slides computacao nuvem autonoma
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Universidade Federal do CearáMestrado e Doutorado em Ciência da Computação
Computação em Nuvem Autônoma: Oportunidades e Desafios
Flávio R. C. Sousa
Leonardo O. Moreira
Javam C. Machado
I Workshop on Autonomic Distributed Systems - WoSIDA
Computação em Nuvem
� Pagamento pelo uso
� Serviços sob demanda
� Elasticidade
� Qualidade do serviço
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Computação Autônoma
� Baseada em sistemas biológicos
� Autogerenciamento de sistemas
� Utiliza um mínimo de interferência humana
� Trata diferentes aspectos
� Complexidade
� Dinamismo
� Heterogeneidade
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Oportunidades e Desafios
� Desenvolvimento de Sistemas Autônomos
para Nuvem
� Politicas para Computação em Nuvem
� Monitoramento de Ambientes em Nuvem
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Desenv. Sist. Autônomos para Nuvem
� Diferente de outros “paradigmas”
� Intervenção humana limitada
� Carga de trabalho altamente variável
� Grande quantidade e variedade de recursos compartilhados
� Ambiente
� Dinâmico
� Elástico
� Distribuído
� Heterogêneo
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Desenv. Sist. Autônomos para Nuvem
� Sistema autônomo para nuvem� Desempenho, disponibilidade, elasticidade
� Monitorar, modelar e prever o comportamento
� Abordagem � Técnicas de sistemas distribuídos
� Adaptação e extensão para construir soluções em nuvem
� Técnicas de aprendizagem de máquina
� Classificar a carga de trabalho
� Prever o custo de operações
� Melhorar o provisionamento
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Políticas para Computação em Nuvem
� Políticas orientadas ao negócio
� Diferentes níveis de automação
� Diferentes abstrações para o usuário
� Customização das políticas
� Diferentes estratégias
� Simples
� Métricas de CPU e memória
� Complexas
� Nível do serviço
� Custo/benefício
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Políticas para Computação em Nuvem
� Políticas de alto nível� Aspectos técnicos
� Objetivos do negócio
� Abordagem
� Desenvolvimento de políticas baseadas em
ontologias
� Organização do domínio de conhecimento
� Descrever componentes e relações
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Monitoramento de Amb. em Nuvem
� Objetivo
� Minimizar a quantidade de recursos
� Reduz custos
� Garantir a qualidade do serviço
� Qualidade do serviço (SLA)
� Disponibilidade, desempenho e penalidades
� Gerenciamento autônomo
� Gerenciar recursos
� Carga de trabalho
� Garantir qualidade do serviço
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Monitoramento de Amb. em Nuvem
� Novas técnicas � Adaptativas e dinâmicas
� Obter dados sobre os elementos� Sensores
� Atuadores
� Abordagem� Redes de sensores
� Gerenciamento dos dados coletados
� MapReduce
� Processar grandes volumes de dados
� Construir uma base de conhecimento
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Conclusões
� Computação em nuvem está relacionada a
computação autônoma
� Custo x Complexidade
� Gerenciamento autônomo é essencial para a
nuvem
� Existem vários desafios neste contexto
� Sistemas, políticas, monitoramento, entre outros.
� Novas abordagens e soluções devem ser
desenvolvidas para superar estes desafios
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Conclusões
� Grupo de Computação em Nuvem da UFC
� Infraestrutura
� Gerenciamento de dados
� RepliC
� RepliC
� Replicação de dados em nuvem
� Elasticidade
� Qualidade do serviço
� Custo
� Gerenciamento autônomo
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