COMPARAÇÃO DE FERRAMENTAS DE SOFTWARE LIVRE PARA ADMINISTRAÇÃO DE NUVEM PRIVADA

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1 COMPARAÇÃO DE FERRAMENTAS DE SOFTWARE LIVRE PARA ADMINISTRAÇÃO DE NUVEM PRIVADA Claiton Prado Machado César A. H. Loureiro Orientador Universidade Luterana do Brasil (Ulbra) Curso de Redes de Computadores Campus Canoas Av. Farroupilha, Bairro São José CEP Canoas RS. RESUMO 28 de novembro de 2011 Este artigo descreve o estudo comparativo entre duas ferramentas, objetivando a busca de uma solução de software livre para administração de nuvem privada, que facilite a manutenção e gerenciamento de servidores em um ambiente estatal sem maximizar custos. Para isso, serão avaliadas as ferramentas Eucalyptus e OpenQRM, duas das opções disponíveis para essa finalidade. Após a analise das funcionalidades e dos modelos de implementação de cada uma delas, são apresentados os resultados dos experimentos realizados. Por fim, serão demonstrados os resultados da comparação entre o ambiente de testes e o ambiente de produção, a fim de validar a solução proposta. Palavras-chave: Eucalyptus, Nuvem privadas, OpenQRM. ABSTRACT Title: Comparasion of free software tools for administration of private cloud This article describes a comparative study of two tools, aiming at finding a free software tool for managing private cloud, which facilitates the maintenance and management of servers in an environment state without maximizing costs. For this, the tools will be evaluated and OpenQRM Eucalyptus, two of the available solutions for this feature. After the analysis of functionality and deployment models for each tool, we present the results of experiments performed. Finally, the results will be demonstrated by comparing the test environment and production environment in order to validate the proposed. Key-words: Eucalyptus, Private Cloud, OpenQRM. 1 INTRODUÇÃO É cada vez maior a necessidade de agilidade no processamento de informações em ambientes corporativos. Além disso, é crescente a demanda pela manutenção de um ambiente controlado de infraestrutura de Tecnologia da Informação (TI). No entanto, a implementação de ambientes seguros e redundantes exige grandes investimentos financeiros. Sendo assim, com vista à obtenção da excelência na manutenção e na entrega de TI para as organizações, são utilizados diferentes métodos, ferramentas e técnicas, de forma a contemplar esses diferentes fatores. Seja por questões burocráticas ou financeiras, organizações governamentais nem sempre conseguem seguir o ritmo necessário para acompanhar a evolução constante da TI, o que torna a busca pela excelência da entrega e na manutenção dos serviços ainda mais difícil. A prática de separar as aplicações em camadas, principalmente em projetos de arquiteturas voltadas para Internet, agrava ainda mais a situação. Cada componente é duplicado, por questões de contingenciamento, e hospedado em seu próprio domínio de segurança (normalmente um servidor dedicado), que, ao invés de gerar benefícios, contribuiu com um grande aumento no número de servidores nos Data Centers, gerando ainda mais ineficiência (SUN, 2007). Atualmente, para evitar o cenário descrito, uma das técnicas utilizadas é a virtualização de servidores. Trata-se de buscar o melhor aproveitamento dos recursos de TI, com o uso eficiente do hardware, a diminuição de custos e o aumento na segurança do ambiente corporativo (MASINA, 2008). Como alternativa para a virtualização de servidores, uma técnica que vem sendo discutida e implantada no mercado é a de computação em nuvem, por aliar os benefícios da virtualização ao aumento da flexibilidade e da agilidade, reduzindo ainda mais os custos e mantendo o controle e a segurança do Data Center. A motivação desta pesquisa está em encontrar uma ferramenta de software livre para administração de nuvem privada que facilite a manutenção, administração e gerenciamento de servidores em um ambiente estatal sem maximizar custos. Com isso, pretende-se aumentar a agilidade na expansão, ampliar a eficiência 1

2 dos recursos de hardware e, ainda, diminuir o tempo de paralisação de servidores. A escolha de ferramentas livres é considerada essencial nesta pesquisa, pois a ferramenta selecionada será implementada em ambiente de rede de um órgão público estadual, que, como tal, apresenta limitações à aquisição de licenças pagas. Assim sendo, busca-se também atender aos princípios da eficiência (Art. 37 da Constituição Federal de 1988) e da economicidade (Art. 70 da Constituição Federal) que regem a administração pública. Para isso, serão testadas e comparadas duas ferramentas que, a priori, atendem a essas condições. Este artigo descreverá o estudo comparativo realizado entre estas, que definirá a solução mais adequada. No início deste trabalho (Seção 2), serão apresentados o conceito de nuvem e suas aplicações, tipos de nuvem e modelo de negócio, além dos principais conceitos e técnicas aplicados a nuvem privada. Em seguida (Seção 3), serão descritas as ferramentas utilizadas nesta pesquisa, detalhando seu funcionamento, seus recursos e suas principais funcionalidades. Na Seção 4, serão apresentados relatos sobre o ambiente de testes e o de produção, bem como as metodologias utilizadas e os testes realizados com as duas ferramentas. Ao final, na Seção 5, serão demonstrados e analisados os resultados obtidos, que definirão a escolha da solução mais adequada. A Seção 6 tratará da validação da ferramenta, através da comparação dos dados obtidos em ambiente experimental com os dados resultantes do ambiente de produção. Por fim, na Seção 7, serão apresentadas as conclusões obtidas através da realização desta pesquisa, incluindo os principais aspectos positivos e negativos das ferramentas testadas. 2 COMPUTAÇÃO NAS NUVENS (CLOUD COMPUTING) O termo nuvem ou cloud é uma metáfora em relação à forma como a Internet é usualmente mostrada nos diagramas de rede como uma nuvem. Nesses diagramas, o ícone da nuvem representa todas as tecnologias que fazem a Internet funcionar, abstraindo a infraestrutura e a complexidade que esta engloba (VELTE et al, 2009). No caso de computação em nuvem, refere-se de modo geral a uma combinação de tecnologias (virtualização, computação utilitária, computação em cluster e arquitetura orientada a serviços), em que o usuário não precisa ter todo o conhecimento necessário para manter essa infraestrutura. Utilizar serviços dessa nuvem (armazenamento, banco de dados, processamento) é fazer computação em nuvem (SHIRLEI, URIARTE e WESTPHALL, 2010). Existem dois tipos principais de nuvem, nuvem pública e nuvem privada. A nuvem pública é aquela em que o consumidor dos serviços em nuvem e o provedor desses serviços existem em empresas separadas. A propriedade dos ativos utilizados para prestar serviços em nuvem permanece com o provedor. Por sua vez, nuvem privada é aquela em que o consumidor dos serviços em nuvem e o provedor desses serviços se encontram na mesma empresa. A propriedade dos ativos em nuvem reside dentro de uma mesma empresa, que presta e consome serviços concomitantemente. Em algumas literaturas, são mencionados outros dois tipos de nuvens: nuvem híbrida e nuvem comunitária. Nuvem híbrida é aquela composta por dois ou mais tipos de nuvem que, em algum momento, compartilham algum recurso. Nuvem comunitária é aquela em que a infraestrutura é compartilhada por várias organizações e com a mesma finalidade, podendo ser gerido por terceiros ou pela própria organização (CSA, 2009). 2.1 Características da computação em nuvens Para ser considerada nuvem, a infraestrutura deve possuir algumas características, conforme sugere a CSA (Cloud Security Alliance): Self-service sob demanda, amplo acesso, pooling de recursos, elasticidade rápida e serviço medido (CSA, 2009) Self-service sob demanda Essa característica permite ao usuário adquirir unilateralmente recursos computacionais - como tempo de processamento no servidor ou armazenamento na rede - na medida em que necessitar e sem que haja interação humana com os provedores de cada serviço Amplo Acesso Significa que recursos são disponibilizados por meio da rede e podem ser acessados através de 2

