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Título: Um mecanismo de auto elasticidade com base no tempo de resposta para ambientes de computação em nuvem baseados em containers
Outros títulos: An algorithm based on response time and traffic demands to scale containers on a cloud computing system
Autor(es): Abranches, Marcelo Cerqueira de
Orientador(es): Barreto, Priscila América Solís Mendez
Assunto: Computação em nuvem
Elasticidade
Containers
Data de publicação: 13-Mar-2017
Data de defesa: 28-Nov-2016
Referência: ABRANCHES, Marcelo Cerqueira de. Um mecanismo de auto elasticidade com base no tempo de resposta para ambientes de computação em nuvem baseados em containers. 2016. xiv, 99 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Resumo: Este trabalho propõe uma arquitetura de computação em nuvem baseada em containers e um algoritmo de auto elasticidade. O algoritmo promove a otimização do processamento das requisições por meio da alocação eficiente do número de containers para alcançar tempos esperados de resposta no processamento de requisições. Para avaliar arquitetura proposta foi utilizada uma carga de trabalho caracterizada com base em uma série temporal real resultante das requisições de um sistema Web da Controladoria Geral da União (CGU). O sistema foi submetido a diferentes testes de carga e os resultados mostram que a solução proposta apresenta um forte potencial dado que consegue cumprir os requerimentos de desempenho alocando containers de forma mais eficiente do que outras propostas.
Abstract: This work proposes a cloud computing architecture based on containers and an auto elasticity algorithm. The algorithm promotes the optimization of request processing by efficiently allocating the number of containers to achieve expected response times in web requests. To evaluate the proposed architecture, a workload was used based on a real time series resulting from the requests of a Web System of Controladoria Geral da União. The system was tested with different loads and the results show that the proposed solution has a strong potential since it can meet the performance requirements by allocating containers more efficiently than other related proposals.
Informações adicionais: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência Da Computação, 2016.
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