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As redes definidas por software têm como principal característica a separação entre a função de tomada de decisão, que define o plano de controle, da função de encaminhamento dos pacotes, que define o plano de dados. Essa separação permitiu que se introduzisse o conceito de programabilidade da rede. Com isto, novas aplicações puderam ser implementadas para interagir diretamente com o funcionamento das redes. Hoje, essas aplicações permitem que ambientes de datacenters adaptem-se à demanda de maneira elástica, viabilizando os serviços de computação em nuvem. Neste cenário, os datacenters são os grandes provedores de serviços, e um de seus principais custos é o consumo de energia na infraestrutra de servidores e de equipamentos de rede. Muitos trabalhos indicam que o uso da SDN em redes de datacenter permite uma melhor eficiência energética, especialmente no plano de dados. Neste trabalho, apresenta-se uma estratégia de uso do processamento paralelo e processamento distribuído, com diminuição de frequência dos elementos processadores, com o objetivo de diminuir o consumo de energia nos controladores de redes definidas por software. A implementação de um controlador paralelo para uso em um ambiente multi-core homogêneo, bem como uma implementação distribuída que oferece maior tolerância a falha são apresentadas com foco na eficiência energética. Foi possível obter um ganho em eficiência energética nos cenários multicore de até 31% quando comparados com cenários single-core. The main feature of the software-defined networks is the separation of the role of decision-making, known as control-plane, and the role of routing of the packages, known as data-plane. This separation allowed the introduction of the concept of network programmability, with which new applications could be implemented to interact directly with the operation of the networks. Today, these applications enable data center environments to match demand elastically, enabling cloud computing services. In this scenario, the datacenters became the prominent service providers, and one of its main costs is the consumption of energy in the infrastructure of servers and network equipment. Many papers indicate that software-defined network in datacenter networks allows for better energy efficiency, especially in the data plane. In this work, we present a strategy to – using parallel processing and distributed processing with lower operating frequency on the processing elements – reduce the energy consumption of the controllers on a software-defined network. The implementation of parallel and distributed versions of an SDN controller offers a fault-tolerant energy-aware solution to the presented problem. This new multicore implementation achived up to 31% improvement on energy efficiency when compared to a singlecore version.

The emergence of new digital technologies comes with challenging technical and business requirements. The traditional approach to provide computational infrastructure to application workloads, which relies on in-house management of hardware, does not present technical and cost-effective attributes to deliver high-performance, reliability and scalability. As one of the biggest technologic paradigms shift in the history of humanity, cloud computing allows diverse deployment and service model alternatives, suitable to diverse requirements, such as security, latency, computational performance, availability and cost. Therefore, numerous companies distribute hundreds of clouds worldwide, creating an equitable market through competition, where players create unique features to differentiate from competitors. Consequently, in the consumer side, picking a vendor typically translates into vendor lock-in, a situation where the applications heavily depend on the vendor’s approach of exposing features, making it difficult to switch between vendors whenever convenient or to support complex scenarios across multiple distributed heterogeneous clouds, such as federation. An immediate work-around for users is to pick cloud solutions that implement standards or post-facto open source platforms, such as OpenStack, which are assumed to provide native interoperability between installations. In the industry, however, OpenStack proves that the lack of interoperability is a real concern even between its deployments, due the high flexibility and complexity of supported use cases. Therefore, this investigation documents intra-platform interoperability, as in OpenStack, starting by presenting in detail the Python client library created by the community to abstract deployment differences, counting with numerous and significant contributions from the author of this dissertation. Afterwards, an extensive validation of that library was performed across one testing and five production clouds from different vendors worldwide, because despite the fact the library is extensively used by the community, it had never been validated in detail. The validation unveiled bugs, functionality and documentation gaps. Since intra-platform interoperability had never been documented in this context, a systematic literature review followed, allowing a deep comparison of the state of the art of vendor lock-in in opposition to that library, presenting its advantages, disadvantages and recommendations for users. Lastly, the suggestions for future work include support for multiple programming languages and the adoption of the client library as a standard for inter-platform interoperability. O surgimento de novas tecnologias digitais traz consigo requisitos técnicos e de negócio desafiadores. A abordagem tradicional para prover infraestrutura computacional, que depende no gerenciamento de hardware nas premissas do consumidor, não é mais tecnicamente ou financeiramente viável para entregar alta performance, confiabilidade e escalabilidade. Como uma das maiores mudanças de paradigma tecnológico da história da humanidade, computação em nuvem permite vários modelos de implantação e de serviço, adequado à diversos requisitos como segurança, latência, desempenho, disponibilidade e custo. Por consequência, empresas distribuem centenas de nuvens em todo o mundo, criando um mercado saudável através de competição, onde combinações únicas de funcionalidades diferenciam competidores. Desta forma, como consumidor, selecionar um provedor geralmente se traduz em aprisionamento de fornecedor, uma situação onde a as aplicações tem alta dependência naquela abordagem de expor funcionalidades, tornando difícil a mudança de provedor sempre que conveniente ou o suporte a cenários envolvendo múltiplas nuvens distribuídas e heterogêneas, como federação. Uma saída é a seleção de provedores que adotam padrões de interoperabilidade ou utilizam plataformas de código aberto consolidadas, tal como OpenStack, que são consideradas interoperáveis entre suas instalações. Todavia, na indústria, OpenStack prova que a falta de interoperabilidade é uma preocupação mesmo entre suas instalações, devido à alta flexibilidade e complexidade dos casos de uso suportados. Desta forma, esta investigação documenta interoperabilidade intra-plataforma no OpenStack, iniciando com o detalhamento da biblioteca Python criada pela comunidade para abstrair as diferenças das suas instalações, e que conta com numerosas e significantes contribuições do autor desta dissertação. Em seguida, uma validação foi realizada em uma nuvem de testes e seis de produção de vários fornecedores espalhados pelo mundo, dado que apesar da biblioteca ser vastamente utilizada pela comunidade, ela nunca havia sido validada em detalhes, revelando falhas e lacunas de funcionalidades e documentação. Uma vez que a interoperabilidade intra-plataforma nunca foi reportada neste contexto, uma revisão sistemática foi realizada, permitindo comparar o estado da arte com a biblioteca, descrevendo suas vantagens, desvantagens e recomendações para consumidores. Por fim, as sugestões de trabalhos futuros incluem o suporte a múltiplas linguagens de programação e a adoção da biblioteca como um padrão para interoperabilidade inter-plataforma.