3 mecanismos padronizados, que possibilitam o uso por plataformas thin ou thin client, tais como celulares, notebook e PDAs Pooling de recursos A ferramenta oferece pooling de recursos quando os recursos computacionais do provedor são organizados em um pool para servir múltiplos usuários usando um modelo multi-tenant ou multi inquilino, com diferentes recursos físicos e virtuais dinamicamente atribuídos e ajustados de acordo com a demanda dos usuários. Estes usuários não precisam ter conhecimento da localização física dos recursos computacionais, podendo somente especificar a localização em um nível mais alto de abstração, tais como o país, estado ou centro de dados. Em nuvem privada, podem estar em diferentes locais da mesma organização Elasticidade rápida Significa que os recursos podem ser adquiridos de forma rápida e elástica (em alguns casos automaticamente, caso haja a necessidade de escalar com o aumento de demanda), e liberados na retração dessa demanda. Para os usuários, os recursos disponíveis para uso parecem ser ilimitados e podem ser adquiridos em qualquer quantidade e a qualquer momento. A virtualização auxilia a elasticidade rápida na computação em nuvem, criando várias instâncias de recursos requisitados utilizando um único recurso real (ABOULNAGA, 2009). Além disso, a virtualização é uma maneira de abstrair características físicas de uma plataforma computacional dos usuários, exibindo outro hardware virtual e emulando um ou mais ambientes que podem ser independentes ou não Serviço medido Sistemas em nuvem automaticamente controlam e otimizam o uso de recursos por meio de uma capacidade de medição. A automação é realizada em algum nível de abstração apropriado para o tipo de serviço, tais como armazenamento, processamento, largura de banda e contas ativas dos usuários. O uso de recursos pode ser monitorado e controlado, possibilitando transparência para o provedor e para o usuário do serviço utilizado. 2.2 Modelos de Serviços A computação em nuvem é composta por três modelos de serviços. Estes modelos são importantes, pois definem uma arquitetura padrão para solução de computação em nuvem (ARMBRUST, 2009) Software como um Serviço (SaaS) O modelo de SaaS proporciona sistemas de software com propósito específico, que estão disponíveis para os usuários através da web. Como exemplo, pode-se citar o Google Docs Plataforma como um Serviço (PaaS) Oferece uma infraestrutua de alto nível de integração para implementar e testar aplicações na nuvem. O usuário não administra ou controla a infraestrutura subjacente, incluindo rede, servidores, sistemas operacionais ou armazenamento, mas tem controle sobre as aplicações implantadas e, possivelmente, sobre as configurações das aplicações hospedadas nesta infraestrutura. Gooogle App Engine 2 e Aneka 3 podem ser utilizados como exemplos Infraestrutura como um Serviço (IaaS) Torna mais fácil e acessível o fornecimento de recursos, tais como servidores, rede, armazenamento e outros recursos de computação fundamentais para construir um ambiente sob demanda, que podem incluir sistemas operacionais e aplicativos. As ferramentas utilizadas para estudo neste artigo utilizam esse modelo de serviço. 2.3 Virtualização A virtualização de recursos computacionais foi um conceito amplamente difundido na década de 1970 e consiste na inserção de uma camada extra de software, denominada Monitor de Máquinas Virtuais 1 https://docs.google.com

4 (MMV) ou hipervisor, entre o sistema físico e o sistema operacional. Dessa forma, torna-se possível a execução de diversos sistemas independentes, cujos acessos ao hardware são controlados pelo hipervisor, proporcionando características como confiabilidade e um bom isolamento de falhas (GOLDBERG, 1974). Existem duas formas de implementação dos monitores de máquina virtual: a virtualização total e a para-virtualização Virtualização Total A virtualização total consiste em fornecer ao sistema operacional hóspede uma réplica do hardware do hospedeiro. Dessa forma, o sistema operacional e as aplicações do hóspede são executados sem modificações como se estivessem diretamente sobre hardware original (CARISSIMI, 2009). Essa abordagem tem alguns inconvenientes, como o fato de que o número de dispositivos a serem suportados pelo hipervisor é extremamente elevado. Para resolver essa questão, são implementados dispositivos genéricos, que funcionam bem para a maioria dos dispositivos disponíveis, mas não garantem o uso da totalidade de sua capacidade. Outro motivo de queda de desempenho é o fato de o sistema operacional hóspede não ter conhecimento do que está sendo executado sobre o hipervisor. Assim, o monitor de máquina virtual deve testar as instruções, que depois serão executadas diretamente no hardware. Outra alternativa é o hipervisor executar e simular a execução para o sistema hóspede. Além disso, existem alguns problemas a serem contornados, gerados pela implementação dos sistemas operacionais, que foram desenvolvidos para serem executados diretamente na máquina física, não disputando recursos com outros sistemas operacionais. Como exemplo de virtualização total, podemos citar o uso dos produtos VMWare 4 e Virtual Box 5. O KVM 6, outra solução usada para criar um hipervisor, se apóia nas tecnologias de virtualização nativas de processadores como AMD-V e IVT, da Intel Para-virtualização Na para-virtualização, o sistema é modificado para chamar o hipervisor sempre que executar uma instrução que possa alterar o estado do sistema, ou seja, uma instrução sensível. Isso elimina a necessidade do hipervisor testar instrução por instrução, como na virtualização total, o que representa um ganho de desempenho. Outro fator relevante é que os dispositivos são acessados por drivers da própria máquina virtual, evitando o uso de drivers genéricos que diminuem seu desempenho total. O exemplo mais utilizado para esse tipo de implementação de monitores de máquinas virtuais é o Xen 7, que, a partir da sua versão 3.0, passou a oferecer a virtualização total, desde que seja executado sobre um hardware com suporte a virtualização nativamente. 2.4 Cluster Um cluster pode ser definido como um sistema que compreende dois ou mais computadores ou sistemas, denominados nodos ou nós, que trabalham em conjunto para executar aplicações ou realizar outras tarefas de maneira transparente aos usuários. Ou seja, os usuários terão a impressão de estar utilizando um único sistema. Basicamente, existem quatro tipos de cluster amplamente conhecidos e utilizados: Alta Disponibilidade, Balanceamento de Carga, Combinação Alta Disponibilidade e Balanceamento de Carga e Processamento Distribuído ou Processamento Paralelo (PITANGA, 2003). Na computação em nuvem, utiliza-se cluster de alta disponibilidade a fim de garantir a disponibilidade, a escalabilidade e a elasticidade dos recursos. Cada nó do cluster de alta disponibilidade será um hospedeiro de máquinas virtuais e garantirá a disponibilidade dos recursos através de Failover; isto é, quando um nó do cluster falhar, o serviço estará disponível em outro nó. 3 FERRAMENTAS DE NUVEM PRIVADA São poucas as ferramentas de software livre disponíveis para implementação de nuvem privada no

