cloud monitoring requirement and proposed to divide them into two groups defined as cloud monitoring requirements and cloud monitoring abilities (iii) it analysed challenges and trends in cloud monitoring pointing research gaps that include the mutual influence between cloud monitoring requirements which is core to the key contributions. The key contributions of this thesis are: (i) it presents a discussion of timeliness and scalability that include: the methods currently used to cope with the mutual influence between them, and the relation between such requirements and monitoring parameters (ii) it identifies the monitoring parameters that are essential in the relation between timeliness and scalability (iii) it proposes a mathematical model based on monitoring parameters to estimate the mutual influence between timeliness and scalability.

Computação em nuvem é uma solução adequada para profissionais, empresas, centros de pesquisa e instituições que necessitam de acesso a recursos computacionais sob demanda. Atualmente, nuvens computacionais confiam no gerenciamento de sua estrutura para fornecer recursos computacionais com qualidade de serviço adequada as expectativas de seus clientes, tal qualidade de serviço é estabelecida através de acordos de nível de serviço. Nesse contexto, o monitoramento é uma função crítica de gerenciamento para se prover tal qualidade de serviço. Requisitos de monitoramento em nuvens computacionais são propriedades que um sistema de monitoramento de nuvem precisa reunir para executar suas funções de modo adequado e atualmente existem diversos requisitos definidos pela literatura, tais como: oportunidade, elasticidade e escalabilidade. Entretanto, tais requisitos geralmente possuem influência mútua entre eles, que pode ser positiva ou negativa, e isso impossibilita o desenvolvimento de soluções de monitoramento completas. Dado o cenario descrito acima, essa tese tem como objetivo investigar a influência mútua entre escalabilidade e oportunidade. Especificamente, essa tese propõe um modelo matemático para estimar a influência mútua entre tais requisitos de monitoramento. A metodologia utilizada por essa tese para construir tal modelo matemático baseia-se em parâmetros de monitoramento tais como: topologia de monitoramento, quantidade de dados de monitoramento e frequencia de amostragem. Além destes, a largura de banda de rede e o tempo de resposta também são importantes métricas do modelo matemático. A avaliação dos resultados obtidos foi realizada através da comparação entre os resultados do modelo matemático e de uma simulação. As maiores contribuições dessa tese são divididas em dois eixos, estes são denominados: Básico e Chave. As contribuições do eixo básico são: (i) a discussão a respeito da estrutura de monitoramento de nuvem e introdução do conceito de foco de monitoramento (ii) o exame do conceito de requisito de monitoramento e a proposição do conceito de abilidade de monitoramento (iii) a análise dos desafios e tendências a respeito de monitoramento de nuvens computacionais. As contribuições do eixo chave são: (i) a discussão a respeito de oportunidade e escalabilidade incluindo métodos para lidar com a mútua influência entre tais requisitos e a relação desses requisitos com parâmetros de monitoramento (ii) a identificação dos parâmetros de monitoramento que são essenciais na relação entre oportunidade e escalabilidade (iii) a proposição de um modelo matemático baseado em parâmetros de monitoramento que visa estimar a relação mútua entre oportunidade e escalabilidade.