Estimating Service Response Time for Elastic Cloud Applications

AUTORES • Citations for '"Khaled Salah"' : 260 Cited Publications: 35 H-Index: 11 •

Introdução • Na computação na nuvem, o tempo de resposta é um conceito chave

Componentes da Arquitetura • Programa de Engenharia Elétrica - PEE/COPPE/UFRJ • Universidade Federal •

Modelo analítico Modelo de sistema de enfileiramento • Diagrama de estados para captura de

Características do modelo analítico • O modelo pode ser considerado como um modelo Auto.

Modelo analítico Probabilidade do estado seja P 0: Tempo médio de espera na fila:

Limitações • A chegada dos pedidos tem uma distribuição Poisson, as solicitações de WEB

Resultados • Programa de Engenharia Elétrica - PEE/COPPE/UFRJ • Universidade Federal • 9 do

Conclusões • O modelo Markoviano funciona como estimador do tempo de resposta em aplicações

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Estimating Service Response Time for Elastic Cloud Applications Khaled Salah Electrical and Computer Engineering Department Khalifa University of Science, Technology and Research Raouf Boutaba David R. Cheriton School of Computer Science, University of Waterloo, Canada, and the Division of IT Convergence Engineering, POSTECH, Pohang, Korea • Programa de Engenharia Elétrica - PEE/COPPE/UFRJ • Universidade Federal • 1 do Rio de Janeiro

AUTORES • Citations for '"Khaled Salah"' : 260 Cited Publications: 35 H-Index: 11 • Citations for '"Raouf Boutaba"' : 7086 Cited Publications: 101 H-Index: 30 • Programa de Engenharia Elétrica - PEE/COPPE/UFRJ • Universidade Federal • 2 do Rio de Janeiro

Introdução • Na computação na nuvem, o tempo de resposta é um conceito chave para assegurar a qualidade de serviço (Qos), este para parâmetro é um dos mais importante no SLA (Service Level Agreement) e deve ser satisfeito pelo provedor da nuvem. • As aplicações elásticas são aplicações escaláveis e armazenada na nuvem. Esta elasticidade é feita para garantir o monitoramento continuo da carga da aplicação e o provisionamento adequado das maquinas virtuais. • Programa de Engenharia Elétrica - PEE/COPPE/UFRJ • Universidade Federal • 3 do Rio de Janeiro

Componentes da Arquitetura • Programa de Engenharia Elétrica - PEE/COPPE/UFRJ • Universidade Federal • 4 do Rio de Janeiro

Modelo analítico Modelo de sistema de enfileiramento • Diagrama de estados para captura de petições Programa de Engenharia Elétrica - PEE/COPPE/UFRJ • Universidade Federal • 5 do Rio de Janeiro

Características do modelo analítico • O modelo pode ser considerado como um modelo Auto. Escaláveis. • Pode ser utilizado para determinar o numero de cluster handoop. • Para aplicações multi-tier. • O modelo pode computar as instancias da nuvem. • O modelo pode usar Call Admission (CCA). • Programa de Engenharia Elétrica - PEE/COPPE/UFRJ • Universidade Federal • 6 do Rio de Janeiro

Modelo analítico Probabilidade do estado seja P 0: Tempo médio de espera na fila: • Programa de Engenharia Elétrica - PEE/COPPE/UFRJ • Universidade Federal • 7 do Rio de Janeiro

Limitações • A chegada dos pedidos tem uma distribuição Poisson, as solicitações de WEB ou XML são bursty. • No realidade, o tempo de serviços não é necessariamente exponencial. • Programa de Engenharia Elétrica - PEE/COPPE/UFRJ • Universidade Federal • 8 do Rio de Janeiro

Resultados • Programa de Engenharia Elétrica - PEE/COPPE/UFRJ • Universidade Federal • 9 do Rio de Janeiro

Conclusões • O modelo Markoviano funciona como estimador do tempo de resposta em aplicações elásticas na nuvem, este modelo estima o tempo de serviço em função do numero de instancias de maquinas virtuais, a capacidade de processamento de cada uma de elas e a carga de entrada, fazendo uma previsão correta e com exatidão do número mínimo de VM para o satisfação de tempo de resposta e assim diminuir altos custos e a má utilização dos recursos. • Programa de Engenharia Elétrica - PEE/COPPE/UFRJ • Universidade Federal • 10 do Rio de Janeiro