5 modelo IaaS. Conforme demonstrado no Quadro 1, foram elencadas seis opções existentes que se adéquam a esse perfil. A mesma figura ainda apresenta um demonstrativo dos principais recursos disponíveis em cada uma delas. Optou-se por selecionar essas seis porque as demais ferramentas disponíveis no mercado não se enquadram no modelo IaaS ou são fornecidas com serviço ao invés de produto. Quadro 1 - Recursos disponíveis em ferramentas de nuvem privada. Funcionalidades Ferramentas AbiCloud Convirt Eucalyptus/UEC OpenNebula Openqrm Openstack API x x x x x x Gerenciamento de configuração x? - - x - Interface web yes (flex) x x? x x Flexibilidade de recursos x? -? x x Integração com storage yes? yes? x x Monitoração yes x (scripts Nagios) - x - Integração com outras nuvens x - x? x - Hipervisor suportados Das alternativas elencadas no Quadro 1, foram escolhidas duas para serem testadas, implantadas e comparadas. A escolha da Eucalyptus na versão levou em consideração sua reputação no mercado. Trata-se de uma ferramenta amplamente difundida, considerada, inclusive, como referência em computação em nuvem. A opção pela OpenQRM ocorreu em face do grande número de funcionalidades que possui apresenta. Além disso, ambas as soluções atendem aos requisitos inicialmente propostos (ferramenta de software livre para administração de nuvem privada que facilite a manutenção, administração e gerenciamento de servidores em um ambiente estatal sem maximizar custos). 3.1 Eucalyptus xen, kvm, virtualbox, esxi xen/kvm xen/kvm xen xen/kvm/vmw are/vbox/ esx(i)/openvz/lxc auto escalavel x - -? x - Segurança x - x - x - Suporte?? x - x x SLA?? x Suporte a servidores fisicos - - -? x - Largura de Banda / Latência na x - na na x Alta disponibilidade x? Eucalyptus é um software disponível sob GPL feito para criação e gestão de nuvem privada, podendo até mesmo fazer parte de uma nuvem hibrida (CSS, 2010). Fornece as ferramentas necessárias para implementar computação na nuvem em cluster ou em um conjunto de estações de trabalho. Possui interface compatível com as interfaces da Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud), S3 (Simples Storage Service) e EBS (Elastic Block Storage), e tem uma infraestrutura concebida de tal maneira que permite ser estendida e modificada de forma a se tornar compatível com outras interfaces. Seus desenvolvedores (Eucalyptus Systems, Inc.) têm por principal objetivo fomentar as pesquisas e o desenvolvimento de tecnologias relacionadas à implementação de serviços de computação nas nuvens (CSS, 2010). Eucalyptus foi projetado desde o inicio para ser fácil de instalar. Sua estrutura de software é altamente modular. Eucalyptus é a única ferramenta que proporciona uma sobreposição de tráfego de rede isolando as redes virtuais de usuários diferentes, e ainda permite que dois ou mais cluster pareçam pertencer à mesma rede local. Inicialmente desenvolvido para suportar computação de alto desempenho, foi modificado para serviços de nuvem, quando foi projetado para garantir compatibilidade com as principais distribuições Linux sem que fossem necessárias modificações para sua implantação (Eucalyptus, 2010). O Eucalyptus é estruturado com cinco componentes principais para gerenciamento de nuvem onde cada componente exerce uma função, como pode ser visto na Figura 1. Tem como característica poder separar os componentes de gerenciamento em servidores distintos, tornando, assim, a tarefa de administração da nuvem menos onerosa para o controlador da nuvem. Contudo, a implantação dessa funcionalidade torna o custo da solução mais elevado, mais ainda, se a intenção for criar um ambiente redundante dos componentes de gerenciamento. xen 5

6 Figura 1 Estrutura do Eucalyptus Controlador de nuvem (CLC Cloud Controller) Componente que fica no nível mais alto. O controlador de nuvem é um programa que oferece uma interface web para controle. Além de gerenciar requisições, o controlador de nuvem também faz o escalonamento de recursos e gerencia contas Walrus (WS3) Implementa um sistema de armazenamento que fica disponível interna e externamente através de uma interface compatível com o S3 da Amazon. Armazena as imagens de máquinas virtuais e os dados dos usuários. Deve ser considerado com um simples sistema de armazenamento de arquivos Controlador de Cluster (CC Cluster Controller) É implantado como um serviço dentro do Apache. Cada cluster necessita de um controlador. O controlador de Cluster é responsável pelo escalonamento em nível de cluster, pelo controle da rede e pelo controlador de armazenamento Controlador de Armazenamento (SC Storage Controller) É responsável pela criação de snapshots e do volume das máquinas virtuais. Fornece o armazenamento em bloco, com funcionalidade semelhante ao EBS da Amazon Controlador de nó (NC Node Controller) É responsável por controlar o hipervisor, sendo necessária a sua instalação em cada nó que possua um hipervisor Funcionalidades Uma característica relevante do Eucalyptus é que supostamente trabalha de forma independente de hipervisor, pois utiliza a biblioteca libvirt 8. Ou seja, fornece suporte à utilização de dois tipos de hipervisor (KVM e XEN), desenvolvendo uma integração com o VMWare. Ainda, a ferramenta trabalha com imagens, tornando o processo de replicação das máquinas virtuais (VM) bastante rápido. Existem duas maneiras de criar as imagens, sendo que a primeira, é através da instalação de uma VM de forma convencional, através de uma imagem ISO. Nesse caso, são seguidos todos os passos de instalação. Trata-se do método recomendado para criações de VM com instalação personalizada com os pacotes ou serviços desejados. A segunda maneira é através da descompactação da imagem ISO em uma área de disco. Após a instalação, é feito um registro da imagem no controlador de nuvem. Assim, novas VM s são criadas a partir dessa imagem registrada no controlador. 8 API Linux relacionada aos recursos de virtualização do Linux, que suporta diversos hipervisor, incluindo Xen e KVM, bem como QEMU (IBM, 2010). 6

