Banca de QUALIFICAÇÃO: EDVAN DOS SANTOS SOUSA
12/08/2014 16:03
Usuários de sistemas de Tecnologia de Informação e Comunicação vêm cada vez mais migrando suas aplicações de computadores locais para serviços oferecidos na Internet, utilizando o paradigma de computação em nuvem. Na computação em nuvem os recursos computacionais são disponibilizados na forma de serviços e utilizados de acordo com necessidades específicas do usuário. Tais serviços, muitas vezes impõem um tráfego intenso na rede, podendo degradar a qualidade dos serviços oferecidos. Este trabalho propõe e analisa o uso de técnicas multi-adaptativas para a monitoramento do tráfego em nuvens computacionais. Nesta dissertação, a metodologia de amostragem Multi-Adaptativa com Detecção de Picos (MAS-PD) é utilizada para monitorar o tráfego de dados em instâncias de uma nuvem privada Eucalyptus. A MAS-PD executa a captura passiva do tráfego, baseando-se na adaptabilidade do intervalo e tamanho das amostras às condições do tráfego, promovendo uma redução no volume de dados de gerenciamento armazenados e entregues na rede. A análise estatística do volume de dados e da vazão em experimentos realizados demonstraram a eficiência do MAS-PD em comparação com outros métodos apresentados na literatura.
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