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Defesa de Tese de Doutorado Nº 345 "ANÁLISE DE SENSIBILIDADE APLICADAS À IDENTIFICAÇÃO DE PONTOS QUE REQUEREM MELHORIA NA DISPONIBILIDADE EM INFRAESTRURA DE CLOUD"

A aluna Rosangela Maria de Melo irá defender sua pesquisa no dia 08 de março, às 9h, no Auditório. Início: 08/03/2017 às 09:00 Término: 08/03/2017 às 00:00 Local: Auditório do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE

Defesa de Tese de Doutorado Nº  345

Aluna: Rosangela Maria de Melo
Orientador: Prof. Paulo Romero Martins Maciel
Título: ANÁLISE DE SENSIBILIDADE APLICADAS À IDENTIFICAÇÃO DE PONTOS QUE REQUEREM MELHORIA NA DISPONIBILIDADE EM INFRAESTRURA DE CLOUD
Data: 08/03/2017
Hora/Local: 9h – Centro de Informática - Auditório
Banca Examinadora

Prof. Djamel Fawzi Hadj Sadok  (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Ricardo Massa Ferreira Lima (UFPE / Centro de Informática)

Prof. Érica Teiixeira Gomes Sousa (UFRPE / Estatística e Informática)
Prof. Giovanni Cordeiro Barroso (UFC -Departamento de Ciência da Computação)

Prof. Antonio Alfredo Ferreira Loureiro (UFMG /Departamento de Ciência da Computação)

RESUMO:

Durante vários anos, os sistemas de computação em nuvem vem gerando um debate e
interesse dentro das corporações de TI. Estes ambientes de computação em nuvem fornecem
sistemas de armazenamento e processamento que são adaptáveis, eficientes e simples, permitindo assim modificações na infraestrutura rápida de ser feita, de acordo com as cargas de trabalho de constante variação. Organizações de qualquer tamanho e tipo estão migrando para nuvem suportando soluções baseadas na Web. Devido às vantagens do modelo de pay-per-use e fatores de escalabilidade, serviços como o de Streaming de Vídeo e o MBaaS OpenMobester, dependem fortemente dessas infraestruturas de nuvem para oferecer uma grande variedade de conteúdos de multimídia e armazenamento de dados dos dispositivos móveis. Recentes eventos de falha em serviços de Streaming de Vídeo, demonstraram a importância fundamental da manutenção de alta disponibilidade em infraestruturas de computação em nuvem. Um dos métodos utilizados para identificar as tendências de ocorrências de falhas em sistemas computacionais, ocorre por meio da aplicação de estratégias de análise de sensibilidade. Cada estratégia de análise de sensibilidade pode obter um ranking diferenciado, desse modo sugerimos que utilizemos para avaliação dos sistemas computacionais, mais de uma estratégia, com o objetivo de obtermos alta confiabilidade desses sistemas. Esta tese propõe uma metodologia aplicada no domínio dos sistemas computacionais, em particular na computação em nuvem, combinando a proposição e adaptação de estratégias de análise de sensibilidade com métodos já existentes, realizando uma comparação entre elas, com o propósito de estabelecer um índice de sensibilidade a partir da atribuição de pesos, as posições que os parâmetros ocupam em cada estratégia. Pretende-se obter um ranking coerente e com minimização das discrepâncias entre as estratégias, visando identificar os principais pontos que requerem melhoria na disponibilidade desses ambientes. A metodologia baseia-se na utilização de estratégias de análise de sensibilidade, conjuntamente com a modelagem hierárquica, e com os modelos para representação de mecanismos de redundância visando atuar na performance do sistema. A metodologia foi testada ao longo de estudos de casosdistintos, no serviço de Streaming de Vídeo e no serviço MBaaS OpenMobester, desde o nível de infraestrutura básica até a infraestrustrura com redundância. Os estudos de casos mostram que a abordagem proposta é útil para guiar os provedores de serviço de nuvem no processo de tomada de decisões, especialmente para ajustes eventuais e melhorias arquiteturais no serviço.

Palavras-chave: Computação em nuvem; disponibilidade; redundância; modelos analíticos;
análise de sensibilidade; estratégias.

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