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dc.creator.IDCANDEIA, Davidpt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6490865184056059pt_BR
dc.contributor.advisor1LOPES, Raquel Vigolvino.-
dc.contributor.advisor1IDLOPES, R. V.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0577503698179302pt_BR
dc.contributor.referee1BRITO, Andrey Elísio Monteiro.-
dc.contributor.referee2DUARTE, Alexandre Nóbrega.-
dc.description.resumoNa última década acompanhou-se o crescimento de um novo mercado na computação denominado de Computação na Nuvem. Este mercado tem por base a oferta de três serviços principais: (i) recursos computacionais virtuais sob demanda, por exemplo, processamento e armazenamento – serviço este denominado de Infraestrutura como Serviço (do inglês, Infrastructure as a Service – IaaS); (ii) plataformas que facilitam o desenvolvimento de novas aplicações – serviço este denominado de Plataforma como Serviço (do inglês, Platform as a Service – PaaS); (iii) aplicações prontas para uso – serviço este denominado de Software como Serviço (do inglês, Software as a Service – SaaS). Empresas que ofertam software como serviço (provedores de SaaS) podem planejar e montar sua infraestrutura de Tecnologia da Informação (TI) fazendo uso de recursos computacionais obtidos junto às empresas que ofertam recursos computacionais (provedores de IaaS). O modelo de negócio utilizado por provedores de IaaS prevê que recursos computacionais possam ser reservados com antecedência mediante pagamento de uma taxa de reserva. A reserva de um recurso garante aos contratantes deste serviço que lhes serão cobradas tarifas reduzidas quando do uso dos recursos computacionais. Realizar um planejamento de capacidade de longo prazo para estimar a quantidade de recursos necessários para execução de uma carga de trabalho e, assim, estabelecer bons contratos de reserva junto aos provedores de IaaS é uma das etapas do gerenciamento de infraestruturas de TI a ser realizada pelo provedor de SaaS. Esta dissertação apresenta duas heurísticas para realização do planejamento de capacidade: heurística UT e RF. Tais heurísticas consideram o modelo de utilidade desenvolvido nesta dissertação para estimar a quantidade de recursos a serem reservados. A avaliação realizada utiliza um modelo de simulação que considera a carga de trabalho de uma aplicação de comércio eletrônico. Em todos os cenários avaliados UT e RF apresentaram valores positivos de utilidade, com RF apresentando uma maior margem de utilidade em relação a uma estratégia base que não realiza reserva de recursos. Por fim, foi descoberto que, de acordo com a qualidade da predição da carga de trabalho, pode-se realizar uma escolha mais criteriosa dentre as heurísticas propostas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIpt_BR
dc.publisher.programPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
dc.titlePlanejamento de capacidade dirigido a negócios para aplicações SaaS de comércio eletrônico.pt_BR
dc.date.issued2012-07-12-
dc.description.abstractIn the last decade we have seen the advent and growth of the Cloud Computing market. This market is based on offering three main services: (i) virtual on-demand computing resources such as storage and processing – this service is called Infrastructure as a Service (IaaS); (ii) platforms that facilitate the development of new applications – this service is called Platform as a Service (PaaS); (iii) software and data hosted on the cloud – this service is called Software as a Service (SaaS). SaaS providers can plan and build their Information Technology (IT) infrastructure making use of computing resources offered by IaaS providers. The business model used by IaaS providers states that computing resources can be reserved in advance by paying a reservation fee. A reserved resource has the advantage that its usage fee is lower than the usage fee of non-reserved resources. Capacity planning is one step in the IT infrastructure management performed by a SaaS provider that helps to estimate the amount of resources required to execute a future workload and thus establish good reservation contracts with IaaS providers. This dissertation presents two capacity planning heuristics: (i) heuristic based on resources utilization rates – UT; (ii) heuristic based on queue networks – RF. These heuristics consider an utility model based on the SaaS provider profit. The evaluation of such heuristics uses a simulation model that considers an e-commerce workload. In all scenarios evaluated UT and RF presented positive utility values and RF presented the best utility gains compared to a strategy that does not reserve resources. Finally, we discovered that according to the quality of the workload prediction that is used by a SaaS provider a better choice can be done among proposed heuristics.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/6408-
dc.date.accessioned2019-08-30T20:05:56Z-
dc.date.available2019-08-30-
dc.date.available2019-08-30T20:05:56Z-
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subjectComputação na Nuvempt_BR
dc.subjectPlanejamento de Capacidadept_BR
dc.subjectSoftware como Serviçopt_BR
dc.subjectCloud Computingpt_BR
dc.subjectCapacity Planningpt_BR
dc.subjectSoftware as a Servicept_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorMAIA, David Candeia Medeiros.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeBusiness-driven capacity planning for e-commerce SaaS applications.pt_BR
dc.description.sponsorshipCapespt_BR
dc.identifier.citationMAIA, D. C. M. Planejamento de capacidade dirigido a negócios para aplicações SaaS de comércio eletrônico. 2012. 112 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, 2012. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/6408pt_BR
Appears in Collections:Mestrado em Ciência da Computação.

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DAVID CANDEIA MEDEIROS MAIA – DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2012.pdfDavid Candeia Medeiros Maia - Dissertação PPGCC 2012.1.06 MBAdobe PDFView/Open


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