Gerenciamento de Elasticidade em Nuvens Privadas e Híbridas

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1 Gerenciamento de Elasticidade em Nuvens Privadas e Híbridas Rhodney Simões, Carlos Kamienski Universidade Federal de Alagoas (UFAL) rhodney.simoes@nti.ufal.br Universidade Federal do ABC (UFABC) cak@ufabc.edu.br Resumo. Computação em nuvem requer o gerenciamento da elasticidade para que recursos computacionais sejam alocados e liberados dinamicamente. Embora a adoção de serviços de nuvem esteja aumentando, o conhecimento disponível ainda não é suficiente para orientar o gerenciamento da elasticidade. Este artigo faz uma avaliação de elasticidade em nuvem privada e híbrida, usando o ambiente de laboratório, o PlanetLab e o serviço Amazon EC. Os resultados mostram que a escolha de métricas e limiares é fundamental na manutenção da qualidade aliada ao controle de custos e que cloudburst pode ser usado para implementar uma nuvem híbrida mas a escolha do tipo de máquina virtual no provedor tem impacto significativo. Abstract. Cloud computing requires elasticity management for dynamically allocating and releasing computational resources. However, even though the adoption of cloud services has been growing, the available knowledge is not enough for guiding users when they need to manage elasticity. This paper analyzes elasticity in private and hybrid clouds, using a university lab, PlanetLab and Amazon EC. Results show that the choice of metrics and thresholds plays a key role for keeping quality levels and controlling costs and that cloudburst can be effectively used for implementing a hybrid cloud but the choice of the type of virtual machine in the provider has a significant impact. 1. Introdução Computação em nuvem oferece a visão de computação como utilidade [Armbrust 1], onde recursos computacionais são alocados e liberados dinamicamente e o usuário paga somente o que usar. Essa característica é provida através da elasticidade, que pode ser positiva, quando um novo recurso é criado para atender a um aumento de demanda, ou negativa, quando um recurso é liberado por estar ocioso. Computação em nuvem apresenta características únicas, além da elasticidade, como autosserviço sob demanda, amplo acesso via rede, recursos disponíveis e medição de uso de serviço [Mell & Grance, 11]. Em geral as nuvens são classificadas em quatro categorias [Mell & Grance 11]: públicas, privadas, híbridas e as comunitárias. Empresas que oferecem serviços de algum nível de computação em nuvem para os seus clientes são classificadas como nuvens públicas. Já nuvens privadas são construídas pelas organizações para atender necessidades específicas de sua empresa As nuvens híbridas surgem da composição de nuvens privadas e públicas, algo que geralmente ocorre quando uma empresa compra capacidade adicional num provedor de nuvem pública para atender picos de demanda na sua nuvem privada. Nuvens comunitárias são aquelas que permitem uso compartilhado

2 por usuários que colaboram para obter um ambiente computacional de maior capacidade. Este artigo faz uso das quatro categorias. Embora existam vários provedores de nuvem pública que oferecem serviços pela Internet e a adoção de nuvem privada seja crescente nas organizações, há pouca informação disponível para orientar o gerenciamento da elasticidade de um ponto de vista prático. A principal questão é como e quando criar novos recursos computacionais para atender a demanda e liberá-los quando não mais são necessários para que o usuário não pague mais do que necessita. É necessária a definição de métricas e configuração de limiares para tomada de ações de elasticidade. No caso de IaaS o próprio usuário deve administrar o uso dos seus recursos computacionais, como máquinas virtuais. Provedores de nuvens públicas oferecem serviços adicionais para controlar a elasticidade, mas não há informações detalhadas sobre essas ações, inclusive pela dependência que existe de aplicações específicas. Por exemplo, pode-se usar métricas de nível de sistema operacional que são gerenciadas diretamente pelo provedor como uso de CPU e memória, ou então