Avaliação da disponibilidade de video surveillance as service (VSAAS)

• Autor(a) principal: MÁGNO, Carlos
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17311
• topic: Computação em Nuvem; Disponibilidade; VSaaS; Modelos Analíticos; RBD; SPN; CTMC; Cloud Computing; Availability Disponibilidade; VSaaS; Analytical Models; RBD; SPN; CTMC

Nos últimos anos, sistemas de Video Surveillance as a Service (VSaaS) apresentam um aumento significativo na demanda por técnicas de segurança que elevem os níveis de confiabilidade do serviço. Em paralelo, o paradigma de Computação em Nuvem tornou-se uma importante ferramenta para serviços remotos da computação. O VSaaS entrega armazenamento de grande quantidade de dados. Em 2012, 50% do armazenamento em big data que necessitou serem analisados foram de vídeo de vigilância. Em geral, os vídeos têm um alto significado para seus proprietários, não permitindo longos períodos de interrupção. Com o objetivo de evitar baixos desempenhos e ampliar a qualidade dos serviços de vídeo são necessários mecanismos para garantir alta disponibilidade em VSaaS. Entretanto, esta tarefa é difícil sem gerar impacto no custo. O presente trabalho propõe dois sistemas de VSaaS que foram submetidos a análise de disponibilidade, por meio de modelos analíticos (RBD, CTMC e SPN). O primeiro sistema, denominado doméstico, foi caracterizado pelos elementos essenciais para uma estrutura básica do VSaaS para ser utilizado em casas e pequenos comércios. Estes sistemas geraram três arquiteturas que foram modeladas para a obtenção de fórmulas fechadas, elas são importantes para realização de análises. O modelo da arquitetura 1 foi validado e as outras arquiteturas variaram dessas. A arquitetura 3 teve a maior disponibilidade entre as outras arquiteturas, por possuir a quantidade maior de componentes replicados. O downtime (em horas) desta arquitetura comparada com a sem replicações foi em 36,89%. Por ela ter a maior disponibilidade, foi realizada uma análise de sensibilidade que mostrou o componente “Node” como o de maior impacto. No segundo sistema, foi apresentado um VSaaS de uma empresa, chamado empresarial, gerando 18 (dezoito) arquiteturas, uma delas comparada a arquitetura A1 (sem redundância), obteve uma redução significativa do downtime de 30% com um pequeno aumento no custo na ordem de 7%. Caso um determinado serviço exija um downtime menor, outra análise apontou uma arquitetura com redução de 80% ao aumentar 30% do custo. Diante desse panorama foram propostas e analisadas arquiteturas que podem auxiliar administradores a tomar importantes decisões na implementação de VSaaS.