7 Outra funcionalidade importante do Eucalyptus é a possibilidade de gerenciar múltiplos clusters, podendo isolar cargas de processamentos por demandas distintas ou ainda criar um ambiente de computação paralela. Com isso, a estrutura não sofre modificação, apenas agrega mais serviços ao controlador de nuvem e ao Walrus. O Eucalyptus vem preparado para ser utilizado em conjunto com o Puppet, software de gestão de ambiente que provê integração com scripts Nagios e Ganglia softwares de monitoramento Administração As configurações e a administração do Eucalyptus são realizadas através de linhas de comando, desde os registros de novos componentes no cluster ou na nuvem, passando pela instalação e até a criação de máquinas virtuais. A interface gráfica existente serve apenas para configurações básicas e essenciais para o funcionamento da nuvem, tais como criação de usuário, visualização das imagens disponíveis, download das chaves criptografada e adição de um novo cluster na nuvem Ferramentas de administração Para monitoramento e administração em ambiente gráfico, o Eucalyptus faz uso de programas de gerenciamento de nuvem de terceiros, como RightScale, Scalr e o Hybridfox. Nesta pesquisa, utilizou-se o Hybridfox, extensão do Mozilla Firefox que não necessita de autenticação para sua utilização. É através dele que o usuário gerencia suas máquinas virtuais, podendo criar, iniciar, reiniciar e encerrar suas instâncias virtuais, administrar imagens de sistemas operacionais, criar grupos de segurança e snapshots, entre outros. As funcionalidades de alto desempenho e balanceamento de carga são fornecidas através dessas ferramentas. Contudo, o Hybridfox, apenas habilita tais funcionalidades para a solução de nuvem da Amazon. É bastante limitado, portanto, quando comparado ao poder de administração das outras soluções. 3.2 OpenQRM O OpenQRM é um software disponível sob GPL, desenvolvido pela empresa Qluster. A empresa, que se concentrava em desenvolver softwares voltados para a computação de alta performance (HPC), modificou seu foco, passando a investir em administração de Data Center. A primeira versão do OpenQRM teve seu desenvolvimento em Java até 2008, quando a empresa fechou as portas. Após o encerramento das atividades, o projeto OpenQRM continuou com a versão 4.0 e começou a ser reescrito em PHP, momento a partir do qual passou a ser distribuído como open source (RECHENBURG, 2010). Por ter sido baseado em um software de automação de data center, que incluía um sistema de provisionamento automatizado, o OpenQRM possui vantagens em relação a algumas ferramentas tradicionais, como integração com software de gerência de rede (Nagios, Zabbix e Colletd) e integração com ferramentas de gestão como Puppet e o LinuxCOE. Além disso, atua como apoio para implantação de máquinas virtuais, muito semelhante ao que hoje se entende por computação nas nuvens. Ainda, trata-se de um software proprietário que virou open source e que traz com ele todo o conhecimento aplicado no período de desenvolvimento anterior. Diferentemente do Eucaliptus, o OpenQRM trabalha na forma de gerente-agente, onde o controlador de nuvem é o gerente; e os recursos integrados ao gerente são os agentes, tais como os nós do cluster, máquinas virtuais e storage. A ferramenta atua com o gerente centralizado, não sendo possível separá-lo em componentes individuais. Basicamente, sua estrutura está composta da seguinte maneira: gerente, storage e nó, conforme demonstra a Figura 2. Figura 2 - Estrutura do OpenQRM. 7

8 3.2.1 Filosofia OpenQRM O OpenQRM se baseia na filosofia de que serviços são apenas arquivos, e é justamente no seu armazenamento (storage) que devem ser empregados os melhores recursos. A alta disponibilidade, a escalabilidade e a segurança dos dados somente são possíveis se houver uma estrutura bem definida de armazenamento, com escrita em RAID e backups eficientes com tempos de execução e recuperação baixos. Apoiada nessa filosofia, a ferramenta realiza a distribuição do sistema operacional dos nós do cluster através de imagens, sendo necessário apenas incluir o endereço físico do servidor e habilitar o boot pela rede. Com isso, o nó receberá endereço IP do controlador da nuvem e passará a imagem do sistema operacional que está armazenada no storage. A Figura 3 ilustra esse conceito de boot. A integração dos servidores como nós do cluster pode ser feita através de instalação tradicional do sistema operacional desejado, posteriormente integrado com o cluster, via registro, por linha de comando. Figura 3 - Conceito de boot das máquinas virtuais. Outra peculiaridade do OpenQRM é sua orientação a serviços e, não, a servidores. Assim, todo servidor físico ou virtual é integrado é reconhecido como um recurso disponível. Após a integração, esse recurso deve ficar com a indicação de ocioso. A partir daí, deve ser definida uma aplicação para este recurso, que será uma imagem de sistema operacional contendo o serviço que esse servidor irá realizar na nuvem Componentes A ferramenta OpenQRM suporta diferentes tipos de armazenamento, como NFS, ISCI, AOE, EqualLogic, Netapp e ZFS. Além disso, fornece também seu próprio tipo de armazenamento, o LVM- Storage. O LVM-Storage, por sua vez, baseia-se no pacote LVM, que é um método para alocar espaço em disco em volumes lógicos e que pode ser redimensionado, ao contrário de partições (RED HAT, 2003). Os testes realizados com o OpenQRM utilizaram o LVM-Storage na criação da unidade de armazenamento para as máquina virtuais. Para utilização como nós do cluster, o OpenQRM é compatível com diversos monitores de máquinas virtuais, como Esxi, KVM, Lxc, Openvz, Virtualbox, VMWare e Xen. Além disso, a ferramenta pode gerenciar múltiplos hipervisores na mesma nuvem. Contudo, cada nó do cluster pode conter apenas um tipo de hipervisor, sendo aconselhada a padronização como forma de reduzir os gastos com recursos. No que tange à virtualização, o OpenQRM ainda conta com recursos de migração de plataforma de servidores como P2V (físico para virtual), V2P (virtual para físico) e V2V (virtual para virtual). No último caso, há alteração do tipo de virtualização Funcionalidades Baseada em uso de plugins para habilitar funcionalidades, essa ferramenta possui grande integração com alguns dos principais softwares de administração e gerência de data center. A ativação de plugin no gerente é uma tarefa extremamente simples, sendo que cada plugin é automaticamente habilitado no agente, tornando o efeito da alteração muito rápido e dinâmico. A ativação de novos plugins no agente, no entanto, só é possível com acesso à internet, pois, após habilitada a funcionalidade, é necessário realizar download de pacotes para atualização ou instalação. O OpenQRM conta com dois plugins com a funcionalidade de alta disponibilidade, o Drbdmc e o Highavailability. O Drbdmc é baseado em um modulo de kernel do Linux que faz espelhamento dos dados em um dispositivo de bloco entre diferentes servidores (HAMC, 2008). Já o Highavailability conta com três níveis de alta disponibilidade. 8