capturar métricas de aplicação e usá-las no gerenciamento da elasticidade. Por outro lado, também existe pouca informação e compreensão do funcionamento de nuvens híbridas, onde nuvens privadas direcionam parte da sua demanda para nuvens públicas através de cloudburst [Kim, H. et. al. 9]. Este artigo apresenta resultados de avaliação de desempenho de elasticidade em nuvem privada e híbrida, usando o PlanetLab 1 para geração de carga de trabalho dos clientes e o serviço Amazon EC de nuvem pública. Como cenário e motivação foi implementado um sistema que gerencia Smart Grid [Ipakchi, A., Albuyeh, F. 9] na nuvem. Os resultados mostram que métricas e limiares devem ser cuidadosamente utilizados para obter o efeito desejado de manutenção da qualidade do serviço ao mesmo tempo que se controla os custos. Particularmente, descobrimos que as métricas de utilização de memória e CPU geram instabilidade na criação e liberação de máquinas virtuais e por isso passamos a usar uma métrica de aplicação, número de requisições, que gerou resultados estáveis. Os resultados evidenciam que a qualidade para o cliente e o custo são muito sensíveis aos limiares, ficando evidente que existem certos limites onde não vale a pena economizar ou gastar mais recursos computacionais. Além disso, a técnica de cloudburst pode ser usada para equalizar os recursos disponíveis com a demanda, mas a escolha do tipo de máquina virtual no provedor tem papel decisivo na obtenção de uma relação custo/benefício satisfatória. A principal contribuição desse artigo é apresentar resultados reais de experimentos executados em ambiente distribuído que podem efetivamente orientar administradores de ambientes de nuvem a melhor gerenciar os seus recursos. Na sequência do artigo, a seção trata do gerenciamento da elasticidade e apresenta trabalhos relacionais. A seção 3 apresenta a metodologia de avaliação e a seção apresenta os resultados. A seção 5 discute os principais resultados e finalmente a seção apresenta conclusões e trabalhos futuros.. Gerenciamento de Elasticidade em Nuvem O conceito de elasticidade em nuvem [Mell & Grance, 11] [Leymann 9] emprega a liberdade do cliente de alocar e liberar recursos diante da sua necessidade, sem que 1

3 seja necessária a intervenção do provedor de serviço. Recursos de computação e de armazenamento são os que mais comumente podem ser alocados e liberados dinamicamente em um datacenter. Embora não seja uma condição essencial para caracterizar a computação em nuvem, já tornou-se padrão que os recursos de computação sejam oferecidos através de máquinas virtuais (VM). Provedores comerciais de nuvens públicas oferecem serviços de elasticidade, como é o caso da Amazon AWS 3, por meio do serviço CloudWatch. O CloudWatch tem como principal funcionalidade monitorar métricas como a utilização de CPU e memória e quantidade de requisições que são efetuadas para uma determinada máquina virtual. Diante dessas métricas o usuário pode configurar limiares para que uma nova VM seja criada ou liberada para atender demandas flutuantes. Infelizmente este recurso não é oferecido diretamente por controladores de nuvem privada como OpenNebula 5 e OpenStack e o administrador de nuvem privada quiser usufruir de tal funcionalidade ele terá de implementá-lo. A utilização de nuvem híbrida pode fornecer um ambiente robusto o suficiente para suportar picos de demanda. Uma organização pode fazer um investimento em infraestrutura para suportar determinada demanda e tudo o que exceder a sua capacidade pode ser comprado da nuvem pública. A técnica de criar VMs em uma nuvem pública para atender a demandas que excedem a capacidade de uma nuvem privada é conhecida como cloudburst 7 [Kim, H. et. al. 9]. Cloudburst permite a redução do custo com infraestrutura sem ter a redução da qualidade do serviço, pois somente serão criadas novas máquinas virtuais na nuvem pública quando os recursos existentes na nuvem privada já tiverem sido exauridos. Desta forma, não haverá o uso da nuvem pública a menos que seja realmente necessária a sua utilização. Existem trabalhos na literatura que tratam do gerenciamento da elasticidade, porém não com a abordagem desse artigo, que oferece informações úteis para configurar efetivamente os mecanismos de elasticidade. Muitos artigos apresentam resultados de simulação ou modelos matemáticos e outros focam em predição, mas não apresentam informações para auxiliar a configuração da elasticidade. Em [Morais et. al 13] é apresentado um arcabouço para provisionamento automático de recursos em nuvem usando métricas que não dependem da aplicação (como CPU e memória) e são apresentados resultados de simulação. Neste artigo, com base em experimentos reais em ambiente distribuído, defendemos o uso de métricas de aplicação, por estarem mais próximas do usuário e portanto facilitarem a configuração efetiva dos níveis adequados para atender as demandas de SLA e fazer uso eficiente dos recursos. Em um ambiente real é possível perceber o comportamento efetivo de mecanismos que em um ambiente simulado podem ter um comportamento idealizado, devido às simplificações necessárias. CloudFlex (Seoung et al. 11) é uma proposta para gerenciar os recursos na nuvem para atender demandas acima da capacidade instalada, mas que não se dedica a estudar especificamente os mecanismos de elasticidade. DEPAS (Calcavecchia et. al ) é um algoritmo decentralizado e probabilístico para elasticidade (chamado aqui de auto scaling) e que se integra um uma rede PP. O artigo avalia o mecanismo por A tradução de cloudburst em português é aguaceiro. Dada a ausência de um termo adequado, usamos o original em inglês.

4 simulação e experimentação, mas os resultados não focam na escolha das métricas e dos limiares. Por último o trabalho apresentado em [Galante, G.; de Bona, L.C.E. ] categorizou a elasticidade em computação em nuvem. Este artigo foca na avaliação e no efeito dos limiares, baseados na métrica de número de requisições simultâneas, que apresenta maior confiabilidade para evitar a ação da elasticidade de forma desnecessária. 3. Metodologia de avaliação 3.1. Ferramenta O cenário de avaliação da elasticidade ocorre no contexto de Smart Grid, a rede elétrica inteligente, para o qual foi desenvolvido o Smart Grid Autonomic Management System (SGAMS). O SGAMS possui três módulos (geração, distribuição e clientes), responsáveis por tarefas distintas, mas que se completam para compor o ambiente de redes inteligentes de energia elétrica. O módulo de geração simula a quantidade de carga elétrica a ser produzida para a rede pelas concessionárias e pelos consumidores, sendo este último apenas para aqueles que possuem meios para gerar tal carga. O módulo de distribuição é responsável por alocar e liberar automaticamente as máquinas virtuais diante do aumento e redução do número de requisições dos consumidores. 3.. Ambiente O módulo de geração foi implementado utilizando a infraestrutura da nuvem privada da universidade com a linguagem Java. O módulo de distribuição também foi implantado na infraestrutura de nuvem privada usando o controlador de nuvem OpenNebula, para prover os recursos autonômicos necessários para o módulo de distribuição, como: elasticidade integrada com balanceamento de carga e o monitoramento tanto das máquinas virtuais existentes quanto das aplicações sendo executadas nestas máquinas. Foram utilizados recursos do próprio sistema operacional (Linux Debian) para evitar que o Tomcat fique indisponível. Por último foi utilizado o PlanetLab como um exemplo similar a nuvem comunitária para o módulo cliente, onde cada máquina representa um conjunto de consumidores de energia. A avaliação de cloudburst em nuvem híbrida foi implementada usando o Amazon Elastic Compute Cloud (EC), que oferece alguns padrões de instâncias (máquinas virtuais, na terminologia da Amazon) a serem alocadas para o cliente. Neste trabalho foram utilizadas três tipos de instâncias com capacidades de processamento crescente (small, medium e large), com o intuito de analisar o impacto dos diferentes tipos na realização de elasticidade Cenário Um dos principais objetivos do trabalho é identificar os melhores valores para os limiares positivos e negativos para alocar e liberar VMs para oferecer um tempo de resposta adequado para os clientes do módulo de distribuição. Foram executados experimentos preliminares com intuito de definir qual seria o tempo de resposta mínimo (TRm), além de determinar o número máximo de requisições simultâneas que uma VM

