Universidade Federal de Pernambuco

Centro de Informática

Aluno: Erica Sousa – etgs@cin.ufpe.br

Orientador: Paulo Maciel – prmm@cin.ufpe.br

Modelagem de Desempenho, Dependabilidade e Custo para

o Planejamento de Infraestruturas de Nuvem

• Motivação

• Introdução

• Metodologia

• Modelos

• Ferramenta

• Estudo de Caso

• Conclusão

Agenda

2 April 11, 2023

• O planejamento da infraestrutura de computação

em nuvem é uma atividade essencial pois possibilita

que o provedor da nuvem tenha recursos suficientes

para alocá-los e liberá-los dinamicamente

• O planejamento permite o dimensionamento da

infraestrutura de nuvem computacional para

suportarem altos niveis de carga de trabalho com

tempos de resposta aceitáveis

Motivação

3 April 11, 2023

• Um dos grandes desafios da computação em

nuvem é o planejamento da sua infraestrutura de

forma que os serviços sejam provisionados

conforme a solicitação dos usuários

• Um outro desafio é a garantia dos níveis de

disponibilidade e confiabilidade requeridos pelos

serviços hospedados na computação em nuvem

Motivação

4 April 11, 2023

• Uma solução integrada composta por uma

metodologia, métodos, modelos de representação,

modelos de otimização e uma ferramenta

• Seleção de infraestruturas de nuvem que

hospedam ambientes virtuais de aprendizagem de

acordo com requisitos de desempenho,

dependabilidade e custo

Introdução

5 April 11, 2023

• A modelagem hierárquica baseada em redes de

Petri estocásticas, diagramas de bloco de

confiabilidade e expressões matemáticas

• A confecção de modelos de otimização para a

geração de cenários de infraestruturas de nuvem

Introdução

6 April 11, 2023

• A confecção de modelos estocásticos e expressões

algébricas para avaliar o desempenho, a

dependabilidade e o custo da infraestrutura de

nuvem

• O desenvolvimento do Gerador de Modelos

Estocásticos para o Planejamento de Infraestruturas

de Nuvem para geração automática dos modelos

Introdução

7 April 11, 2023

• Método para Geração de Cenários de Computação em Nuvem

• Método para Geração de Modelo de Desempenho

• Método para Geração de Modelo de Dependabilidade

• Método para Geração de Modelo de Custo

• Método para Avaliação de Cenários de Computação em Nuvem

• Método para Seleção de Cenários de Computação em Nuvem

Metodologia

8 April 11, 2023

• Visão de Alto Nível

Metodologia

9 April 11, 2023

• Modelo de Desempenho

• Modelo de Dependabilidade

− Eucalyptus

− Nimbus

− OpenNebula

− OpenStack

− Sistema Computacional

− Máquina Virtual

• Modelo de Custo

− Infraestutura

− Software

− Redundância

Modelos

10 April 11, 2023

Modelo de Desempenho

11 April 11, 2023

• Modelo da Plataforma Eucalyptus

−Modelo de Alto Nível

−Modelo de Baixo Nível

Sistema Computacional Máquina Virtual

Modelo de Dependabilidade

12 April 11, 2023

Hot Standby Cold Standby

Modelo de Dependabilidade

13 April 11, 2023

Warm Standby

Modelo de Dependabilidade

14 April 11, 2023

Custo de Infraestrutura Custo de

Software

Custo de Redundância

Modelo de Custo

15 April 11, 2023

• Gerador de Modelos Estocásticos para o Planejamento de

Infraestruturas de Nuvem (Stochastic Models Generator

for Cloud Infrastructure Planning - SMG4CIP)

−Editor

−Gerador de Cenários

−Gerador de Modelos

−Avaliador

Ferramenta

16 April 11, 2023

Ferramenta

17 April 11, 2023

• Avaliar o impacto da atribuição de diferentes conjuntos de

software a nuvem computacional quando submetida a

variações na carga de trabalho.

• Avaliar o efeito da atribuição de diferentes mecanismos de

redundância aos componentes da nuvem computacional.

Estudo de Caso

18 April 11, 2023

• O cenário adotado consiste no ambiente virtual de

aprendizagem Moodle hospedado na plataforma

de nuvem Eucalyptus.

Estudo de Caso

19 April 11, 2023

• Desempenho e Custo

−Conjuntos de software

• Plataforma Eucalyptus

• Moodle

• MySQL

• Ubuntu

• Apache ou Lighttpd

−Conjunto de hardware

• Processador de dois núcleos

• Memória principal de 2GB

• Memória secundária de 80GB.

Estudo de Caso

20 April 11, 2023

• Tempos de resposta obtidos no modelo de

desempenho considerando as diferentes

configurações de software e de hardware

Estudo de Caso

21 April 11, 2023

• Parâmetros de Custo

Estudo de Caso

22 April 11, 2023

• Resultado

− Conjunto de software 2

−O custo total da infraestrutura de nuvem com os

diferentes conjuntos de software foi (US$) 72.800,00

Estudo de Caso

23 April 11, 2023

• Dependabilidade e Custo

−Componentes

• CLC

• CC

• NC

• Switch

• Roteador

−Mecanismo de Redundância

• None

• Cold Standby

• Hot Standby

• Warm Standby

Estudo de Caso

24 April 11, 2023

• Parâmetros de Dependabilidade de Hardware

• Parâmetros de Dependabilidade de Software

Estudo de Caso

25 April 11, 2023

• Parâmetros de Dependabilidade dos Componentes

Estudo de Caso

26 April 11, 2023

• Parâmetros de Dependabilidade de Redundância

Estudo de Caso

27 April 11, 2023

• Parâmetros de Custo

Estudo de Caso

28 April 11, 2023

• Soluções da Infraestrutura do Cenário - Iteração 1

Estudo de Caso

29 April 11, 2023

• Resultado

−As soluções 8, 37, 38, 40, 42, 43, 44, 54, 61 e 65

Estudo de Caso

30 April 11, 2023

• Criação de soluções com diferentes configurações

de software e de hardware para o sistema Moodle

configurado na plataforma Eucalyptus.

• Criação de soluções com diferentes mecanismos de

redundância atribuídos aos componentes da nuvem

computacional que hospeda o Moodle.

• O resultado da combinação das métricas de

desempenho, dependabilidade e custo foi a

obtenção de um conjunto de soluções capazes de

satisfazer aos requisitos dos usuários do Moodle.

Conclusão

31 April 11, 2023