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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.55.2017.tde-31072017-114219
Document
Auteur
Nom complet
Luis Hideo Vasconcelos Nakamura
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2017
Directeur
Jury
Santana, Marcos José (Président)
Bonato, Vanderlei
Hirata, Celso Massaki
Madeira, Edmundo Roberto Mauro
Sato, Liria Matsumoto
Titre en portugais
Mecanismos de autoconfiguração e auto-otimização para arquiteturas virtualizadas que visam a provisão de qualidade de serviço
Mots-clés en portugais
Computação autônoma
Computação em nuvem
Ontologia
Qualidade de serviço
Virtualização
Resumé en portugais
A proposta deste projeto de doutorado envolve a pesquisa sobre computação autônoma, focando na elaboração de mecanismos de autoconfiguração e auto-otimização para arquiteturas virtualizadas que buscam garantir a provisão de qualidade de serviço. Esses mecanismos fazem uso de elementos autônomos que são auxiliados por uma ontologia. Para isso, instrumentos de Web Semântica são utilizados para que a ontologia represente uma base de conhecimento com as informações dos recursos computacionais. Tais informações são utilizadas por algoritmos de otimização que, baseados em regras pré-definidas pelo administrador, tomam a decisão por uma nova configuração do sistema que vise a otimizar o desempenho. A configuração e a otimização geralmente envolvem elementos de software que precisam ser gerenciados pelos profissionais em Tecnologia da Informação (TI). Parte desse gerenciamento é composto de tarefas corriqueiras, por exemplo, monitorações, reconfigurações e verificações de desempenho. Tais tarefas demandam tempo e, portanto, geram custos e desgastes para os profissionais. Dessa forma, este projeto visa automatizar algumas dessas tarefas corriqueiras, facilitando o trabalho dos profissionais de TI e permitindo que eles foquem em tarefas mais críticas. Portanto, para alcançar esse objetivo foi realizado um estudo e a criação de mecanismos distribuídos baseados em Computação Autônoma e Web Semântica que permitem a configuração e otimização de recursos de forma automática. Os resultados individuais de cada mecanismo indicam que é possível alcançar um nível satisfatório de auto-configuração e auto-otimização para arquiteturas virtualizadas. O mecanismo de auto-configuração obteve melhores resultados com a abordagem de monitoração de recursos ao invés de utilizar previsões, já o mecanismo de auto-otimização provou que sua metodologia e algoritmo são aplicáveis na busca de uma configuração otimizada para atender ao SLA acordado.
Titre en anglais
Mechanisms of self-configuration and self-ptimization for virtualized architectures aiming at the provision of quality of service
Mots-clés en anglais
Autonomic computing
Cloud computing
Ontology
Quality of service
Virtualization
Resumé en anglais
The purpose of this PhD project involves the research about autonomic computing, focusing on the development of self-configuration and self-optimization mechanisms for virtualized architectures that aims to ensure the provision of Quality of Service. These mechanisms make use of autonomous elements that are aided by an ontology. Therefore, SemanticWeb tools are used in order to allow the ontology to represent a knowledge base with information of the computational resources. Such information is used by optimization algorithms that take the decision of choosing a new configuration that aims at optimizing the architecture performance based on rules predefined by the administrator. The configuration and optimization usually involve elements of software that must be managed by professionals in the Information Technology (IT) field and part of this management is composed of common tasks, for example, monitoring tests, reconfigurations and performance evaluations. These tasks take some time and therefore generate costs and distress to the professionals. Thus, this project aims at automating some of these common tasks, facilitating the work of IT professionals and allowing them to focus on more critical tasks. Therefore, to achieve this goal a study was performed and distributed mechanisms based on Autonomic Computing and Semantic Web were created allowing the configuration and optimization of resources automatically. The individual results of each mechanism indicate that it is possible to achieve a satisfactory level of self-configuration and self-optimization for virtualized architectures. The self-configuration mechanism has achieved better results with the resource monitoring approach rather than using predictions and the self-optimization mechanism has proven that its methodology and algorithm are applicable in the search for an optimized configuration to meet the SLA agreed.
 
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Date de Publication
2017-07-31
 
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