Análise de sensibilidade aplicada à identificação de pontos que requerem melhoria na disponibilidade em infraestrura de Cloud

Durante vários anos, os sistemas de computação em nuvem vem gerando um debate e interesse dentro das corporações de TI. Estes ambientes de computação em nuvem fornecem sistemas de armazenamento e processamento que são adaptáveis, eficientes e simples, permitindo assim modificações na infraestrutura de forma rápida, de acordo com a variação da carga de trabalho. Organizações de qualquer tamanho e tipo estão migrando para nuvem suportando soluções baseadas na Web. Devido às vantagens do modelo de pay-per-use e fatores de escalabilidade, serviços como o de Streaming de Vídeo e o MBaaS OpenMobester, dependem fortemente dessas infraestruturas de nuvem para oferecer uma grande variedade de conteúdos de multimídia e armazenamento de dados dos dispositivos móveis. Recentes eventos de falha em serviços de Streaming de Vídeo, demonstraram a importância fundamental da manutenção da alta disponibilidade em infraestruturas de computação em nuvem. Um dos métodos utilizados para identificar as tendências de ocorrências de falhas em sistemas computacionais, ocorre por meio da aplicação de estratégias de análise de sensibilidade. Cada estratégia de análise de sensibilidade pode obter um ranking diferenciado, desse modo sugerimos a utilização para avaliação dos sistemas computacionais, de mais de uma estratégia, com o objetivo de obtermos alta confiabilidade desses sistemas. Esta tese propõe uma metodologia aplicada no domínio dos sistemas computacionais, em particular na computação em nuvem, combinando a proposição e adaptação de estratégias de análise de sensibilidade com métodos já existentes, realizando uma comparação entre elas, com o propósito de estabelecer um índice de sensibilidade a partir da atribuição de pesos, para as posições que os parâmetros ocupam em cada estratégia. Pretende-se obter um ranking coerente e com a minimização das discrepâncias entre as estratégias, visando identificar os principais pontos que requerem melhoria na disponibilidade desses ambientes. A metodologia baseia-se na utilização de estratégias de análise de sensibilidade, conjuntamente com a modelagem hierárquica, e com os modelos para representação de mecanismos de redundância visando atuar na performance do sistema. A metodologia foi testada ao longo de estudos de casos distintos, no serviço de Streaming de Vídeo e no serviço MBaaS OpenMobester, desde o nível de infraestrutura básica até a infraestrustrura com redundância. Os estudos de casos mostram que a abordagem proposta é útil para guiar os provedores de serviço de nuvem no processo de tomada de decisões, especialmente para ajustes eventuais e melhorias arquiteturais no serviço.For several years, cloud computing systems have been generating debate and interest within IT corporations. These cloud computing environments provide storage and processing systems that are adaptable, efficient and simple, thus allowing for rapid infrastructure modifications to be made, according to constantly changing workloads. Organizations of any size and type are migrating to the cloud supporting solutions based on Web. Due to the benefits of the pay-per-use model and scalability factors, services such as Video Streaming and MBaaS OpenMobester rely heavily on these cloud infrastructures to deliver a wide variety of multimedia content and Data storage of mobile devices. Recent failure events in video streaming services have demonstrated the critical importance of maintaining high availability in cloud computing infrastructures. One of the methods used to identify the trends of occurrences of failures in computational systems, occurs through the application of strategies of sensitivity analysis. Each strategy of sensitivity analysis can obtain a differentiated ranking, thus it is suggested that we use to evaluate the computational systems, more than one strategy, with the objective of obtaining high reliability of these systems. This thesis proposes a methodology applied in the field of computational systems, in particular in cloud computing, combining the proposition and adaptation of strategies of sensitivity analysis with existing methods, making a comparison between them, with the purpose of establishing a Index of sensitivity from the attribution of weights, the positions that the parameters occupy in each strategies. The aim is to achieve a coherent ranking and to minimize the discrepancies between the strategies, aiming to identify the main points that require improvement in the availability of these environments. The methodology is based on the use of sensitivity analysis strategies, together with the hierarchical modeling, and with the models to represent redundancy mechanisms aiming to perform in the performance of the system. The methodology has been tested over different case studies in the video streaming service and the MBaaS OpenMobester service, from the basic infrastructure to the redundant infrastructures. The case studies show that the proposed approach is useful for guiding cloud service providers in the decision-making process, especially for eventual adjustments and architectural improvements in the service