Predição de tempo e dimensionamento de recursos para workflows científicos em nuvens federadas

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017.A computação em nuvem concebeu um modelo computacional interessante, que fornece um conjunto de recursos tais como armazenamento, banco de dados e poder de processamento, todos disponibilizados como serviços. Recentemente, o conceito de computação em nuvem se estendeu para a computação em nuvens federadas, nas quais diferentes provedores se interconectam para disponibilizarem mais recursos de maneira integrada e transparente ao usuário final. Assim, o uso de plataformas de nuvem tem sido amplamente incentivado em aplicações que demandam muito poder de processamento e/ou armazenamento, como por exemplo os workflows de bioinformática. Todavia, os usuários que operam tais workflows se deparam com uma variedade e quantidade muito grande de recursos disponíveis, sendo difícil a escolha correta dos mesmos para um determinado workflow. Esse dimensionamento está longe de ser trivial e, para tratar desse problema, este trabalho propõe uma abordagem chamada sPCR (Serviço de Predição de Custos e Recursos Computacionais), que mescla a metaheurísticas GRASP e o método de regressão linear múltipla, com o objetivo de dimensionar os recursos para os usuários de forma transparente, ao informar o custo financeiro e o tempo de execução antes mesmo de iniciar o workflow. Além disso, o sPCR permite que o usuário possa interagir e escolher entre execuções de alto desempenho, de baixo orçamento, ou definir o quanto quer pagar e em quanto tempo quer a finalização do workflow, tudo de forma automática e transparente. Os resultados mostram a adequação do sPCR para estimar os recursos, custos e tempos de execução dos workflows testados.Cloud computing provides an interesting computational model which provides a set of features, such as storage, database, and processing power, all made available as services. Recently, the concept of cloud computing has been extended to cloud federations in which different providers interconnect to provide more resources to the end user in an integrated and transparent way. The use of cloud platforms has been widely encouraged in applications that require a lot of processing and / or storage power, such as bioinformatics workflows. However, users who operate such workflows are faced with a very large variety and quantity of available resources, making it difficult to choose the correct ones for a certain workflow. This design is far from trivial and, in order to address this problem, this work proposes an approach called sPCR (Service of Costs and Computational Resources Prediction) which merges GRASP metaheuristics and the multiple linear regression method, with the purpose of transparently measuring resources for users by reporting the financial cost and runtime before even starting the workflow. In addition, sPCR allows the user to interact and choose between high-performance, low-budget runs, or set how much to pay and how long to finish the workflow, all automatically and transparently. The results show the adequacy of the sPCR to estimate the resources, costs and execution times of the tested workflows

Agentes autônomos para monitoramento e alocação dinâmica de recursos para nuvem computacional

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017.A computação em nuvem surgiu como um modelo computacional inovador que permite que usuários acessem recursos com alto poder computacional de forma distribuída e com baixo custo. Uma execução adequado de aplicações em nuvem requer o provisionamento apropriado de recursos. Monitorar tais aplicações para criar históricos de execução é uma alternativa adequada para desenvolver modelos de predição de uso de recursos das máquinas virtuais na nuvem. No entanto, essa abordagem não é trivial quando se deseja viabilizar o provisionamento dinâmico de recursos nas máquinas virtuais. Nesta dissertação foi definido um modelo de monitoramento, predição e provisionamento dinâmico de recursos na nuvem computacional através do uso de um sistema multiagente. Os agentes utilizam raciocínio lógico com regras de inferência através de uma abordagem de interação cooperativa. O modelo foi validado com um estudo de caso utilizando um simulador ambiental denominado MASE-BDI. O modelo de predição com regressão linear múltipla alcançou 96.41% de acerto no uso de CPU e 94.72% no tempo de execução. Os resultados experimentais demonstraram a potencialidade da proposta, uma vez que o uso médio de CPU ficou acima de 76%, além de manter um equilíbrio entre o uso de CPU, o tempo e o custo das execuções.Cloud computing has emerged as an innovative computing model that allows ordinary users to access distributed computing resources with low cost. Monitoring the applications to create historical execution records in the cloud is an adequate approach to develop prediction models. Nevertheless, this is not a trivial approach when the intention is to allow dynamic provisioning of resources. This Msc dissertation proposes a multiagent system to monitor, predict and dynamic provisioning of resources in the cloud in a transparent way, assuring elasticity and a better use of allocated resources. Agents use logical reasoning with inference rules through a cooperative interaction approach. The model was validated in a case study with the MASE-BDI environmental simulator. The prediction model using multiple linear regression achieves 96.41% hit of CPU use and 94.72% of execution time. The experimental results demonstrate the potential of the approach since the medium CPU use is over 76%, keeping the balance among the CPU use, time and cost of the executions