9 O primeiro nível é baseado em hardware em um cluster de failover. O segundo é de aplicação, realizado através de uma máquina virtual ociosa que, em caso de falha, assume o serviço. O terceiro nível é o de live-migration, que consiste em migrar uma máquina virtual de um nó do cluster para outro enquanto o serviço está ativo. Outra característica do OpenQRM é oferecer a possibilidade de implementar failover N-1. Trata-se de deixar um servidor em estado de espera, no qual o serviço ficará disponível caso haja indisponibilidade em algum servidor de um grupo pré-definido. Além disso, a ferramenta permite a integração através de plugins com softwares de gerenciamento de rede (tais como Nagios, Zabbix e Colletd) e gerenciamento de gestão (tais como Puppet e LinuxCOE). O OpenQRM também utiliza um sistema baseado em imagens para replicação de máquinas virtuais, semelhante ao utilizado no Eucalyptus. Contudo, conta com clonagem de imagens existentes para acelerar a criação de máquina virtuais Administração Em relação à administração do OpenQRM, é inteiramente realizada pela sua interface web, sendo necessárias apenas algumas intervenções por linha de comando. Como exemplo, pode-se citar a adição de um recurso físico na nuvem ou ainda a utilização de alguns tipos de plugins. Para o usuário, a administração de suas instâncias é feita através do plugin de cloud, que habilita uma nova página web para interação. Nela, o usuário poderá criar, iniciar, encerrar e reiniciar uma nova máquina virtual. Não obstante, o OpenQRM implementa um sistema de faturamento para mensurar o tempo pelo qual uma instância deve ficar ativa, bem como para controlar a quantidade de recursos que um usuário pode ter. Esse sistema utiliza créditos chamados de CCU (Cloud Computing Unit). A cada recurso - como memória, processador, espaço em disco - pode ser atribuído um custo. Assim, conforme o usuário cria suas instâncias, pode acompanhar o tempo pelo qual elas permanecerão ativas na nuvem. 4 EXPERIMENTOS A fim de realizar a comparação entre as duas ferramentas estudadas nesta pesquisa, foram montados dois ambientes iguais para a realização desses experimentos, com as duas soluções funcionando ao mesmo tempo, porém de forma isolada e independente. Assim, os experimentos foram realizados simultaneamente. Devido a problemas de compatibilidade detectados em alguns pacotes utilizados durante o período de instalação, foi descartado o uso de máquinas virtuais como gerentes da solução. 4.1 Ambiente experimental O ambiente experimental foi montado com seis computadores do tipo desktops, com processadores Intel Core 2 Duo modelo E7500 de 2,93Ghz e 3Mb de memória cache. Cada computador com 2GB de memória DDR2 de 800Mhz, com exceção dos computadores cumprindo a função de nós do cluster, que possuem 4GB, placa de rede gigabit ethernet e disco rígido Sata II com 250 GB de capacidade de armazenamento e 7200 rpm. O sistema operacional utilizado no Eucalyptus e no OpenQRM foi o Ubuntu Server de 32 bits.a rede local disponível foi utilizada para fornecer o acesso à Internet, fundamental para a realização de downloads dos pacotes necessários durante a instalação das ferramentas. Sua estrutura consiste em um switch gigabit ethernet. A Figura 4, a seguir, ilustra a estrutura do ambiente configurado para instalação e experimentos do OpenQRM. Figura 4 - Ambiente experimental do OpenQRM. 9

10 Durante a instalação do Eucalyptus, fez-se necessária a configuração de duas placas de rede, uma para ser utilizada na rede pública (rede local com saída para Internet) e outra para ser usada em uma rede privada (para o cluster). Assim, foi montada uma estrutura diferente para o funcionamento dessa ferramenta, conforme pode ser visto na Figura 5. Figura 5 - Demonstra o ambiente experimental do Eucalyptus. Outra diferença entre as soluções é que o Eucalyptus usa suas próprias ferramentas para ser utilizado como servidor de armazenamento: Walrus e o controlador de armazenamento. No caso do OpenQRM, foi utilizado um servidor com o pacote NFS instalado, que serviu como um storage. Durante o período de instalação, foram realizados testes com dois monitores de máquinas virtuais disponíveis nas ferramentas testadas: Xen e KVM. Este último demonstrou ter uma compatibilidade maior com ambas as ferramentas, tornando-se, assim, o hipervisor utilizado para a bateria de testes. Ainda, a fim de avaliar o desempenho das ferramentas pesquisadas, foi efetuado levantamento de dados decorrentes da realização dos experimentos distribuídos em dois grupos: Implementação e manutenção dos serviços. A verificação de disponibilidade dos serviços foi executada através do uso do software de análise de tráfego de rede Wireshark, uma vez que as ferramentas analisadas vêm preparadas para as soluções livres de monitoramento de rede mais comuns do mercado Assim sendo, poderia haver variação nos resultados, dependendo da implementação de plugin ou script. 4.2 Experimentos realizados Uma bateria de testes foi elaborada e implementada com o objetivo de contabilizar e avaliar, em cada ferramenta, o tempo despendido nas seguintes tarefas: Reconstrução do ambiente, em caso de falha no controlador de nuvem, criação de imagens para instalação e criação de uma instância virtual. O fator tempo é considerado relevante nesta pesquisa por se tratar da busca de um software capaz de administrar integralmente um Data Center, sendo fundamental a existência de um plano de contingenciamento ágil e eficaz para reconstrução do ambiente em caso de falhas. No que tange à manutenção dos serviços do Data Center, foram realizados experimentos para avaliar esse quesito nos seguintes casos: Indisponibilidade do controlador de nuvem, indisponibilidade no controlador de armazenamento e indisponibilidade em um nó do cluster. Em todos os casos, foi feita a verificação do tempo de indisponibilidade de rede das máquinas virtuais, através do envio de pacotes ICMPs (Internet Control Message Protocol) em uma fração de 10 pacotes por segundo. 5 RESULTADOS DOS EXPERIMENTOS Com ambiente experimental definido, foram executados os primeiros testes. No entanto, no decorrer das avaliações, foram observados comportamentos insólitos por parte das ferramentas analisadas. 5.1 Experimentos de implementação Eucalyptus A contagem do tempo de criação da máquina virtual teve início após o comando de criação, seguindo até o inicio da máquina virtual. Assim, foi descontando o período de preparação do controlador de nuvem e contabilizado o tempo que o controlador levou para iniciar a máquina virtual no nó do cluster. 10

