Uma arquitetura resiliente baseada em agentes para instâncias transientes na computação em nuvem

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019.Os provedores de nuvem computacional estão explorando seus recursos ociosos e oferecendo- os em forma de serviços não confiáveis. Conhecidos como instâncias transientes, estes serviços são sublocados a preços consideravelmente inferiores aos on-demand e podem ser revogados sem a intervenção do usuário. A Amazon AWS oferece este serviço, chamando de Instâncias Spot, por meio de um modelo de leilão, tendo o seu preço definido de acordo com a lei de oferta e procura. O usuário adquire uma Instância Spot enquanto o seu lance for superior ou igual ao valor da instância no mercado, sendo revogado caso contrário. Este serviço vem sendo utilizado para a execução de aplicações que necessitam de um consumo excessivo de CPU e memória. No entanto, para explorar de maneira eficiente estas instâncias, as aplicações precisam implementar técnicas de tolerância a falhas para evitar perda de dados. Neste cenário, esta pesquisa aborda o problema que envolve a utilização de instâncias transientes em um ambiente confiável, que garanta a execução da aplicação no menor tempo possível. Para uso adequado das instâncias tran- sientes, em uma abordagem multi-estratégica, esta pesquisa apresenta uma arquitetura baseada em agentes inteligentes para prover um ambiente resiliente e tolerante a falhas, denominada BRA2Cloud (A Brand new Agent Based Architecture for Cloud Comput- ing). BRA2Cloud combina a utilização de raciocínio baseado em casos com um modelo estatístico na predição do tempo de sobrevivência em instâncias transientes, refinando parâmetros de tolerância a falhas para reduzir o tempo total de execução. Experimentos demonstram que o modelo proposto é capaz de apresentar uma predição na garantia de tempo de revogação com níveis de acurácia de até 91%. A avaliação da proposta utilizou aproximadamente 21 milhões de registros de mudanças de preços reais, coletados a par- tir das Instâncias Spot, possibilitando a criação de mais de 357 milhões de registros na base de casos. Como resultado, a abordagem utilizada obteve uma redução no custo e uma diminuição no tempo total de execução de até 70,12% quando comparada a outras abordagens na literatura.Unused resources are being exploited by cloud computing providers, which are offering them as unreliable services. Known as transient instances, these services are sublet with low costs compared to on-demand, but without availability guarantee. Spot instances are transient instances offered by Amazon AWS, with rules that define prices according to supply and demand in a market model. These instances will run for as long as the current price is lower than the maximum bid price given by users. Spot instances have been in- creasingly used for executing computation and memory-intensive applications. By using dynamic fault-tolerant mechanisms and appropriate strategies, users can effectively use spot instances to run applications at a cheaper price and avoid losing processed data. In this scenario, this research addresses the problem involving the use of transient instances in a trusted environment that ensures application execution in the shortest possible time. This research presents a resilient agent-based architecture for transient instances in cloud computing, namely BRA2Cloud (A Brand new Agent Based Architecture for Cloud Com- puting). For appropriate usage of transient instances, using an multi-strategic approach, the architecture uses intelligent agents that combines machine learning and a statistical model to predict instance survival time, refine fault tolerance parameters and reduce total execution time. Experiments show that the proposed model is capable of presenting a prediction on revocation time guarantee with levels of accuracy up to 91%. The proposal evaluation used approximately 21 million records of actual price changes collected from Spot Instances, enabling the creation of over 357 million records in the case base. As a result, the approach used achieved a reduction in cost and a reduction in total execution time of up to 70.12% compared to other approaches in the literature