5 pode suportar antes que o tempo de resposta ultrapasse um limite máximo, que para a aplicação de Smart Grid foi definido como 1 segundos. Dois experimentos preliminares foram realizados. O primeiro teve como foco determinar o TRm e para isto foram alocados 1 clientes do PlanetLab um após o outro sem que houvesse mais que um cliente gerando requisições simultaneamente. Este experimento foi utilizado também para identificar quais clientes do PlanetLab apresentavam tempos de resposta inferiores a 1 segundo, porque alguns demonstravam possuir recursos de rede insuficientes para a realização dos experimentos, resultando assim em valores excessivamente altos (outliers). O segundo experimento teve como foco determinar a quantidade máxima de requisições que uma VM consegue atender antes do TR superar o limite de 1 segundos. Para isso 1 clientes do PlanetLab foram alocados a cada 1 segundos gerando requisições simultâneas. Para analisar o comportamento do tempo de resposta utilizando a técnica de cloudburst, foi usado o SGAMS com a arquitetura que emprega o uso da nuvem pública da Amazon quando os recursos da nuvem privada foram exauridos (Figura 1). Este experimento tem como objetivo estudar a viabilidade de uso de diferentes tipos de nuvem para compor um ambiente híbrido para atender as requisições existentes em Smart Grid. Nesta avaliação foram utilizados diferentes tipos de instâncias na Amazon a fim de identificar qual apresenta melhor custo benefício, tendo em vista que o uso de recursos da nuvem pública reflete no aumento do investimento na infraestrutura computacional para atender as requisições. 3.. Métricas Figura 1 Arquitetura do SGAMS com cloudburst Para análise do comportamento dos tempos de resposta dos clientes que geram carga a partir do PlanetLab, foram definidas métricas a serem utilizadas. Tempo de resposta (TR): intervalo de tempo entre o cliente emitir uma requisição e receber a resposta do servidor. São calculadas três estatísticas (média, mediana e percentil 9) de todos os tempos de resposta a cada intervalo de 1 segundos. Não existe bibliografia sobre o assunto e em se tratando de algo que ainda não existe definimos um limite de tempo (que poderia ser um valor ligeiramente diferente) para fins de avaliação do mecanismo de elasticidade.

6 Recursos computacionais: comprometimento de recursos computacionais pelo provedor de nuvem, medido através do número de máquinas virtuais alocadas para o usuário. Carga de trabalho: número de requisições simultâneas existente na VM controladora que realiza o balanceamento de carga. Nós do PlanetLab: número de nós do PlanetLab alocados para gerar a carga de trabalho, onde cada nós no PlanetLab é usado para modelar o comportamento de um determinado número de clientes do Smart Grid. Por exemplo, cada nó envia uma requisição ao servidor a cada 3 segundos. Se considerarmos um ambiente onde cada cliente envia uma requisição a cada minutos, então temos uma relação de 1:, ou seja, um nó PlanetLab representa clientes. Utilização de CPU: média de utilização de CPU de todas as máquinas virtuais alocadas, calculada a cada 3 segundos. Utilização da memória: média de utilização de memória de todas as máquinas virtuais alocadas, calculada a cada 3 segundos. Tais métricas juntas viabilizam uma análise minuciosa do comportamento do TR no decorrer do experimento. O cálculo da média, mediana e percentil 9, proporciona a identificação de outliers, de modo a possibilitar a identificação de alguma instabilidade nos clientes alocados para a realização do experimento A partir da quantidade de clientes e a quantidade de requisições simultâneas existentes para a geração de carga é possível comprovar a necessidade ou não da realização da elasticidade. É importante notar que a elasticidade deveria ser idealmente realizada a partir de uma métrica de qualidade da experiência para o usuário, que nesse caso é o tempo de resposta. No entanto, em um ambiente real os valores das métricas dos usuários não necessariamente estão disponíveis para o provedor e nesse caso uma métrica disponível no provedor foi utilizada (requisições simultâneas), fazendo-se a comparação com os resultados do tempo de resposta para os clientes. A métrica usada para efetuar a elasticidade positiva (criar VM) e negativa (liberar VM) é o número de requisições simultâneas, que foi dividida pelo número de máquinas virtuais existentes para elasticidade, resultando no número de requisições por VM. Tal métrica foi escolhida diante da comparação com a utilização de CPU e memória em uma série de experimentos preliminares. A taxa de utilização de CPU mostrou-se uma métrica muito sensível a pequenas oscilações na quantidade de requisições. Por outro lado, a taxa de utilização de memória apresentou diversos problemas, como excessiva lentidão na liberação de memória pela aplicação, que causava uma falsa impressão de falta de memória. A principal questão que levou à escolha do número de requisições como métrica para a elasticidade é a facilidade de compreensão para o desenvolvedor da aplicação e administrador de sistemas. Uma vez que se conhece o número de requisições simultâneas que determinada VM pode tratar com a qualidade desejada para o usuário, a configuração dos limiares da elasticidade se torna mais simples e direta.. Resultados Os resultados apresentados nessa seção consideram que cada cliente realiza uma requisição seguindo uma distribuição Exponencial com média de 3 segundos. Foram efetuadas 1 replicações de cada experimento e intervalos de confiança com nível de 99% foram calculados, sendo que em vários casos são apresentadas séries temporais dos

7 valores das métricas usando uma replicação que representa a média das demais. Valores médios também são apresentados, juntamente com os intervalos de confiança. Para a avaliar a elasticidade sob diferentes condições foram utilizados 5 limiares para elasticidade positiva (5, 3, 35, e ) e 3 limiares para elasticidade negativa (1, 5 e 15). Nos gráficos das séries temporais apenas os resultados para os valores 35 e 15 são mostrados, devido a restrições de espaço. Esses resultados apresentam relação adequada com o tempo de resposta demonstrando um bom tradeoff para criação e liberação de máquinas virtuais. Além disso, o os limiares 15 e 35 apresentaram resultados semelhantes nos experimentos sem e com cloudburst. É importante notar que os valores atribuídos a limiares são específicos de cada aplicação. Cada experimento apresenta um tempo médio de aproximadamente 5 minutos, com 15 minutos adicionais para fazer o download dos logs em todos os nós do PlanetLab. Ao todo foram executas 3 horas de experimentos. Cem nós do PlanetLab foram alocados em cada experimento, mas para que isso fosse possível, centenas foram avaliados e vários nós tiveram que ser eliminados durante os experimentos devido a problemas internos..1. Elasticidade sem Cloudburst Observando a Figura (a) que apresenta a média, mediana e o percentil 9 do tempo de resposta, podemos constatar que o resultado obtido neste experimento está abaixo do tempo máximo aceito de 1 segundos. Sendo assim podemos afirmar que para o ambiente analisado os limiares de 35 e 15 para elasticidade positiva e negativa, respectivamente, é satisfatório. 9 Média Mediana Percentil 9 Segundos 3 Número de requisições (a) Tempo de Resposta (b) Carga de trabalho 1 Número de máquinas virtuais 9 3 Número de nós (c) Recursos Computacionais (VMs) (d) Número de nós do PlanetLab Figura Elasticidade com limiares 35 (positivo) e 15 (negativo) e sem cloudburst Analisando a métrica de número de VMs (Figura (c)), podemos observar que foram cridas menos de máquinas virtuais para atender as quase. requisições (Figura (b)) no ápice do experimento. Essas requisições são compatíveis com o número de nós