11 Os resultados dos experimentos de implementação do Eucalyptus estão ilustrados na Tabela 1. Tabela 1 - Resultado dos tempos dos experimentos de implementação do Eucalyptus. Eucalyptus Tempo (minutos) Instalação 00:19:08 Imagem 00:02:09 Máquina virtual 00:06:31 Tempo total 00:27: Experimentos de manutenção de serviços Eucalyptus Para verificação da disponibilidade dos serviços de controlador de nuvem, controlador de nó e controlador de armazenamento, foram utilizados o envio de pacotes ICMP e a transferência de arquivos por SSH. A monitoração ocorreu através do uso do software Wireshark. Essa estação de monitoramento capturou os pacotes enviados para a máquina virtual criada no Eucalyptus. Ainda, foi executada uma simulação de falha em cada um dos três componentes da nuvem, separadamente. O primeiro componente que teve sua execução simulada foi o controlador de nuvem, por se tratar do principal componente da estrutura. Os resultados obtidos podem ser vistos na Figura 6. Figura 6 - Resultados da disponibilidade do controlador de nuvem. O gráfico demonstra o período de 10 segundos em que a máquina virtual ficou indisponível para a estação de monitoramento, bem como o período logo após o retorno da comunicação com os serviços em execução. Nessa simulação, foi executada uma falha na comunicação da placa de rede, tendo a comunicação retornado logo após. O próximo componente a passar pelo experimento de disponibilidade foi o controlador de nó, que por ser uma interface virtual do controlador de nuvem, não é passível de mensuração por ICMP, já que esse responderia às requisições de echo request mesmo com o controlador de nó indisponível. Assim, foi utilizada a transferência de arquivos por SSH para mensurar sua disponibilidade. Conforme pode ser visto na Figura 7, a transferência de dados começou aos 2 segundos da monitoração e foi interrompida após o transcurso de 10 segundos, quando foi aplicada a simulação de falha. Para simular a falha, foi executado um comando que desligou o controlador de nó. Após ter sido encerrado o processo de desligamento do controlador de nó, o servidor foi religado. Contudo, a transferência de arquivos continuou não ocorrendo, pois a máquina virtual que estava hospedada nesse servidor não se tornou ativa automaticamente. Figura 7 - Resultado da transferência de arquivos no controlador de nó. O último componente a passar pelo experimento foi o controlador de armazenamento. Como pode ser visto nos resultados observados na Figura 8, a transferência de arquivos iniciou após o transcurso de 28 segundos de monitoramento, e se manteve ativa mesmo após a simulação de falha, ocorrida aos 10 segundos. Nesse caso, a remoção do cabo de rede do controlador de armazenamento gerou a suposta falha. 11

12 Figura 8 - Resultado da transferência de arquivos no controlador de armazenamento. Esperava-se que o resultado obtido na simulação de falha do controlador de armazenamento fosse semelhante ao verificado nos testes realizados no controlador de nó, isto é, esperava-se a interrupção da transferência, pois os dados deveriam ser armazenados no storage. Contudo, os dados foram armazenados no disco local da máquina virtual. Dessa forma, os dados somente seriam efetivamente gravados no storage caso houvesse interação do usuário. Além disso, seria necessário pré-configurar um mapeamento na criação da máquina virtual, e ainda, durante a transferência de arquivos, esse mapeamento deveria ser apontado como destino. Durante esse experimento, foi constatado que, em caso de falha no controlador de nó onde está sendo executada a máquina virtual, todos os dados armazenados nas máquinas virtuais que não forem efetivamente gravados no controlador de armazenamento são perdidos, isso se deve ao fato de os dados serem gravados primeiramente no disco local das máquinas virtuais e posteriormente gravados no controlador de armazenamento. 5.3 Experimentos de implementação OpenQRM Durante sua instalação, o OpenQRM realiza o download de todos os pacotes necessários ao procedimento, o que o torna mais demorado. A fim de evitar esse procedimento, foi utilizado um repositório interno com os principais pacotes utilizados nessa etapa, diminuindo assim o tempo total de instalação. Entretanto, isso não evitou que fosse realizada a atualização de vários pacotes para a última versão existente, de forma que o tempo empregado no seu download foi contabilizado na contagem. No que diz respeito ao processo de criação de imagens, o mesmo critério utilizado no Eucalyptus foi usado para o OpenQRM. Para a criação da máquina virtual, foi utilizado o plugin de cloud do OpenQRM, que se utiliza de snapshot de máquinas existentes ou de clonagem de imagens disponíveis, tornando o processo mais ágil do que no procedimento manual. Na criação da máquina virtual através do procedimento manual, é necessário o cumprimento de uma série de etapas definidas, que devem ser executadas em uma determinada ordem. No entanto, embora mais demorado, esse procedimento possibilita um maior controle ao administrador da nuvem. Os resultados dos experimentos de implementação do OpenQRM podem ser vistos na Tabela 2. Tabela 2 - Resultado dos tempos dos experimentos de implementação do OpenQRM. OpenQRM Tempo (minutos) Instalação 00:08:05 Instalação OpenQRM 00:16:31 Imagem 00:02:04 Máquina virtual 00:04:57 Tempo total 00:31: Experimentos de manutenção de serviços OpenQRM Os mesmos critérios e metodologias adotados para medição dos experimentos efetuados no Eucalyptus foram utilizados na simulação de falhas do OpenQRM. A primeira experiência foi realizada no controlador de nuvem, testando a disponibilidade dos serviços e analisando o efeito causado pela falha. Os resultados desse teste podem ser observados na Figura 9. Nessa simulação de falha, foi realizada uma interrupção na comunicação da placa de rede do controlador de nuvem. 12

13 Figura 9 - Resultado da disponibilidade do controlador de nuvem. A simulação de falha no controlador de nuvem não afetou a disponibilidade da máquina virtual, e a continuidade dos serviços se manteve garantida. Contudo, depois de aplicada a simulação de falha, a nuvem permaneceu sem gerência durante o transcorrer do experimento. No experimento seguinte, realizado no controlador de nó, foi utilizado o plugin de alta disponibilidade do OpenQRM. O procedimento de alta disponibilidade depende da comunicação do controlador de nuvem com o serviço a ser mantido. Para isso, é pré-definido um período de tempo para que a alta disponibilidade dispare os comandos necessários para entrar em execução. Partindo desse pressuposto, foi configurado o tempo de 1 segundo, de forma a fornecer maior agilidade aos experimentos. Os resultados podem ser observados na Figura 10, onde é visível a queda na comunicação entre a estação de monitoramente e a máquina virtual. Figura 10 - Queda do controlador de nó. A Figura 11 mostra o retorno da comunicação após o tempo de 62 segundos. Nesse experimentou, foi executado um comando de desligamento da máquina virtual, ocasionando a queda do serviço. Em seguida, o OpenQRM ativou o plugin de alta disponibilidade, que iniciou vários processos para garantir a entrega do serviço. A forma de alta disponibilidade utilizada nessa simulação foi a criação de uma nova máquina virtual, o que garantiu a manutenção dos serviços. Figura 11 - Retorno do controlador de nó. Para o teste do controlador de armazenamento do OpenQRM, foi realizado o mesmo experimento aplicado ao Eucalyptus, simulando interrupção no fornecimento de energia. Também foi feita uma transferência de arquivo utilizando o protocolo SSH. Os resultados no controlador de armazenamento podem ser vistos na Figura 12. Figura 12 - Resultado da transferência de arquivo no controlador de armazenamento. 13

