Desenvolvimento e avaliação de algoritmos de otimização para o cumprimento de acordos de níveis de serviços em nuvem

Autor(es)

Leonildo José de Melo de Azevedo

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Carlos.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB)
• Data de defesa: 2018-03-12

Membros da banca

Júlio Cezar Estrella; Luiz Fernando Bittencourt; Sarita Mazzini Bruschi; Renato Tinós

• Orientador: Júlio Cezar Estrella; Cláudio Fabiano Motta Toledo

Resumo

Atualmente o acesso a um ambiente de computação em nuvem é fornecido sob demanda, o que permite que provedores ofereçam serviços de forma elástica aos clientes. Embora a nuvem permita uma abstração do comportamento da infraestrutura (lógica e física) dos provedores de serviços, nem sempre é possível oferecer serviços aos clientes de modo que os provedores consigam cumprir adequadamente os acordos de níveis de serviços. Para permitir o cumprimento desses contratos, provedores de serviços precisam de mecanismos que envolvam algoritmos de balanceamento de carga, com o objetivo de fornecer uma distribuição eficiente da carga para os recursos disponíveis. Entretanto, os trabalhos presentes na literatura não abordam de forma adequada o problema de equacionamento de recursos em função das necessidades dos clientes, pois consideram em sua maioria um conjunto limitado de objetivos a serem analisados e cumpridos. Neste contexto, o objetivo deste projeto de mestrado foi desenvolver e avaliar algoritmos disponíveis na literatura que abordem a otimização combinatória para o provisionamento de recursos computacionais, buscando otimizar o uso eficiente da infraestrutura e cumprir os acordos de nível de serviço definidos entre clientes e provedores. (AU)

• Processo FAPESP: 15/11623-4 - Desenvolvimento e avaliação de algoritmos de otimização para o cumprimento de acordos de níveis de serviços em nuvem
• Beneficiário: Leonildo José de Melo de Azevedo
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado