Modelo Comparativo de Plataformas Cloud y Evaluación de Microsoft Azure, Google App Engine y AmazonEC2

[ES] Existe una gran cantidad de proveedores de servicios en la nube siendo los más importantes Microsoft, Google y Amazon. Otros proveedores también son Rackspace, IBM, Oracle, Salesforce, etc. Un aspecto relevante para los desarrolladores y clientes es conocer las características de estos proveedores para tener información objetiva de cómo elegir entre una plataforma u otra dependiendo de sus objetivos y necesidades. En este proyecto se ha realizado un estudio para determinar las características de calidad relevantes de las plataformas cloud y se ha propuesto un modelo de calidad basado en la ISO/IEC 25010 para guiar a los usuarios en la comparación y selección de dichas plataformas. El modelo está soportado por un sistema de recomendación que permite a los usuarios especificar sus objetivos y comparar plataformas cloud mediante un conjunto de atributos y métricas de calidad. Este modelo se ha aplicado a un estudio para comparar las plataformas Microsoft Azure, Google App Engine y Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) permitiendo la evaluación de sus características de calidad más relevantes.[EN] There is a large number of cloud service providers being the most important Microsoft, Google and Amazon. Other providers are also Rackspace, IBM, Oracle, Salesforce, etc. A relevant aspect for developers and customers is to determine the characteristics of these providers to have objective information on how to choose between one platform or another depending on their objectives and needs. In this project, we have carried out a study to determine the relevant quality characteristics of cloud platforms and a quality model based on ISO/IEC 25010 has been proposed to guide users in the comparison and selection of these platforms. The model is supported by a recommendation system that allows users to specify their objectives and compare cloud platforms through a set of quality attributes and metrics. This model has been applied to a case study which compares the Microsoft Azure, Google App Engine and Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) platforms allowing the evaluation of its most relevant quality characteristics.Álvarez Vañó, JM. (2018). Modelo Comparativo de Plataformas Cloud y Evaluación de Microsoft Azure, Google App Engine y AmazonEC2. http://hdl.handle.net/10251/101221TFG

