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Planejamento de capacidade dirigido a negócios para aplicações SaaS de comércio eletrônico.

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dc.creator.ID CANDEIA, David pt_BR
dc.creator.Lattes http://lattes.cnpq.br/6490865184056059 pt_BR
dc.contributor.advisor1 LOPES, Raquel Vigolvino.
dc.contributor.advisor1ID LOPES, R. V. pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes http://lattes.cnpq.br/0577503698179302 pt_BR
dc.contributor.referee1 BRITO, Andrey Elísio Monteiro.
dc.contributor.referee2 DUARTE, Alexandre Nóbrega.
dc.description.resumo Na 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.country Brasil pt_BR
dc.publisher.department Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI pt_BR
dc.publisher.program PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO pt_BR
dc.publisher.initials UFCG pt_BR
dc.subject.cnpq Ciência da Computação pt_BR
dc.title Planejamento de capacidade dirigido a negócios para aplicações SaaS de comércio eletrônico. pt_BR
dc.date.issued 2012-07-12
dc.description.abstract In 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.uri http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/6408
dc.date.accessioned 2019-08-30T20:05:56Z
dc.date.available 2019-08-30
dc.date.available 2019-08-30T20:05:56Z
dc.type Dissertação pt_BR
dc.subject Computação na Nuvem pt_BR
dc.subject Planejamento de Capacidade pt_BR
dc.subject Software como Serviço pt_BR
dc.subject Cloud Computing pt_BR
dc.subject Capacity Planning pt_BR
dc.subject Software as a Service pt_BR
dc.rights Acesso Aberto pt_BR
dc.creator MAIA, David Candeia Medeiros.
dc.publisher Universidade Federal de Campina Grande pt_BR
dc.language por pt_BR
dc.title.alternative Business-driven capacity planning for e-commerce SaaS applications. pt_BR
dc.description.sponsorship Capes pt_BR
dc.identifier.citation MAIA, 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/6408 pt_BR


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