8 alocados no PlanetLab para representar os clientes (Figura (d)). A utilização de memória e CPU não apresentou resultados significativos e por esse motivo essas métricas não são apresentadas. Os valores das métricas de carga de trabalho e número de nós no PlanetLab também não serão mais apresentados porque os valores são semelhantes aos da Figura... Elasticidade com Cloudburst Com o intuito de verificar a diferença entre utilizar ou não a técnica de cloudburst para suprir a necessidade de recursos computacionais oriundas dos picos de consumo, foram realizados experimentos variando o tipo de instância no serviço EC da Amazon. Desta forma foi possível identificar o impacto da utilização da nuvem da pública para a realização da elasticidade. Nos experimentos com instâncias do tipo small, como pode ser observado na Figura 3(a), fica evidente a instabilidade gerada nos tempos de resposta quando o cloudburst é iniciado. Tal comportamento permanece até o momento em que estas VMs da nuvem pública são liberadas. Sendo assim podemos afirmar que para a nossa aplicação realizar cloudburst com instâncias do tipo small não apresenta resultados satisfatórios, devido à instabilidade de desempenho no atendimento das requisições. Ao observamos Figura 3(b) e compararmos com a Figura (b) podemos afirmar que o número de máquinas virtuais criadas para elasticidade também não foi o motivo pela qual gerou a instabilidade. Desta forma é perceptível a razão pela qual ocorreu tal oscilação no tempo de resposta, ou seja, os recursos computacionais das instâncias small da Amazon não foram suficientes para suportar a carga gerada. 7 5 Segundos 3 1 Média Mediana Percentil 9 1 Número de VMs Amazon WS Nuvem Privada (a) Tempo de Resposta (b) Recursos Computacionais (VMs) Figura 3 Experimento com limiares positivo e negativo 35, 15 respectivamente e com cloudburst utilizando instâncias do tipo small. Nos experimentos com instâncias do tipo medium foi possível observar uma notável diferença no comportamento dos tempos de resposta (Figura (a)) em comparação com a Figura 3(a). Fica evidente que o incremento de recursos computacionais para cloudburst reflete diretamente nos tempos de resposta para os clientes. Utilizando instâncias do tipo medium ao invés de small o custo com a infraestrutura de nuvem para disponibilizar os serviços dobra de valor, mas o resultado é visivelmente melhor. Durante todo o tempo de duração do experimento os tempos de respostas permaneceram estáveis e na média não ultrapassaram o tempo de segundos independentemente da quantidade de requisições existentes (Figura (b)).

9 Ao observar a Figura (b) em comparação com Figura 3(b) fica evidente que a grande diferença entre os recursos computacionais de cada um dos tipos de instâncias influenciou no tempo de resposta. No experimento com instâncias do tipo small foram criadas três VMs na Amazon e mesmo assim houve grande oscilação na nuvem pública, enquanto que no experimento utilizando instâncias do tipo medium foram criadas apenas duas VMs e os tempos de resposta permaneceram dentro do limite estabelecido. Segundos Média Mediana Percentil 9 1 Número de VMs Amazon AWS Nuvem Privada (a) Tempo de Resposta (b) Recursos Computacionais (VMs) Figura Experimento com limiares positivo e negativo 35, 15 respectivamente e com cloudburst utilizando instâncias do tipo medium. Instâncias do tipo large possuem inerente vantagem em termos de desempenho, mas a para a aplicação avaliada não proporcionaram ganhos significativos. Ao observarmos a Figura 5(a) em relação à Figura (a) fica evidente que o ganho com desempenho dos tempos de resposta é pequeno, em torno de,7 segundos na média. Tal ganho não justifica dobrar o investimento em recursos computacionais de nuvem pública. Em outras palavras, algo que deve ser levado em consideração é a relação custo/benefício, que no caso significa o investimento em recursos computacionais em relação à diminuição e estabilidade dos tempos de resposta. Verificando o número de máquinas virtuais criadas para a elasticidade na Figura 5(b) é possível constatar que não houve oscilação em relação ao experimento com instâncias do tipo medium. 1 Segundos Média Mediana Percentil 9 1 Número de VMs Amazon AWS (a) Tempo de Resposta (b) Recursos Computacionais (VMs) Figura 5 Experimento com limiares positivo e negativo 35, 15 respectivamente e com cloudburst utilizando instâncias do tipo large Os gráficos da Figura mostram as médias das 1 replicações para todos os experimentos realizados, incluindo todos os limiares e com e sem cloudburst. A Figura (a) apresenta os tempos de respostas para vários limiares sem cloudburst. É possível ver que embora a variação entre os limiares positivos até não é significativa. No entanto, para o liminar houve um aumento considerável nos tempos de resposta, porque a criação de uma nova VM é postergada até um ponto onde a qualidade para o

