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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15883
Title: Performance evaluation of auto scaling mechanisms in private clouds for supporting a web service application
Authors: CAMPOS, Eliomar Gomes
Keywords: Computação em Nuvem;Nuvem Privada;Escala Automática;Avaliação de Desempenho;Modelagem Analítica;Cloud Computing;Private Cloud;Auto Scaling;Performance Evaluation;Analytical Modeling
Issue Date: 3-Aug-2015
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Abstract: Serviços web compostos, também conhecidos como mashups, são úteis para construir produtos de valor agregado na web. Ambientes de computação em nuvem têm sido amplamente utilizados para hospedar serviços web, devido à possibilidade de aumentar ou diminuir os recursos disponíveis através de mecanismos automáticos (i.e.: escala automática). Tal comportamento elástico facilita a tarefa de alcançar um desempenho satisfatório nos picos de demanda sem desperdiçar recursos. É difícil determinar os componentes certos para ajustar o desempenho desses sistemas eventualmente, quando necessário. Este estudo avalia o desempenho dos mecanismos de escala automática e elasticidade para nuvens privadas hospedando um serviço web de recomendação de eventos. Uma abordagem de modelagem hierárquica é utilizada afim de lidar com a complexidade de tal sistema, e representar detalhes específicos desses mecanismos. Nosso estudo aplicou análise de sensibilidade paramétrica a partir de várias métricas de desempenho dos modelos, tais como o tempo médio de execução do monitoramento de escala automática, tempo médio da instanciação de VMs e o tempo médio da resposta percebida pelo usuário do serviço web. Realizamos também um Experimento Geral Fatorial Completo, com o objetivo de calcular os efeitos e relevâncias de cada fator envolvido nos processos escala automática e instanciação de máquinas virtuais (virtual machines - VMs). Para o monitoramento de escala automática, analisamos os fatores: período de coleta de uma métrica, número de máquinas virtuais monitoradas, e o tempo de monitoração de uma métrica. Quanto ao processo de instanciação, os seguintes fatores foram escolhidos: tipo de VM, tamanho da imagem da VM, e cache da VM. Estas análises permitem verificar o impacto dos parâmetros sobre o tempo de resposta do sistema e apontar formas eficazes de melhoria do desempenho.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/15883
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