14 Como demonstrado, o controlador de armazenamento ficou indisponível por cerca de 10 segundos após a simulação de falha, que, nesse caso, foi gerada com o desligamento do servidor. Isso ocorreu porque o OpenQRM utiliza o serviço de armazenamento não somente para armazenar as máquinas virtuais, mas também para disponibilizar os discos rígidos das máquinas virtuais que rodam diretamente no storage. Assim, com a indisponibilidade do controlador de armazenamento, as máquinas virtuais ficam sem disco local. 5.5 Análise de resultados Durante os experimentos realizados, o Eucalyptus apresentou indisponibilidade em dois dos três componentes testados. Contudo, deve ser feita uma ressalva no que diz respeito ao controlador de armazenamento, que não apresentou indisponibilidade, porem, por outro lado, também não efetuou de forma efetiva a gravação dos dados transferidos no storage. Em relação à simulação de falha de desligamento dos componente, dos três, o controlador de nuvem e o controlador de nó se mostraram menos tolerantes. No caso do controlador de nuvem, as máquinas virtuais criadas não iniciaram automaticamente, sendo necessário novo procedimento de criação de uma máquina virtual para dar continuidade ao serviço. Em relação ao controlador de nó, foi constatado problema semelhante. As máquinas virtuais tornaram-se indisponíveis, contudo continuaram sendo mostradas como ativas no controlador de nuvem até serem encerradas manualmente. Nos experimentos de reconstrução do ambiente, o Eucalyptus obteve uma ligeira vantagem na contagem geral dos tempos de implementação, sendo necessário salientar que esse software dispõe de integração com o sistema operacional utilizado no ambiente experimental. O OpenQRM apresentou pequena desvantagem nos experimentos de reconstrução do ambiente. Contudo, em tarefas de maior utilização, como criação de máquinas virtuais e imagens de sistemas operacionais, se mostrou mais eficaz. Dos experimentos realizados no OpenQRM, apenas o realizado no controlador de armazenamento gerou indisponibilidade dos serviços de maneira contínua. A indisponibilidade apresentada no controlador de nó era previsível, uma vez que existiam mecanismos de automatização de garantia de disponibilidade. No caso do controlador de nuvem, a falha simulada não causou problemas na manutenção dos serviços, sendo imperceptível a ausência do controlador de nuvem durante o período simulado. Assim como nos testes efetuados com o Eucalyptus, foi realizada simulação de falha em caso de desligamento em todos componentes. Nesse experimento, os resultados obtidos pelo OpenQRM foram de menor impacto quando comparados com os resultados alcançados pelo Eucalyptus na manutenção dos serviços. Como verificado nos resultados dos experimentos de disponibilidade do controlador de nuvem, sua ausência não tem um impacto direto na manutenção dos serviços. Ainda, em caso de falha no controlador de nó, se não houver failover na nuvem, as máquina virtuais voltarão a atuar com os serviços ativos após a correção da falha e normalização da situação. Já no caso do controlador de armazenamento, a falha pode ocasionar grandes problemas e afetar todo o desempenho da nuvem, uma vez que a filosofia da ferramenta é utilizar amplamente esses recursos. Após a avaliação dos resultados dos experimentos, foi constatado que a melhor ferramenta para o ambiente proposto é o OpenQRM, uma vez que consome menos recursos de hardware e permite a implementação de alta disponibilidade nos serviços de máquinas virtuais com funcionalidade nativa do software, funcionalidade não existente na versão avaliada do Eucalyptus. 6 VALIDAÇÃO Como forma de validação da ferramenta pelo departamento de Informática da instituição, uma aplicação foi hospedada no ambiente de nuvem privada para funcionar sobre o software OpenQRM. Essa solução foi selecionada por ter apresentado melhores resultados nos experimentos. 6.1 Ambiente de Produção O ambiente de produção onde foram validados os experimentos encontrava-se separado do restante da rede local por uma VLAN, com nove servidores divididos em dois grupos: Monoprocessados utilizados para o controlador de nuvem e armazenamento; e multiprocessados utilizados como nós do cluster. A 14

15 estrutura pode ser vista na Figura 13. Figura 13 - Ambiente de Produção. Os servidores monoprocessados contam com um processador Intel Xeon modelo X5660 de 2,80Ghz e 12Mb de memória cache, com 16GB de memória DDR3 de 1333Mhz, quatro placas de rede gigabit ethernet e disco rígido SAS de 6Gb com 300GB de capacidade de armazenamento e velocidade de rotação de 10k. O servidor de armazenamento conta com oito discos de 300GB configurados em RAID 10. Os servidores multiprocessados contam com dois processador Intel Xeon modelo X5675 de 3,07Ghz e 12Mb de memória cache, com 32GB de memória DDR3 de 1333Mhz, duas placas de rede gigabit ethernet e disco rígido SAS de 6Gb com 300 GB de capacidade de armazenamento e velocidade de rotação de 10k. 6.2 Experimentos de Validação Para realizar a validação, foram utilizados os mesmos experimentos e metodologias aplicados no ambiente de testes. Ainda, o comportamento de cada componente da ferramenta em implantação foi monitorado. Nos experimentos de validação, a linha preta representa a máquina virtual ativa na nuvem com serviço web instalado. A linha vermelha representa o comportamento do controlador onde está se realizando o experimento. O comportamento do controlador de nuvem se manteve idêntico ao do ambiente de testes, conforme pode ser visualizado na Figura14. Nesse experimento, foi realizada uma simulação de falha na comunicação da placa de rede. Figura 14 - Resultado da disponibilidade do controlador de nuvem. De acordo com o que pode ser observado na figura, o envio dos pacotes ICMPs teve início após o transcurso de aproximadamente 5 segundos. A figura demonstra, ainda, que o controlador de nuvem ficou indisponível aos 10 segundos e retornou aos 20 segundos. Nesse período, a máquina virtual não mostrou indisponibilidade. O próximo componente a passar pelo experimento de validação foi o controlador de nó. Mais uma vez, o experimento realizado foi semelhante ao do ambiente de testes. No entanto, o método implementado pelo plugin de highavailability foi diferente. Na validação, o host em estado de espera foi usado para realizar a migração da máquina virtual. Conforme pode ser visto na Figura 15, foi realizada uma simulação de falha no controlador de nó. O primeiro efeito causado pela falha foi o desligamento da máquina virtual. Em seguida, no período entre 10 e 14 segundos, ocorreu o desligamento do hospedeiro. 15

16 Figura 15 - Resultado da disponibilidade do controlador de nó. O serviço permaneceu indisponível até que a máquina virtual voltou a responder ao envio de pacotes, como está demonstrado na Figura 16. Entretanto, o controlador de nó continuou indisponível. Figura 16 - Continuação do resultado da disponibilidade do controlador de nó. O último componente validado foi o controlador de armazenamento. Nesse experimento, foi observado comportamento diferente do encontrado no ambiente de testes. A diferença ocorreu porque todas as máquinas virtuais da nuvem armazenam seus dados em storage separado do das máquinas virtuais, garantido, assim, um ambiente com maior confiabilidade. Os resultados podem ser acompanhados na Figura 17. Para a validação do controlador de armazenamento, foi realizada a simulação de interrupção na comunicação da placa de rede do servidor. Logo após o retorno da comunicação, pode ser visto na Figura 17 que a comunicação do controlador de armazenamento foi interrompido após 7 segundos, retornando aos 22 segundos. Pode notar-se, também, a disponibilidade da máquina virtual. Figura 17 - Resultado da disponibilidade do controlador de armazenamento. A fim de verificar o real comportamento do controlador de armazenamento em caso de falha e, ainda, testar a alteração do ambiente, realizou-se o experimento de transferência de arquivos através do protocolo SSH, que pode ser visto na Figura 18. O experimento mostra a queda da comunicação do controlador de armazenamento após 5 segundos, retornando aos 18 segundos de monitoramente. Demonstra, também, a continuidade da transferência de arquivos. Figura 18 - Resultado da transferência de arquivos no controlador de armazenamento. Revisando os experimentos de validação efetuados, conclui-se que o comportamento do OpenQRM no ambiente de produção correspondeu às expectativas, uma vez que a ferramenta obteve comportamento semelhante ou superior aos desempenho observado durante o período de testes. 16

