Um modelo de provisionamento elástico de recursos baseado em níveis de estresse

Orientador : Prof. Dr. Luis Carlos Erpen de BonaDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 08/07/2016Inclui referências : f. 44-48Àrea de concentração: Ciência da computaçãoResumo: A computação em nuvem pode ser definida como um modelo de compartilhamento de recursos computacionais,que podem ser adicionados e removidos de forma dinâmica e elástica possibilitando ajustar os recursos alocados de forma eficiente, reduzindo os custos operacionais e garantindo o mesmo desempenho.Os sistemas de gerenciamento de bancos de dados (SGBD) são responsáveis por armazenar, organizar, gerenciar e extrair informações, e ao longo do tempo surgiram diferentes abordagens para efetuar estas tarefas. Com as diversas implementações e abordagens, foram propostos vários benchmarks, para expor e avaliar as diferentes características entre as implementações, sendo possível comparar estas aplicações e definir objetivos. Um tipo de benchmark é o teste de estresse, que tem como objetivo descobrir falhas quando o SGBD está sobre uma alta carga de trabalho. Este tipo de teste, inicia-se quando o SGBD é instanciado, sem carga, até o ponto em que deixa de responder devido a alta demanda. Neste contexto, propõe-se classificar o desempenho de um SGBD baseado em diferentes níveis de estresse: Aquecimento, Estável, Sob-Pressão, Estresse e Falha iminente. Visando manter o SGBD sempre estável e com a velocidade controlada, alocando para o serviço apenas os recursos necessários, neste trabalho propomos um controlador elástico reativo e automático, utilizando os níveis de estresse para determinar um momento adequado para reajuste dos recursos. Os SGBD relacionais apresentam diversas técnicas que podem ser usadas para elasticidade, sendo as principais delas de particionamento, migração e replicação. Neste trabalho utilizamos a elasticidade vertical de CPU, aumentando ou diminuindo o total de núcleos disponíveis para uma máquina virtual dedicada a esta aplicação. O controlador proposto apresenta vantagens e desvantagens para diferentes cargas de trabalho, comparadas com outras duas técnicas utilizadas para provisionar recursos de forma vertical: baseada em tempo de resposta e uso de recursos. Palavras-chave: elasticidade, nuvem computacional, banco de dados, níveis de estresse.Abstract: Cloud computing can be defined as a computational resource sharing model, which can be added and removed dynamically and elastically allowing adjust the allocated resources efficiently, reducing operating costs and ensuring the same performance. Database management systems (DBMS) are responsible for store, organize, manage and extract information, and over time have arisen different approaches to perform these tasks. With the various approaches have been proposed several benchmarks to expose and evaluate the different characteristics between implementations, and can compare these applications and set goals. A kind of benchmark is the stress test, which aims to find fault when the DBMS is on a high workload. This type of testing begins when the DBMS is instantiated, without charge, to the point where it stops responding due to high demand. In this context, it is proposed to classify the performance of a DBMS based on different stress levels: Warmup, Stable, Under-Pressure, Stress and Thrashing state. To maintain the DBMS always stable and controlled speed, allocating to service only the necessary resources, in this paper we propose a reactive and automatic elastic controller using stress levels to determine an appropriate time for adjustment of resources. Relational DBMS have several techniques that can be used to elasticity, the main of them partitioning, migration and replication. In this work we used the vertical elasticity of CPU, increasing or decreasing the total number of available cores to a virtual machine dedicated to this application. The proposed controller has advantages and disadvantages for different workloads, compared with two other techniques used to provision resources vertically: based on response time and resource usage. Keywords: elasticity, cloud computing , database management system, stress levels