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dc.contributor.advisorMachado, Javam de Castro-
dc.contributor.authorFarias, Victor Aguiar Evangelista de-
dc.date.accessioned2016-04-25T12:33:53Z-
dc.date.available2016-04-25T12:33:53Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.citationFARIAS, V. A. E.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/16374-
dc.descriptionFARIAS, Victor Aguiar Evangelista de. Uma Abordagem para a Modelagem de Desempenho e de Elasticidade para Bancos de Dados em Nuvem. 2016. 73 f. Dissertação (mestrado em computação)- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2016.pt_BR
dc.description.abstractCloud computing is a successful, emerging paradigm that supports on-demand services. With the exponential growth of data generated by present applications, NoSQL databases which are inherently distributed systems have been used to manage data in the cloud. In this scenario, it is fundamental for cloud providers to guarantee Quality of Service (QoS) by satisfying tho Service Level Agreement (SLA) contract while reducing the operational costs related to both overprovisioning and underprovisioning. Thus QoS mechanisms can greatly benefit from a predictive model that estimates SLA-based performance metrics for a given cluster and workload configuration. Therewith, elastic provisioning strategies can benefit from these predictive models to provide a reliable mechanism to add and remove resources reliably. In this work, we present a generic performance modeling for NoSQL databases in terms of SLA-based metrics capable of capturing non-linear effects caused by concurrency and distribution aspects. Moreover we present a elastic provisioning mechanism based on performance models. Results of experimental evaluation confirm that our performance modeling can accurately estimate the performance under a wide range of workload configurations and also that our elastic provisioning approach can ensure QoS while using resources efficiently.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectBanco de dadospt_BR
dc.subjectComputação em nuvempt_BR
dc.subjectModelagem computacionalpt_BR
dc.subjectBanco de dadospt_BR
dc.subjectCloud Computingpt_BR
dc.subjectPerfomance modelingpt_BR
dc.titleUma Abordagem para a Modelagem de Desempenho e de Elasticidade para Bancos de Dados em Nuvempt_BR
dc.typeDissertationpt_BR
dc.contributor.co-advisorSousa, Flávio Rubens de Carvalho-
dc.description.abstract-ptbrA computação em nuvem é um paradigma de computação emergente e bem sucedido que oferece serviços por demanda. Com o crescimento exponencial da quantidade de dados utilizados pelas aplicações atuais, os bancos de dados NoSQL, que são sistemas inerentemente distribuídos, têm sido usados para gerenciar dados na Nuvem. Nesse cenário, é fundamental que os provedores de serviços em nuvem garantam a Qualidade de Serviço (QoS) por meio do cumprimento do contrato Service Level Agreement (SLA) enquanto reduz os custos operacionais relacionados a overprovisioning e underprovisioning. Mecanismos de QoS podem se beneficiar fortemente de modelos de desempenho preditivos que estimam o desempenho para uma dada configuração do sistema NoSQL e da carga de trabalho. Com isso, estratégias de elasticidade podem aproveitar esses modelos preditivos para fornecer meios de adicionar e remover recursos computacionais de forma mais confiável. Este trabalho apresenta uma abordagem para modelagem de desempenho genérica para banco de dados NoSQL em termos de métricas de desempenho baseadas no SLA capaz de capturar o efeitos não-lineares causados pelo aspectos de concorrência e distribuição. Adicionalmente, é apresentado um mecanismo de elasticidade para adicionar e remover nós sistema NoSQL baseado em modelos de desempenho. Resultados de avaliação experimental confirmam que a modelagem de desempenho estima as métricas de forma acurada para vários cenários de carga de trabalho e configurações do sistema. Por fim, a nossa estratégia de elasticidade é capaz de garantir a QoS enquanto utiliza os recursos de forma eficiente.pt_BR
dc.title.enA performance modeling and elasticity approach for cloud nosql databasespt_BR
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