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http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7875
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | Availability and performance analysis of private cloud storage services |
Autor: | TORRES, Elton Bezerra ![]() |
Primeiro orientador: | CALLOU, Gustavo Rau de Almeida |
Primeiro membro da banca: | ANDRADE, Ermeson Carneiro de |
Segundo membro da banca: | ALBUQUERQUE JÚNIOR, Gabriel Alves de |
Terceiro membro da banca: | TAVARES, Eduardo Antonio Guimaraes |
Resumo: | A computação em nuvem é um conjunto de novas práticas, tecnologias e conceitos que favorecem serviços de comunicação e armazenamento de dados. Serviços como OneDrive, Google Drive e DropBox aumentam a disponibilidade dos dados e proveem novas facilidades como sincronização e colaboração. Estes serviços requerem alta disponibilidade e características de desempenho, como alta vazão, que são fundamentais para garantir a continuidade dos negócios e a não interrupção dos serviços providos. Este trabalho tem como objetivo avaliar métricas de disponibilidade e desempenho para serviços de armazenamento em nuvem privada. Uma estratégia hierárquica baseada em modelos é proposta para avaliar tanto disponibilidade como o desempenho através da composição de Cadeias de Markov de Tempo Contínuo (CTMC), diagramas de blocos de confiabilidade (RBD) e redes de Petri estocásticas (SPN). Estudos de casos serão apresentados para ilustrar a aplicabilidade dos modelos propostos através de um serviço de armazenamento de arquivos em nuvem hospedado na plataforma Eucalyptus. Também é adotado o índice de importância da disponibilidade para identificar os componentes mais críticos com relação à disponibilidade do sistema. Levando em consideração esse índice, são propostos cenários considerando diferentes níveis de redundância e, consequentemente, o efeito sobre a disponibilidade e desempenho global do sistema é explorado. Os resultados demostram que a estratégia de modelagem proposta pode ser atraente para identificar quais componentes devem contar com redundância para aumentar o desempenho e a disponibilidade do sistema. |
Abstract: | Cloud computing is a set of new practices, technologies and concepts that favor communication services and data storage. Services like OneDrive, Google Drive and DropBox increase data availability and provide new features as synchronization and collaboration. These services require high availability and performance characteristics like high throughput, since it is fundamental to guarantee both business continuity and uninterrupted public services. In this research, we aim at evaluating availability and performance-related metrics for private cloud storage services. A hierarchical model-based strategy is proposed to evaluate availability throughput and system utilization by means of the composition of continuous-time Markov chains (CTMC), reliability block diagrams (RBD) and stochastic Petri nets (SPN). Case studies are presented to illustrate the applicability of the proposed models through a cloud storage service hosted in the Eucalyptus platform. We also adopt availability importance index to identify the most critical components in relation to the system availability. Based on such an index, we propose scenarios considering different degrees of redundancy and, accordingly, the effect on overall system availability and performance is explored. The results demonstrate that the proposed strategy can be an attractive approach for identifying which components should be supported with redundancy in order to increase the overall system performance and availability. |
Palavras-chave: | Computação em nuvem Métricas de disponibilidade Métricas de desempenho |
Área(s) do CNPq: | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
Idioma: | eng |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Federal Rural de Pernambuco |
Sigla da instituição: | UFRPE |
Departamento: | Departamento de Estatística e Informática |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada |
Citação: | TORRES, Elton Bezerra. Availability and performance analysis of private cloud storage services. 2017. 77 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7875 |
Data de defesa: | 23-Ago-2017 |
Aparece nas coleções: | Mestrado em Informática Aplicada |
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