UFS › SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas São Cristóvão, 23 de Outubro de 2020


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Banca de DEFESA: WESLEY OLIVEIRA SOUZA
08/08/2019 16:02


Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: WESLEY OLIVEIRA SOUZA
DATA: 28/08/2019
HORA: 14:00
LOCAL: Sala de Seminários do DCOMP
TÍTULO: Alocação de Infraestruturas Virtuais utilizando Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo
PALAVRAS-CHAVES: Computação em Nuvem, Alocação, Infraestruturas Virtuais, Algoritmos Evolucionários.
PÁGINAS: 99
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Sistemas de Computação
ESPECIALIDADE: Teleinformática
RESUMO:

Para atender os requisitos dos usuários, Provedores de Infraestrutura (InPs, do inglês InfrastructureProviders) começaram a oferecer Infraestruturas Virtuais (VI, do inglês Virtual Infrastructure)como um serviço. Dentre as tarefas necessárias para oferecer VIs como um serviço, aprincipal é a alocação das VIs solicitadas na infraestrutura física. O processo de alocação consisteem identificar dentro da infraestrutura um conjunto de recursos para hospedar os componentesdas VIs. Porém, o processo de alocação não é trivial pois ela deve respeitar os requisitos derede e computação pré-definidos. Além disso, para um gerenciamento efetivo da infraestrutura,o balanceamento da carga e a redução do overhead de alocação são essenciais. Do mesmomodo, no processo de alocação, alguns objetivos dos InPs e usuários devem ser considerados.Geralmente guiados por suas perspectivas financeiras, os InPs desejam maximizar a sua receitaalocando o maior número de VIs, usando a menor infraestrutura possível. Por outro lado, osusuários desejam majoritariamente VIs eficientes e de baixo custo. Portanto, o processo dealocação é complexo e deve atender a um conjunto considerável de restrições. Para resolver esseproblema, o presente trabalho apresentou um Algoritmo Evolucionário Multiobjetivo (MOEA,do inglês Multi-Objective Evolutionary Algorithm) para alocar VIs em uma infraestrutura física,atendendo os requisitos de computação e rede, avaliando soluções que atendam objetivos como:balanceamento de carga e baixo overhead de alocação. O MOEA empregou o modelo propostopara o mapeamento dos recursos virtuais das VIs nos recursos físicos da infraestrutura física.Ademais, foi desenvolvido um simulador para avaliar soluções para o problema de alocaçãode VIs. A avaliação experimental utilizou a técnica de simulação para avaliar o desempenhoda solução proposta. Desse modo, os algoritmos foram implementados na linguagem Java, euma análise comparativa foi realizada entre diferentes algoritmos que aplicavam o modelode alocação proposto. Sendo assim, para avaliar o desempenho dos algoritmos foi utilizadaas métricas: tempo para atender uma requisição de VI, lucro do provedor, taxa de rejeiçãoe eficiência do uso da infraestrutura física. Além disso, foi utilizada uma topologia baseadano modelo de três camadas da Cisco para representar a infraestrutura física. Os resultados experimentais demostram que o MOEA baseado no Algoritmo Genético (GA, do inglês GeneticAlgorithm) desenvolvido apresenta resultados promissores para diversos cenários, combinandorapidez e eficiência na alocação. O modelo de alocação proposto se mostrou útil para o mapeamentodos recursos virtuais das VIs nos recursos físicos da infraestrutura física. Portanto,o presente trabalho contribui com uma possível solução para o problema e abre caminho paranovas propostas que podem empregar o simulador e o modelo proposto.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1287477 - RICARDO JOSE PAIVA DE BRITTO SALGUEIRO
Interno - 2027113 - ANDRE BRITTO DE CARVALHO
Externo ao Programa - 1199645 - EDILAYNE MENESES SALGUEIRO
Externo à Instituição - RUBENS DE SOUZA MATOS JUNIOR

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