A Backup-as-a-Service (BaaS) software solution

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018.O backup é uma réplica de todos os dados que podem ser usados para restaurar seu formato original. No entanto, a quantidade total de dados digitais criados em todo o mundo mais do que dobra a cada dois anos e deve atingir 44 trilhões de gigabytes em 2020, trazendo novos desafios constantes aos processos de backup. O backup corporativo é uma das tarefas mais antigas e executadas por profissionais de infraestrutura e operações. Ainda assim, a maioria dos sistemas de backup foi projetada e otimizada para ambientes desatualizados e casos de uso. Esse fato gera frustração sobre os desafios atuais de backup e leva a uma maior disposição para modernizar e considerar novas tecnologias. As soluções tradicionais de backup e arquivamento não são mais capazes de atender às necessidades atuais dos usuários. O software de backup e recuperação moderno ideal não deve apenas fornecer recursos para atender a um data center tradicional, mas também permitir a integração e exploração da crescente nuvem, incluindo “backup client as a service” e “backup storage como um serviço”'. O presente estudo tem como objetivo propor e implantar uma solução de software Backup como Serviço. Para isso, são determinados os parâmetros de backup/nuvem, os desafios de backup na nuvem, as arquiteturas pesquisadas e os requisitos do sistema de BaaS. Em seguida, selecionamos um conjunto de recursos desejados do BaaS a serem desenvolvidos, o que resulta na primeira interface Backup-as-a-Service baseada na API REST, chamada de “bcloud”'. Realizamos uma consulta de usabilidade on-line com um número significativo de usuários e realizamos uma análise de resultados. A avaliação média geral das perguntas objetivas de zero a dez foi de 8,29%, indicando uma percepção muito satisfatória do usuário do protótipo da interface de BaaS bcloud.Backup is a replica of any data that can be used to restore its original form. However, the total amount of digital data created worldwide more than doubles every two years and is expected reach 44 trillions of gigabytes in 2020, bringing constant new challenges to backup processes. Enterprise backup is one of the oldest and most performed tasks by infrastructure and operations professionals. Still, most backup systems have been designed and optimized for outdated environments and use cases. That fact, generates frustration over currently backup challenges and leads to a greater willingness to modernize and to consider new technologies. Traditional backup and archive solutions are no longer able to meet users current needs. The ideal modern currently backup and recovery software product should not only provide features to attend a traditional data center, but also allow the integration and exploration of the growing Cloud, including “backup client as a service” and “backup storage as a service”. The present study aims to propose and deploy a Backup as a Service software solution. To achieve that, the cloud/backup parameters, cloud backup challenges, researched architectures and BaaS system requirements are determined. Then, we select a set of BaaS desired features to be developed, that results in the first truly cloud REST API based Backup-as-a-Service interface, namely “bcloud”. We conduct an on-line usability inquiry with a significant number of users and perform a result analysis. The overall average objective zero to ten questions evaluation was 8.29%, indicating a very satisfactory user perception of the bcloud BaaS interface prototype

Predição de recursos para workflows científicos de bioinformática em nuvens federadas com aprendizado de máquina

Dissertação (Mestrado em Informática) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.A federação em nuvem surgiu para estender os recursos disponíveis entre diferentes prove dores de nuvem, interconectados para aumentar a disponibilidade de maneira transparente e ilimitada para o usuário final. As plataformas de orquestração em nuvem se tornaram uma forma de gerenciar as demandas por alto poder computacional em diferentes prove dores, que executam aplicativos que demandam alto consumo de memória e/ou proces samento, tais como os workflows de Bioinformática. A grande quantidade de recursos disponíveis entre vários provedores em uma federação torna difícil escolher qual é o mais adequado para determinados workflows. Este trabalho propõe um Serviço de Predição de Recursos por Aprendizado de Máquina, denominado sPCRAM. O sPCRAM utiliza um modelo de aprendizado de máquina combinado com uma meta-heurística GRASP para dimensionar os recursos de forma transparente e adequada, determinando o custo mon etário e o tempo de execução antes da execução do workflows. O sPCRAM permite que o usuário defina de forma interativa o tipo de execução, calibre o tempo e o custo. Os re sultados demonstram que o sPCRAM pode estimar adequadamente o tempo de execução e o custo dos recursos de federação em nuvem, em média, 97,70% mais rápido do que a técnica de força bruta para seleção de recursos.Cloud federation emerged to extend the resources available across different cloud providers, interconnected to increase availability in a transparent and unlimited way for the end user. As cloud orchestration platforms if needed a way to manage how demands for high computational power in different providers that run applications that demand high con sumption of memory and/or processing, such as the workflows of Bioinformatics. A large amount of resources available across multiple providers in a federation makes it difficult to choose which one is best suited for certain workflows. This work offers a Machine Learning Resource Prediction Service, called sPCRAM. sPCRAM uses a machine learning model combined with a GRASP metaheuristic to transparently and appropriately size resources, determining the monetary cost and execution time before executing the workflows. The sPCRAM allows the user to interactively adjust run type, gauge or time, and cost. The results demonstrate that sPCRAM can estimate the runtime and cost of cloud federation resources on average 97.70% faster than the brute force technique for resource selection