On the design of a maintainable software development kit to implement integration solutions

Companies typically rely on applications purchased from third parties or developed at home to support their business activities. It is not uncommon that these applications were not designed taking integration into account. Enterprise Application Integration provides methodologies and tools to design and implement integration solutions. Camel, Spring Integration, and Mule range amongst the most popular open-source tools that provide support to implement integration solutions. The adaptive maintenance of a software tool is very important for companies that need to reuse existing tools to build their own. We have analysed 25 maintainability measures on Camel, Spring Integration, and Mule. We have conducted a statistical analysis to confirm the results obtained with the maintainability measures, and it follows that these tools may have problems regarding maintenance. These problems increase the costs of the adaptation process. This motivated us to work on a new proposal that has been carefully designed in order to reduce maintainability efforts. Guaraná SDK is the software tool that we provide to implement integration solutions. We have also computed the maintainability measures regarding Guaraná SDK and the results suggest that maintaining it is easier than maintaining the others. Furthermore, we have conducted an industrial experience to demonstrate the application of our proposal in industryMinisterio de Ciencia y Tecnología TIN2007-64119Junta de Andalucía P07-TIC-2602Junta de Andalucía P08-TIC-4100Ministerio de Ciencia e Innovación TIN2008-04718-EMinisterio de Ciencia e Innovación TIN2010-21744Ministerio de Economía, Industria y Competitividad TIN2010-09809-EMinisterio de Ciencia e Innovación TIN2010-10811-EMinisterio de Ciencia e Innovación TIN2010-09988-

Desafios para a implantação de soluções de integração de aplicações empresariais em provedores de computação em nuvem

Nos últimos anos o campo de estudos conhecido como Integração de Aplicações Empresariais tem desempenhado um importante papel ao proporcionar metodologias, técnicas e ferramentas para que as empresas possam desenvolver soluções de integração, visando reutilizar suas aplicações e dar suporte às novas demandas que surgem com a evolução dos seus processos de negócio. A Computação em Nuvem é parte de uma nova realidade, na qual tanto pequenas como grandes empresas têm a sua disposição uma infraestrutura de TI de alta capacidade, a um baixo custo, na qual podem implantar e executar suas soluções de integração. O modelo de cobrança adotado pelos provedores de Computação em Nuvem se baseia na quantidade de recursos computacionais consumidos por uma solução de integração. Tais recursos podem ser conhecidos, basicamente, de duas formas distintas: a partir da execução real de uma solução de integração em um motor de orquestração, ou a partir da simulação do modelo conceitual que descreve a solução sem que a mesma tenha que ser previamente implementada. Ainda, é desejável que os provedores proporcionem modelos conceituais que descrevam detalhadamente a variabilidade de serviços e as restrições entre eles. A revisão da literatura técnica e científica evidencia que não existem metodologias, técnicas e ferramentas para estimar a demanda de recursos computacionais consumidos por soluções de integração, a partir de seus modelos conceituais. Além disso, os provedores de Computação em Nuvem não possuem ou disponibilizam os modelos conceituais dos serviços que possam ser contratados. Tais questões constituem a base para que se possa estabelecer um processo e desenvolver ferramentas de apoio a tomada de decisão para a implantação de soluções de integração de aplicações empresariais em provedores de Computação em Nuvem

Price modeling of IaaS providers - An approach focused on enterprise application integration

One of the main advances in information technology today is cloud computing. It is a great alternative for users to reduce costs related to the need to acquire and maintain computational infrastructure to develop, implement and execute software applications. Cloud computing services are offered by providers and can be classified into three main modalities: Platform-as-a-Service (PaaS), Software-as-a-Service (SaaS) and Infrastructureas-a-Service (IaaS). In IaaS, the user has a virtual machine at their disposal with the desired computational resources at a given cost. Generally, the providers offer infrastructure services divided into instances, with preestablished configurations. The main challenge faced by companies is to choose the instance that best fits their needs among the many options offered by providers. Frequently, these companies need a large computational infrastructure to manage and improve their business processes and, due to the high cost of maintaining local infrastructure, they have begun to migrate applications to the cloud in order to reduce these costs. In this paper, we introduce a proposal for price modeling of instances of virtual machines using linear regression. This approach analyzes a set of simplified hypotheses considering the following providers: Amazon EC2, Google Compute Engine and Microsoft Windows Azure.info:eu-repo/semantics/acceptedVersio

Modelagem de preços de provedores de IaaS utilizando regressão múltipla

Uma alternativa para usuários reduzirem custos de aquisição e manutenção de infraestrutura computacional para desenvolver, implementar e executar suas aplicações é a computação em nuvem. Os serviços de computação em nuvem são oferecidos por provedores e podem ser classificados em três modalidades: Platform-as-a-Service (PaaS), Software-as-a-Service (SaaS) e Infrastructure-as-a-Service (IaaS). Em IaaS, os provedores oferecem os serviços divididos em instâncias e o usuário tem à disposição uma máquina virtual com os recursos computacionais que desejar a um determinado valor. O principal desafio enfrentado pelas empresas é escolher, além do provedor, a instância que melhor se adapta as suas necessidades. Frequentemente, estas empresas precisam de uma grande infraestrutura computacional para gerir e aperfeiçoar seus processos de negócio e, diante do alto custo para manter uma infraestrutura local, têm migrado suas aplicações para a nuvem. Este trabalho busca fornecer subsídios capazes de auxiliar as empresas no processo de seleção do melhor provedor/instância para implantar e executar suas soluções de integração na nuvem. Para isso, um estudo preliminar para a elaboração de uma nova proposta de modelagem dos preços das instâncias de máquinas virtuais usando regressão linear é apresentado. Nesta abordagem são considerados os provedores Amazon EC2, Google Compute Engine e Microsoft Windows Azure.info:eu-repo/semantics/acceptedVersio

Queue-priority optimized algorithm: a novel task scheduling for runtime systems of application integration platforms

The need for integration of applications and services in business processes from enterprises has increased with the advancement of cloud and mobile applications. Enterprises started dealing with high volumes of data from the cloud and from mobile applications, besides their own. This is the reason why integration tools must adapt themselves to handle with high volumes of data, and to exploit the scalability of cloud computational resources without increasing enterprise operations costs. Integration platforms are tools that integrate enterprises’ applications through integration processes, which are nothing but workflows composed of a set of atomic tasks connected through communication channels. Many integration platforms schedule tasks to be executed by computational resources through the First-in-first-out heuristic. This article proposes a Queue-priority algorithm that uses a novel heuristic and tackles high volumes of data in the task scheduling of integration processes. This heuristic is optimized by the Particle Swarm Optimization computational method. The results of our experiments were confirmed by statistical tests, and validated the proposal as a feasible alternative to improve integration platforms in the execution of integration processes under a high volume of data.info:eu-repo/semantics/acceptedVersio