Modelos par análise de disponibilidade em uma plataforma de mobile backend as a service

Abstract

As limitações da computação móvel abrem caminhos para utilizar recursos de computação em nuvem voltadas à dispositivos móveis, sendo este o principal objetivo da Mobile Cloud Computing (MCC). Questões como armazenamento e processamento podem afetar a disponibilidade de um serviço no dispositivo móvel, assim, para minimizar esses problemas é possível o particionamento da aplicação em frontend e backend. Os serviços de nuvem auxiliam esse processo com a utilização de ambientes Mobile Backend-as-a-Service (MBaaS), que permitem os desenvolvedores conectar o backend de suas aplicações para o armazenamento em nuvem. Uma plataforma de MBaaS oferece um serviço de sincronização completa para aplicações móveis. Uma vez que os dados armazenados no dispositivo móvel estão sincronizados com os centros de dados distribuídos, a disponibilidade do sistema no lado servidor é um atributo fundamental que requer investigação, pois sistemas computacionais tendem a falhar. As falhas podem ocorrer em hardwares, softwares e meios de conexão, acarretando assim, em prejuízos financeiros e comprometendo a credibilidade das empresas provedoras do serviço. Os administradores necessitam de mecanismos para estimar a disponibilidade de seus sistemas, podendo definir Service Level Agreement (SLA) com mais propriedade. Assim, modelos analíticos podem ser utilizados para avaliar a disponibilidade destes tipos de ambientes, bem como auxiliar a mitigar o downtime, aumentando a disponibilidade do serviço. Este trabalho propõe modelos analíticos para avaliar a disponibilidade desses ambientes. Para tanto, foi adotada uma metodologia: primeiramente definiu-se a arquitetura básica do serviço; a qual foi modelada a partir de um modelo hierárquico, composto de diagramas de blocos de confiabilidade (RBD) e cadeias de Markov de tempo contínuo (CTMC) e validado através de um testbed de injeção de falhas e reparos em um ambiente real. Baseado no modelo de serviço proposto, foi efetuada a análise de sensibilidade, que identificou o sistema como componente crítico. A partir disto, foram sugeridos modelos hierárquicos que representem o ambiente de nuvem, e com base neste ambiente, através da técnica de análise de sensibilidade, foram propostas quatro arquiteturas, sendo estas avaliados em termos de disponibilidade e downtime anual. Os resultados demonstram que a implementação de um processo de recuperação automática sobre o componente de software, Java Virtual Machine, reduz o downtime anual na arquitetura básica em cerca de 10%, bem como é possível observar que no ambiente de nuvem utilizando o mecanismo de redundância warm-standby nos nós e no frontend apresenta efetiva melhora na disponibilidade. Desta forma, a presente pesquisa pode orientar os administradores de sistemas MBaaS no planejamento de suas políticas de manutenção.