Modelo de Calidad para Servicios Cloud

[EN] Modelo de Calidad para Servicios Cloud 4 Abstract Context: Cloud computing is a model of provision and consumption of services that offers many advantages to companies (high availability, flexibility, maximum utilization of resources, etc.) that result in quality requirements that must be met by the servi ce. In recent years there have been proposed numerous quality attributes and metrics for cloud services, but there is no study to collect this information and classified it with respect to internal and external characteristics of service (Quality of Servic e - QoS) and characteristics in use of the service (Quality of Experience - QoE). Objective: The objective of this final master ’s work is to define a model specific quality cloud services aligned with the ISO / IEC 25010, which integrate the quality feature s, attributes and metrics proposed in the literature and which allow to assess the quality cloud of artifacts in various stages of the life cycle. Method: We performed a systematic review of the literature in order to identify and analyze the attributes an d quality metrics proposed to assess the quality of cloud services. This method has been widely used in the field of Software Engineering and has proven useful to collect and analyze existing information on a particular research topic. Results: The result is a quality model for cloud services which has been built from 178 attributes and 364 metric obtained as a result of the systematic review. In particular, the results of the review indicate that 48% of proposals are metrics to measure performance efficien cy, reliability metrics following him with 23%. With respect to the phase of the life cycle, 55% of these metrics are used in the operation phase and 32% in the acquisition phase. Regarding the point of view of stakeholders, 39% of the metrics are oriented to the service provider, 33% consumer, 7% to the facilitator (broker) and only 5% service developer. With respect to cloud evaluated artifacts, most metrics (97%) are applied to the cloud service being tested or deployed in the cloud; only 2% of the metri cs are applied to the service architecture and 1% on the service specification. With regard to the validation, the results show that 99% of metric proposals lack any type of validation, although 44% presents a proof of concept illustrating how the metrics can be used. Additionally, we identified 27 attributes for cloud services, the elasticity was the most named, with 14%. Conclusions: The results of this work have provided relevant information on the current status and gaps that exist in the field of quali ty assessment of cloud services. They have also allowed us to define a quality model to meet some identified shortcomings. As future work, we intend to refine the proposed model, propose new metrics and adapt some existing architectures for evaluating clou d and empirical studies to provide evidence about theusefulness of a set of metrics[ES] El trabajo consiste en definir un modelo de calidad que determine las características de los servicios cloud y proporcione los mecanismos necesarios para evaluar su calidad. Se realizará una revisión sistemática de la literatura con el objetivo de identificar un conjunto de atributos de calidad, métricas e indicadores que permitirán medir las características identificadas. Como resultado se obtendrá un modelo de calidad alineado con la ISO/IEC 25010 que integrará las características de calidad, atributos, métricas e indicadores que dan soporte a su evaluación.[CA] Context: La computacio en el nuvol es un model de prestacio i consum de servicis que oferix moltes ventages a les empreses (alta disponibilitat, elasticitat, maxim aprofitament de recursos, etc.) que se traduixen en requisits de calitat que deuen ser complits pel servici. En els ultims anys s'han propost numerosos atributs de calitat i metriques per a servicis cloud, pero no existix un estudi que recoja esta informacio i la classifique en respecte a les caracteristiques internes i externes del servici (Quality of Service – QoS), aixina com caracteristiques en us del servici (Quality of Experience – QoE). Objectiu: L'objectiu d'este treball de fi de máster es definir un model de calitat especifica per a servicis cloud, enringlerat en l'ISO/IEC 25010, que integre les caracteristiques de calitat, atributs i metriques proposts en la lliteratura i que permeten evaluar la calitat dels artefactes cloud en distintes fases del cicle de vida. Metodo: S'ha realisat una revisio sistematica de la lliteratura en l'objectiu d'identificar i analisar els atributs i metriques de calitat propostes per a evaluar la calitat dels servicis cloud. Este metodo ha segut utilisat extensament en l'ambit de l'Ingenieria del Software i ha demostrat ser util per a recopilar i analisar l'informacio existent relativa a un determinat tema d'investigacio. Resultats: El resultat es un model de calitat per a servicis cloud que ha segut construit a partir dels 178 atributs i 364 metriques obtingudes com resultat de la revisio sistematica. En particular, els resultats de la revisio indiquen que el 48% de les metriques propostes son per a mesurar Eficiencia de desempenyorament, seguint-li les metriques de fiabilidad en en un 23%. En respecte a la fase del cicle de vida, un 55% d'estes metriques s'utilisen en la fase d'Operacio i un 32% en la fase d'Adquisicio. En respecte al punt de vista dels stakeholders, el 39% de les metriques estan orientades al proveïdor del servici, el 33% al consumidor, el 7% al facilitador (bróker) i nomes un 5% al desarrollador del servici. En respecte als artefactes cloud valorats, la majoria de les metriques (97%) s'apliquen sobre el servici cloud en fase de proves o desplegat en el cloud; nomes un 2% de les metriques s'apliquen sobre l'arquitectura del servici i un 1% sobre l'especificacio del servici. En respecte a la validacio, els resultats mostren que el 99% de les metriques propostes carixen de qualsevol tipo de validacio, encara que el 44% presenta una prova de concepte que ilustra com se pot utilisar les metriques. Adicionalment identifiquem 27 atributs propis dels servicis cloud, sent l'elasticitat el mes nomenat, en 14%. Conclusions: Els resultats del treball han proporcionat informacio rellevant sobre l'estat actual i les carencies que existixen en l'ambit de l'evaluacio de la calitat dels servicis cloud. Tambe mos han permes definir un model de calitat per a suplir algunes carencies identificades. Com trabajos futurs, pretenem refinar el model propost, propondre noves metriques i adaptar algunes existents per a l'evaluacio d'arquitectures cloud, aixina com realisar estudios empirics per a proporcionar evidencia al voltant de l'utilitat d'un conjunt de metriquesNavas Rosales, RM. (2016). Modelo de Calidad para Servicios Cloud. http://hdl.handle.net/10251/77847TFG

Modelo de correlación QoS-QoE en un ambiente de aprovisionamiento de servicio de telecomunicaciones OTT-Telco

