Auto-scaling em uma empresa de e-commerce: um estudo de caso.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/30180 |
Resumo: | O modelo IaaS ainda apresenta muitos desafios, um deles é o problema de provisionamento dinâmico de recursos. Esse provisionamento é feito geralmente a partir do mecanismo autoscaling. Configurar e avaliar esse mecanismo não é uma tarefa trivial. Na literatura existe uma gama de trabalhos sobre o auto-scaling que em sua grande maioria propõem novos algoritmos. Apenas uma pequena parcela considera a configuração e avaliação, e ainda assim nenhum traz uma ênfase sobre como isso é feito na prática, considerando as dificuldades que provavelmente serão encontradas no contexto da indústria. Para entender melhor essa questão, realizamos um estudo de caso em uma empresa cliente de um provedor de nuvem. Construímos um questionário e analisamos seus resultados. Para avaliar a utilização da infraestrutura de fato, construímos uma ferramenta de coleta de dados para a infraestrutura e realizamos a análise desses dados. Com essas duas ferramentas - questionário e coletor -, conseguimos entender as maiores dificuldades na configuração e avaliação e correlacioná-las com as análises de dados da infraestrutura. Ao final, realizamos também um mapeamento dos pontos de melhoria encontrados. Portanto, a presente pesquisa dá os primeiros passos no sentido de sistematizar uma avaliação e configuração prática de serviço de auto-scaling. |
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Auto-scaling em uma empresa de e-commerce: um estudo de caso.Auto-scaling in an e-commerce company: a case study.Auto-scalingE-commerceServiços em nuvensEscalado automáticoComercio electrónicoServicios en la nubeCloud servicesMise à l'échelle automatiqueCommerce électroniqueService cloudEstudo de casoCiência da computação.Informática.O modelo IaaS ainda apresenta muitos desafios, um deles é o problema de provisionamento dinâmico de recursos. Esse provisionamento é feito geralmente a partir do mecanismo autoscaling. Configurar e avaliar esse mecanismo não é uma tarefa trivial. Na literatura existe uma gama de trabalhos sobre o auto-scaling que em sua grande maioria propõem novos algoritmos. Apenas uma pequena parcela considera a configuração e avaliação, e ainda assim nenhum traz uma ênfase sobre como isso é feito na prática, considerando as dificuldades que provavelmente serão encontradas no contexto da indústria. Para entender melhor essa questão, realizamos um estudo de caso em uma empresa cliente de um provedor de nuvem. Construímos um questionário e analisamos seus resultados. Para avaliar a utilização da infraestrutura de fato, construímos uma ferramenta de coleta de dados para a infraestrutura e realizamos a análise desses dados. Com essas duas ferramentas - questionário e coletor -, conseguimos entender as maiores dificuldades na configuração e avaliação e correlacioná-las com as análises de dados da infraestrutura. Ao final, realizamos também um mapeamento dos pontos de melhoria encontrados. Portanto, a presente pesquisa dá os primeiros passos no sentido de sistematizar uma avaliação e configuração prática de serviço de auto-scaling.The IaaS model brings many challenges, one of which is the dynamic resource provisioning, which is made by an auto-scaling mechanism. Configuring and evaluating this mechanism is a complex task. There are many works about it in the literature, but most are about new algorithms. Only a few consider configuration and evaluation and don’t emphasize the practical aspect, considering the difficulties that probably exist in the industry context. To better understand, we built a case study in a company client from a cloud provider. We wrote a questionnaire e analyzed the results. We created a tool to collect data to evaluate infrastructure utilization. We understood the most significant difficulties in configuration and evaluation with these two tools - questionnaire and collector - and then correlated them with infrastructure data analysis. In the end, we also made a mapping with improvement points. Therefore, this research takes the first steps towards systematizing the evaluation and practical configuration of an auto-scaling service.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGLOPES, Raquel Vigolvino.LOPES, R. V.http://lattes.cnpq.br/0577503698179302SILVA, Thiago Emmanuel Pereira da Cunha.BRASILEIRO, Francisco Vilar.MACIEL JÚNIOR, Paulo Ditarso.SILVA, Mariana Mendes e.2022-12-082023-06-05T21:29:45Z2023-06-052023-06-05T21:29:45Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/30180SILVA, M. M e. Auto-scaling em uma empresa de e-commerce: um estudo de caso. 2023. 87 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2022.porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2023-06-05T21:40:19Zoai:localhost:riufcg/30180Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512023-06-05T21:40:19Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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