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Cloud Computing, enabled by technological enhancements and the trend for reduction of investments in IT’s physical infrastructure, is the major computing infrastructure nowadays. However, its heterogeneity makes difficult to know if the use of a given environment is efficient or not. In this context, the performance evaluation of cloud systems is useful both to clients, who need to find the best resource configuration for their applications, and to providers, who need to evaluate which scheduling and allocation policies of resources and virtual machines are most cost effective. Simulation is a good approach for this evaluation since it can be done offline. The known cloud computing simulators have issues related to their usability and modeling capability. This work extends the iconic approach for modeling and simulation offered by iSPD to cloud computing, adding icons for virtual machines and VMMs. Our results show that iSPD is faster than Cloudsim with equivalent accuracy, while providing an easier interface to model and simulate IaaS and PaaS environments.

Recentemente há um aumento no interesse acerca da computação em nuvem, alavancado também pelos novos paradigmas criados pela computação sem servidor. A tecnologia oferece maior facilidade e agilidade ao desenvolvedor de qualquer aplicação, bem como proporcionar redução de custos. Assim, o objetivo principal do estudo é investigar o estado da arte sobre o tema, elencar aplicações e desafios sobre serverless computing, que levanta diversas discussões e avanços na academia e no mercado consumidor.

A computação paralela pode possibilitar um melhor desempenho se comparada as versões sequenciais dos algoritmos, o que vem sendo muito explorado em pesquisas em diversas áreas. Na criptografia, onde cada vez mais uma quantidade maior de dados precisa ser cifrada de forma segura e eficiente, as placas gráficas surgem como uma alternativa de bom custo-benefício para a execução destes algoritmos em paralelo. Este estudo analisa o desempenho do Blowfish e do RC6, dois algoritmos eficientes e populares de criptografia, em suas versões sequenciais, em C++ e paralelas, utilizando a GPU através do modelo de programação CUDA. Os resultados mostram a vantagem computacional proporcionada por algoritmos paralelos.

Computação em nuvem oferece serviços de computação pela internet, utilizando máquinas virtuais. Diversos fatores podem ocasionar erros que levem a falha(s) no serviço na nuvem. Para evitar transtornos, além da própria falha, é importante que o suporte de tolerância a falhas seja robusto, garantindo que o ambiente se recupere na íntegra, de maneira ágil. Um administrador de um sistema em nuvem pode ter dificuldade em escolher a melhor abordagem para tolerância a falhas em seu sistema entre as muitas soluções propostas, orientadas a diferentes objetivos. Aqui se propõe uma abordagem sistemática para categorizar tais soluções por meio de uma revisão sobre os métodos para tolerância a falhas em uma infraestrutura de computação em nuvem.