Identification of Availability and Performance Bottlenecks in Cloud Computing Systems: an approach based on hierarchical models and sensitivity analysis.

O paradigma de computação em nuvem é capaz de reduzir os custos de aquisição e manutenção de sistemas computacionais e permitir uma gestão equilibrada dos recursos de acordo com a demanda. Modelos analíticos hierárquicos e compostos são adequados para descrever de forma concisa o desempenho e a confiabilidade de sistemas de computação em nuvem, lidando com o grande número de componentes que constituem esse tipo de sistema. Esta abordagem usa sub-modelos distintos para cada nível do sistema e as medidas obtidas em cada sub-modelo são usadas para calcular as métricas desejadas para o sistema como um todo. A identificação de gargalos em modelos hierárquicos pode ser difícil, no entanto, devido ao grande número de parâmetros e sua distribuição entre os distintos formalismos e níveis de modelagem. Esta tese propõe métodos para a avaliação e detecção de gargalos de sistemas de computaçãoemnuvem. Aabordagembaseia-senamodelagemhierárquicaetécnicasdeanálise de sensibilidade paramétrica adaptadas para tal cenário. Esta pesquisa apresenta métodos para construirrankingsunificadosdesensibilidadequandoformalismosdemodelagemdistintossão combinados. Estes métodos são incorporados no software Mercury, fornecendo uma estrutura automatizadadeapoioaoprocesso. Umametodologiadesuporteaessaabordagemfoiproposta e testada ao longo de estudos de casos distintos, abrangendo aspectos de hardware e software desistemasIaaS(Infraestruturacomoumserviço),desdeoníveldeinfraestruturabásicaatéos aplicativos hospedados em nuvens privadas. Os estudos de caso mostraram que a abordagem proposta é útil para orientar os projetistas e administradores de infraestruturas de nuvem no processodetomadadedecisões,especialmenteparaajusteseventuaisemelhoriasarquiteturais. A metodologia também pode ser aplicada por meio de um algoritmo de otimização proposto aqui, chamado Sensitive GRASP. Este algoritmo tem o objetivo de otimizar o desempenho e a confiabilidade de sistemas em cenários onde não é possível explorar todas as possibilidades arquiteturaisedeconfiguraçãoparaencontraramelhorqualidadedeserviço. Istoéespecialmente útil para os serviços hospedados na nuvem e suas complexas infraestruturas subjacentes.CAPESCloud computing paradigm is able to reduce costs of acquisition and maintenance of computersystems,andenablesthebalancedmanagementofresourcesaccordingtothedemand. Hierarchical and composite analytical models are suitable for describing performance and dependability of cloud computing systems in a concise manner, dealing with the huge number of components which constitute such kind of system. That approach uses distinct sub-models for each system level and the measures obtained in each sub-model are integrated to compute the measures for the whole system. Identification of bottlenecks in hierarchical models might be difficult yet, due to the large number of parameters and their distribution among distinct modeling levels and formalisms. This thesis proposes methods for evaluation and detection of bottlenecks of cloud computing systems. The methodology is based on hierarchical modeling and parametric sensitivity analysis techniques tailored for such a scenario. This research introduces methods to build unified sensitivity rankings when distinct modeling formalisms are combined. ThesemethodsareembeddedintheMercurysoftwaretool,providinganautomated sensitivityanalysisframeworkforsupportingtheprocess. Distinctcasestudieshelpedintesting themethodology,encompassinghardwareandsoftwareaspectsofcloudsystems,frombasicinfrastructureleveltoapplicationsthatarehostedinprivateclouds. Thecasestudiesshowedthat the proposed approach is helpful for guiding cloud systems designers and administrators in the decision-making process, especially for tune-up and architectural improvements. It is possible to employ the methodology through an optimization algorithm proposed here, called Sensitive GRASP. This algorithm aims at optimizing performance and dependability of computing systems that cannot stand the exploration of all architectural and configuration possibilities to find thebestqualityofservice. Thisisespeciallyusefulforcloud-hostedservicesandtheircomplex underlying infrastructures