10 usuário é afetada de maneira irreversível. Existe também variação de 5% no uso de recursos computacionais, de a VMs. Com o liminar positivo de o custo é o menor possível, mas gerando perda de desempenho. Como pode ser observado na Figura (c) comparando o comportamento do tempo de resposta na nuvem privada da UFABC com o da nuvem pública da Amazon, os resultados utilizando máquinas virtuais mais robustas são similares aos de sem cloudburst. No entanto, ao usar a infraestrutura da Amazon houve oscilação nos TRs refletindo no aumento do intervalo de confiança. Contudo as VMs com maior poder computacional demonstram ser mais estáveis que as demais. Na Figura (d) podemos constatar que mesmo sem utilizar a técnica de cloudburst o número de máquinas virtuais criadas para os experimentos com limiar positivo de 35 requisições simultâneas é próximo com os resultados usando a nuvem pública da Amazon. Segundos Número de VMs a) Tempo de resposta (vários limiares, sem cloudburst) b) VMs (vários limiares, sem cloudburst) Segundos 1 Número de VMs c) Tempo de resposta (com e sem cloudburst) d) VMs (com e sem cloudburst) Figura Média do tempo de resposta e número de máquinas virtuais (sem e com cloudburst).3. Custo vs. Benefício Com intuito de identificar relações de custo/benefício adequadas entre os diversos limiares utilizados nos experimentos, foi criada uma métrica que multiplica a média do número de máquinas virtuais de cada experimento pela média do tempo de resposta do mesmo experimento. Essa métrica não apresenta valores com significado específico, mas um valor que representa o custo/benefício dos diferentes experimentos realizados. Quanto menor o valor da métrica, mais adequada é a configuração usada. Embora em teoria seria possível um valor muito alto para custo em troca de um valor muito baixo para o benefício fica claro que os tempos de resposta tem tempos mínimos que não podem ser diminuídos mesmo com grandes investimentos.

11 A Figura 7(a) apresenta os resultados da métrica custo/benefício para os vários experimentos sem cloudburst. No geral, pequenas variações para baixo ou para cima no número de VMs (custo) são compensadas por variações na direção contrária do tempo de resposta (benefício). A exceção é o liminar positivo, mostrando que economizar a partir de um determinado ponto cobra um alto preço na redução da qualidade. Nos experimentos com cloudburst mostrados na Figura 7(b) em comparação a sem cloudburst com limiares 35 e 15, pode-se observar que o uso da nuvem híbrida é adequada para instâncias do tipo medium, mas não para instâncias small. No caso de instâncias large, embora o valor da métrica seja adequado, ela não computa o custo de aluguel cobrado pelo provedor. Isso torna as instâncias large inadequadas para o ambiente avaliado. Relação custo/benefício Relação custo/benefício a) Custo/benefício sem cloudburst e vários limiares b) Custo/benefício com e sem cloudburst 5. Discussão Figura 7 Relação custo/benefício Nesse artigo alguns pontos a respeito da elasticidade foram discutidos e chegou-se a quatro pontos fundamentais: escolha da métrica, escolha dos limiares, viabilidade de uso de cloudburst e escolha da instância no provedor de nuvem pública. Embora provedores nuvem pública ofereçam serviços com elasticidade e métricas para o seu gerenciamento, não há conhecimento gerado e informações disponíveis sobre como escolher métricas e configurar limiares. Estes aspectos desempenham um papel importante no desempenho e no custo da computação em nuvem. O serviço CloudWatch da Amazon oferece utilização de memória e CPU como