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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/33690

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorMACIEL, Paulo Romero Martins-
dc.contributor.authorARAÚJO, Carlos Julian Menezes-
dc.date.accessioned2019-09-26T17:43:25Z-
dc.date.available2019-09-26T17:43:25Z-
dc.date.issued2019-04-05-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/33690-
dc.description.abstractA computação em nuvem é um paradigma que fornece serviços por meio da Internet. O paradigma foi influenciado por tecnologias anteriormente disponíveis (por exemplo, cluster, peer-to-peer e grid computing) e tem sido adotado por grandes organizações. Empresas como Google, Amazon, Microsoft e Facebook fizeram investimentos significativos em computação em nuvem e agora oferecem serviços com altos níveis de confiabilidade. A avaliação eficiente e precisa de infraestruturas baseada em nuvem é fundamental para garantir a continuidade dos negócios e de serviços ininterruptos, tanto quanto possível. Esta pesquisa de doutorado desenvolveu uma abordagem baseada em modelos de dependabilidade, performabilidade, custos e decisão para auxiliar usuários de infraestruturas como serviço em nuvem pública e privada no processo de tomada de decisão. O trabalho utiliza redes de Petri estocásticas (SPNs) e diagrama de blocos de confiabilidade para representar e avaliar dependabilidade e performabilidade para diferentes infraestruturas em nuvem. Os modelos de custos propostos possibilitam a avaliação dos custos considerando a aquisição, manutenção e operação do ambiente de computação em nuvem. A ferramenta MiPACE foi desenvolvida para dar suporte no planejamento de cenários de infraestruturas como serviço na nuvem e para auxiliar no processo de tomada de decisão. Estudos de caso demostraram a utilidade da abordagem proposta nesta pesquisa em orientar usuários e gestores de sistemas de nuvem no processo de tomada de decisão.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectRedes de computadorespt_BR
dc.subjectComputação em nuvempt_BR
dc.subjectRedes de Petript_BR
dc.titleTomada de decisão multicritério em infraestruturas como serviço em nuvem: uma abordagem baseada em modelos de dependabilidade, performabilidade e custopt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coCUNHA, Paulo Roberto Freire-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3156174527107999pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8382158780043575pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da Computacaopt_BR
dc.description.abstractxCloud computing is a paradigm that provides services over the Internet. The standard has been influenced by previously available technologies (e.g., cluster, peer-to-peer and grid computing) and has been adopted by large organizations. Companies like Google, Amazon, Microsoft, and Facebook have made significant investments in cloud computing and now offer services with high levels of reliability. Efficient and accurate assessment of cloud-based infrastructures is critical to ensure business continuity and uninterrupted services as much as possible. This Ph.D. research has developed an approach based on dependability, performability, cost, and decision models to assist infrastructure users as a public and private cloud service in the decision-making process. The work uses stochastic Petri nets (SPNs) and reliability block diagram to represent and evaluate dependability and performability for different infrastructures in the cloud. The proposed cost models make it possible to the acquisition, maintenance, and operation of the cloud computing environment. The MiPACE tool was developed to support the planning of infrastructure scenarios as a service in the cloud and to aid in the decision-making process. Case studies have demonstrated the usefulness of the approach proposed in this research to guide users and managers of cloud systems in the decision-making process.pt_BR
Aparece nas coleções:Teses de Doutorado - Ciência da Computação

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