17 7 CONCLUSÃO Este estudo testou e comparou as ferramentas OpenQRM e Eucalyptus, utilizadas na administração de uma nuvem privada. Seu objetivo inicial era encontrar a ferramenta de software livre mais adequada à implementação em um Data Center utilizado por órgão público estadual. Esperava-se que a ferramenta pudesse facilitar a manutenção, administração e gerenciamento de servidores em um ambiente estatal sem maximizar custos. Buscava-se, ainda, que a ferramenta possibilitasse alta disponibilidade no provimento dos serviços referentes às máquinas virtuais foram considerados relevantes: tempo de instalação, disponibilidade e replicação. Com a análise de funcionalidades e recursos de cada solução testada, foi possível constatar que o OpenQRM possui mais recursos e permite a implementação de várias soluções integradas, que auxiliam não somente na administração da nuvem privada, mas também na automação e no controle do Data Center. Além disso, o uso da ferramenta acrescenta princípios de TI verde e Data Center ágil, com a utilização de failover N-1, reduzindo o número de servidores necessários para a manutenção dos serviços disponíveis. Ainda, a utilização de softwares com Puppet para deploy de configuração diminui o tempo de configuração dos servidores. Outros recursos que se destacam são a integração com os softwares de monitoramento de rede - o que dispensa uso de um servidor dedicado para essa tarefa - a capacidade de gerenciar não apenas servidores virtuais, mas também servidores físicos; a possibilidade de escolher o nó onde cada máquina virtual será hóspede e a capacidade de utilizar live-migration para migrações de máquinas virtuais de hospedeiro. Já o Eucalyptus tem como vantagem o fato de ser estruturado em forma de componentes, o que possibilita a divisão das tarefas em múltiplos servidores. Em contrapartida, essa arquitetura de instalação consome mais recursos, que poderiam estar sendo alocados como nós do cluster para oferecer maior escalabilidade à nuvem. Outro aspecto positivo é a participação de grandes empresas e de membros da comunidade de TI no processo de evolução da ferramenta. Isso lhe possibilita contar com farta documentação e soluções de problemas mais abrangentes. Grandes empresas do mercado de TI, como HP, IBM, Canonical e Red Hat, contribuem para seu aprimoramento. Contudo, a versão testada não conta com nenhuma forma de alta disponibilidade para seus componentes. O Eucalyptus tem a seu dispor apenas a funcionalidade de multicluster, o que torna impraticável sua aplicação em Data Center de pequeno e médio porte, tendo em vista o volume de recursos necessários. Esse problema pode ser solucionado na sua próxima versão, mas, de acordo com sua documentação, os nós do cluster não contaram com nenhum tipo de redundância ou tolerância a falhas. Com base nessas informações, a primeira conclusão possível é que a ferramenta ideal depende de diversos fatores: tamanho do ambiente onde será instalada, quantidade de recursos disponíveis, recursos humanos envolvidos diretamente na manutenção da infraestrutura de TI. Para Data Center de pequeno porte, a solução recomendada é a que permite a virtualização de servidores, em face da diminuição de custos e do melhor aproveitamento do hardware, possibilitando empregar em outras aplicações os recursos que seriam utilizados em função da nuvem. Entretanto, levando em consideração o ambiente em que as ferramentas foram testadas e na qual a escolhida foi implementada e os requisitos já mencionados, pode-se concluir que a ferramenta mais adequada é a OpenQRM. Como ponto preponderante dessa definição está o desempenho observado no que diz respeito às seguintes funcionalidades: alta disponibilidade, flexibilidade e elasticidade. Trata-se de pontos cruciais para manutenção dos serviços, requisitos fundamentais para uma ferramenta de nuvem privada. É importante citar, ainda, algumas sugestões para trabalhos futuros, como a integração das ferramentas que foram objetos deste estudo com uma nuvem pública, ou a utilização de multi-cluster por parte do Eucalyptus ou multi-cloud que é uma nova funcionalidade do OpenQRM 4.9. REFERÊNCIAS Cardozo, Heitor Augusto Murari. Introdução à Alta Disponibilidade: Heartbeat e DRBD Disponível em: <http://ha-mc.org/node/15>. Acesso em 30 de out de Carissimi, Alexandre. Virtualização: teoria a solução. Disponivel em: < 17

18 Porto Alegre. Acessado em 30 de out de CSA. Security Guidance for Critical Areas of Focus in Cloud Computing Disponível em: < https://cloudsecurityalliance.org/csaguide.pdf>. Acessado em: 24 de out de CSS. Eucalyptus Beginner s Guide Disponível em: < Acessado em: 24 out Eucalyptus. Cloud Computiong Plataform Administrator s Guide Disponível em: < acessado em: 30 de out de Eucalyptus. Cloud Computiong Plataform User s Guide Disponível em: < Acessado em: 30 de out de Goldberg, Robert P. Survey of virtual machine research. IEEE computer IBM. Definindo uma estrutura para adoção da computação em nuvem <ftp://ftp.software.ibm.com/common/ssi/ecm/pt/ciw03067brpt/ciw03067brpt.pdf>. Estados Unidos. Acessado em 24 out Jones, Tim. Anatomia da biblioteca de virtualização Libvirt Disponível em <http://www.ibm.com/developerworks/br/linux/library/l-libvirt/index.html?ca=drs->. Acessado em 24 out Masina, Daniel Merino. Otimização do datacenter através da consolidação e virtualização de servidores Porto Alegre. Disponível em: <http://infociencia.info/obra_detalhes.php?c=1108&t=c&r=15>. Acessado em 26 out Pitanga, Marcos. Computação em cluster Disponível em: <http://www.clubedohardware.com.br/artigos/153>. Acesso em: 24 out Rechenburg, Matthias. The openqrm Datacent Management and Cloud Computing Plataform Disponível em: <http://www.openqrm-enterprise.com/fileadmin/data/whitepapers/openqrmdocumentation pdf>. Acessado em 24 out Red Hat. Guia de administração do sistema Disponivel em: < Acessado em 30 out Shirlei, Aparecida de Chaves, Uriarte, Rafael Brundo, Westphall, Carlos Becker. Implantando e Monitorando uma Nuvem Privada Florianópolis. Disponível em < Acessado em 24 out Sun. Data Center Solutions. Consolidation through Virtualization with Sun Servers Disponível em: <http://www.arrowecs.de/dnsgmbh/hersteller/911c19e7583a577afb9253dfde /consolidationsol-bf.pdf> acessado em 26 out Velte, T., Velte, A., and Elsenpeter, R. Cloud Computing, A Pratical Approach. McGraw-Hill Osborne Media, first edition

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