métricas principais mas também oferece a possibilidade de capturar métricas de aplicação. Seguindo essa linha, este trabalho foi iniciado fazendo elasticidade com memória e com CPU, mas os resultados foram muito insatisfatórios porque muito instabilidade era gerada. Uma métrica de aplicação, o número de requisições, apresenta resultados positivos e com boa relação com tempo de resposta (métrica relevante para o usuário). Após a escolha da métrica, devem ser escolhidos valores de limiares positivos e negativos para aumentar ou diminuir os recursos alocados. Os resultados evidenciam que a qualidade para o cliente e o custo são muito sensíveis aos limiares. Fica evidente que economizar utilizando limiares positivos e negativos altos esbarram num limite onde passa a não mais valer a pena. A análise da métrica de busto/benefício mostra claramente essa questão. A avaliação da técnica de cloudburst mostra que é possível utilizá-la como complemento para recursos da rede privada, que pode não possuir níveis médios de ociosidade de recursos compatíveis com as demandas de todos os seus usuários. Quando

12 se utiliza cloudburst, a escolha do tipo da instância na nuvem pública tem grande impacto na manutenção da qualidade e redução de custos. Por exemplo, a avaliação mostrou que o uso de instâncias small da Amazon prejudica muito o desempenho da aplicação avaliada. Por outro lado, instâncias large agregam pouco ao desempenho das instâncias médium mas com um custo significativamente maior. Ressalta-se que essa relação de desempenho de instâncias small, medium e large pode ser diferente para aplicações com características diferentes.. Conclusão O gerenciamento correto da elasticidade é fundamental para que usuários obtenham o benefício da computação como utilidade num ambiente de nuvem. Pela pouca discussão que existe na literatura, fica claro que os usuários não tem informações precisas para lhes orientar na configuração de métricas e limiares para criar novos recursos para atender a demanda e liberá-los quando não mais são necessários. Os resultados mostram que a escolha de métricas e limiares é fundamental na manutenção da qualidade aliada ao controle de custos. Foi usada uma métrica de aplicação, o número de requisições, que trouxe estabilidade no gerenciamento da elasticidade. Ficou claro também que o uso de limiares muito altos ou baixos distorce a relação custo/benefício. Além disso, cloudburst pode ser usado para implementar uma nuvem híbrida mas a escolha do tipo de máquina virtual tem impacto significativo. Como trabalhos futuros, serão realizados novos experimentos com padrões diferentes de envio de requisições pelos clientes. Serão também realizados estudos sobre o uso de técnicas estatísticas ou histerese para gerenciar o momento da realização da elasticidade positiva ou negativa. Referências Armbrust, M., Fox, A., Griffith, R., Joseph, A. D., Katz, R., Konwinski, A., Lee, G., Patterson, D., Rabkin, A., Stoica, I., Zaharia, M., (1). A View of Cloud Computing, Communications of the ACM, 53(), p. 5-5, Abril de 1. Calcavecchia, N., Caprarescu, B., Di Nitto, E., Dubois, D., and Petcu, D. (). DEPAS: a decentralized probabilistic algorithm for auto-scaling. Computing, 9: Galante, G.; de Bona, L.C.E., (). "A Survey on Cloud Computing Elasticity," Utility and Cloud Computing (UCC), IEEE Fifth International Conference on, vol., no., pp.3,7, 5- Novembro de. Ipakchi, A., Albuyeh, F. (9), Grid of the Future: Are We Ready to Transition to a Smart Grid?, IEEE Power & Energy Magazine, 7(), p. 5-, Março 9. Leymann, F. (9). Cloud Computing: The Next Revolution in IT, in Proc. 5th Photogrammetric Week. W. Verlag,, pp. 3 Setembro de 9. Morais, F. et. al (13). Um Arcabouço para Provisionamento Automático de Recursos em Provedores de IaaS Independente do Tipo de Aplicação, SBRC 13, Maio. Mell, P. and Grance, T. (11). The NIST Definition of Cloud Computing, US Nat l Inst. of Science and Technology, 11. Seung, Y., Lam, T., Li, L. E., Woo, T. (11). Cloudflex: Seamless scaling of enterprise applications into the cloud. INFOCOM, páginas

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