ANTECEDENTES El aprovisionamiento de la Calidad de la Experiencia (QoE) en servicios de telecomunicaciones requiere de sistemas de gestión que permitan monitorizar y controlar la QoE de los usuarios luego de consumir diferentes servicios de internet provistos sobre la red del operador. En efecto, el consumo elevado de datos por parte de los usuarios requiere, a nivel de gestión de la red, la asignación de recursos suficientes para el correcto funcionamiento de los servicios. En particular, la configuración de la Calidad del Servicio (QoS) ofrecida por el operador dentro de su dominio de operación se torna fundamental para proveer un tratamiento apropiado del tráfico, permitiendo que la percepción de la calidad del servicio por parte de los usuarios finales pueda mantenerse dentro del umbral de tolerancia de acuerdo con las políticas establecidas por la compañía de telecomunicaciones (Telco). En consecuencia, un modelo de correlación QoS-QoE es clave en el aprovisionamiento de servicios de internet sobre la infraestructura del operador de telecomunicaciones. OBJETIVOS La presente tesis de doctorado se centra en proponer un modelo de correlación QoS-QoE en un ambiente de aprovisionamiento de servicios de telecomunicaciones OTT-Telco. Para ello, cinco acciones generales deben llevarse a cabo; a saber: () caracterizar los parámetros de QoS que mayor efecto tienen en la degradación de servicios OTT. () determinar las características, condiciones, parámetros y medidas de QoE en la prestación de un servicio OTT. () establecer las condiciones y restricciones de prestación de un servicio OTT en la infraestructura de una Telco que mantenga una buena relación QoS-QoE. () desarrollar un mecanismo de estimación o predicción de QoE con base en los factores de influencia de QoS que afectan la prestación de un servicio OTT. () evaluar experimentalmente el modelo de correlación QoE-QoS. MÉTODOS Para el cumplimiento de los objetivos, se definió un modelo integrado por un macro-componente Conceptualización y otro Operacional. El macro-componente Conceptualización está orientado por el referente metodológico para la construcción de marcos conceptuales de Jabareen, y el macro-componente Operacional está alineado con las fases definidas para el desarrollo de proyectos de minería de datos, CRISP-DM. Adicionalmente, se emplearon diseños de comprobación para los algoritmos, con el fin de comprobar la validez del modelo de estimación basado en algoritmos de aprendizaje automático; es decir, el modelo de estimación fue evaluado a partir de un diseño de comprobación donde se definen, para cada uno de los algoritmos, los parámetros iniciales de operación, las configuraciones de las diferentes pruebas, y las métricas usadas para evaluar su desempeño. RESULTADOS Los resultados más importantes alcanzados son los siguientes: un mapa estratégico del estado de la ciencia en el aprovisionamiento de la QoE para servicios OTT, una conceptualización de los perfiles del modelo de correlación, un modelo matemático para la valoración de la QoE de acuerdo con el comportamiento de consumo de los usuarios, un conjunto de datos de tráfico etiquetado que relaciona el comportamiento de la red con la percepción de la calidad de los usuarios, y un modelo de estimación de la QoE de los usuarios a partir del comportamiento de tráfico de la red. CONCLUSIONES El modelo de correlación QoS-QoE puede ser empleado en sistemas gestión de la QoE donde se requiere por parte de la Telco un diagnóstico y monitorización más objetiva de la percepción de la calidad del servicio por parte de sus usuarios dentro su red de aprovisionamiento. De igual manera, el empleo de parámetros adicionales de contexto de usuario enriquecería los sistemas de gestión de la QoE en el aprovisionamiento de servicios OTT.BACKGROUND Quality of Experience (QoE) provisioning requires robust QoE-centric network and application management on Telco network for providing internet services. Indeed, traffic growth over Telco network demands resource allocation for service well performance. Particularly, Quality of Service (QoS) configuration offered by network provider operational domain becomes a key component for traffic control in a proper manner. Hence, the quality of services perceived can be managed within a tolerance threshold according to telecom operator policies. Therefore, a QoS-QoE correlational model for internet services provisioning over the telecom operator infrastructure is required. AIMS The doctoral thesis is focused on propose a correlation QoS-QoE model for provisioning telecommunications services in OTT-Telco context. To this end, five goals must be accomplishing. () To characterize QoS parameters that more impact have on OTT services performance. () To determinate QoE assumptions, features, parameters, and metrics for OTT service provisioning. () To establish the assumptions and restrictions for providing a well QoS-QoE relation in the telecom operator. () To develop an estimation model for QoE based on QoS factors in the OTT services provisioning. () To evaluate the correlation QoS-QoE model. METHODS To accomplish the aims, a model with a Conceptual and Operational macro-component was structured. The Conceptual macro-component is based on the principles for building conceptual frameworks by Jabareen, and an Operational macro-component aligned with data mining project development phases, CRISP-DM. Furthermore, test bed design was structured to validate the estimation model base on machine learning algorithms; namely, algorithms initial parameters, some tests setup, and regression metrics were determined on a test bed for validate the performance of the estimation model proposed RESULTS The most relevant results achieved are the following: a strategic science map in the QoE provisioning for OTT services, three conceptual profiles as part of the correlation QoS-QoE model, a mathematical model for QoE assessment according to user consumption behavior, a label traffic dataset that relates the traffic network with quality of services perception, and estimation QoE model for users based on traffic flows. CONCLUSIONS The QoS-QoE correlational model can be applied in QoE-Driven application and network management in which an objective controlling and monitoring of quality of services perception by users is required. Moreover, additional user context parameters could be taking account for improving the QoE management systems in OTT services provisioning.Programa de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Jesús García Herrero.- Secretario: José Armando Ordóñez Córdoba.- Vocal: Juan Carlos Cuéllar Quiñóne