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-11-22T12:57:31Z No. of bitstreams: 1 ARMSTRONG MARDILSON DA SILVA GOES - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2018.pdf: 6917855 bytes, checksum: d43cd73daeabf5ee950f3b4eeb9dff32 (MD5) Made available in DSpace on 2018-11-22T12:57:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ARMSTRONG MARDILSON DA SILVA GOES - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2018.pdf: 6917855 bytes, checksum: d43cd73daeabf5ee950f3b4eeb9dff32 (MD5) Previous issue date: 2018-08-20 CNPq Na última década observou-se o rápido crescimento na utilização de infraestruturas virtualizadas para implantação de aplicações. Buscando flexibilidade de alocação de recursos e redução de custos de gerência, diversas organizações optaram por adotar nuvens computacionais como ambientes onde partes vitais de suas atividades são executadas. No contexto de aplicações executando em nuvens, observa-se o problema da garantia de qualidade de serviço. Aplicações normalmente apresentam uma demanda por recursos variável no tempo. No caso de aplicações interativas, como sites de e-commerce, por exemplo, picos de número de requisições são comuns e é necessário adicionar recursos com o intuito de garantir qualidade de serviço na forma de um tempo de resposta tolerável. No contexto de aplicações batch, em geral o interesse é garantir um prazo de execução, relacionado com a prioridade da aplicação. Estimar a quantidade de recursos necessários para garantir término dentro do prazo é complexo e sujeito a erros na forma de sub ou superalocações. Uma solução complementar é alterar a quantidade de recursos alocados caso o progresso da aplicação não seja satisfatório. Considerando este último raciocínio, este trabalho propõe uma solução de provisionamento baseada em controladores PID e provisionamento vertical de recursos. Com o intuito de avaliar a solução de provisionamento proposta no contexto de aplicações batch, foram executados dois microbenchmarks e uma aplicação utilizada no contexto de qualidade de dados em Big Data, em um ambiente de nuvem realista, com recursos provisionados por uma implementação da solução proposta. Foram coletados o tempo de execução e o uso de recursos dos microbenchmarks e da aplicação. Resultados mostraram que a solução de provisionamento é viável e eficaz quanto a garantir qualidade de serviço, apesar de configuração dependente da aplicação ser necessária. In the last decade, a large growth on the usage of virtualized infrastructures for application deployment has been observed. Seeking flexibility on resources allocation and lower management cost, many companies adopted computing clouds as environments to perform some of their crucial activities. A problem observed in such environments is the assurance of quality of service in the execution of applications. The amount of resources required by applications varies with the time. Peaks on the amount of requests in executions of interactive applications, such as e-commerce websites, are common and is necessary to add resources in order to keep a reasonable response time. In executions of batch applications, normally we want to ensure a deadline, related to the application’s priority. Estimating the required amount of resources to assure execution deadline is difficult and prone to underallocations or superallocations. A different solution is to modify the amount of allocated resources in case the progress is not satisfactory. Following this strategy, this work proposes a provisioning method based on PID controllers and vertical scaling. In order to evaluate the proposed provisioning method on assuring quality of service of batch applications, we executed two microbenchmarks and one application used in Big Data, on a real cloud infrastructure where the provisioning was controlled by our method. We collected the execution times and resources usage data from the microbenchmarks and the test application. Results show that the provisioning method is feasible and effective on ensuring quality of service, although it needs application-dependent configuration.

Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-09-11T20:15:52Z No. of bitstreams: 1 EDUARDO DE LUCENA FALCÃO – TESE (PPGCC) 2018.pdf: 1866534 bytes, checksum: df5c1f1f8a93b43bb91c35f1cc373e17 (MD5) Made available in DSpace on 2018-09-11T20:15:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EDUARDO DE LUCENA FALCÃO – TESE (PPGCC) 2018.pdf: 1866534 bytes, checksum: df5c1f1f8a93b43bb91c35f1cc373e17 (MD5) Previous issue date: 2018-04-24 Capes Provedores privados de computação na nuvem poderiam obter considerável benefício mútuo ao operar suas infraestruturas de forma federada. Tal operação permite que a demanda excedente de um provedor possa ser atendida por outros provedores que estejam experimentando uma baixa demanda naquele mesmo instante. Sob uma ótica de mercado, federações com arquitetura descentralizada têm como principal desafio a promoção de cooperação entre indivíduos egoístas e racionais em um cenário que não dispõe de uma autoridade central e confiável. Este trabalho se concentra em arquiteturas de mercado descentralizado, baseadas em mecanismos de reciprocidade, para suporte a federações P2P (Peer-to-Peer) de provedores de computação na nuvem. Nos mecanismos de reciprocidade, um indivíduo utiliza o histórico de comportamentos de cooperação dos demais indivíduos para doar seus recursos aos que forem mais recíprocos. A maioria dessas estratégias se atém à priorização dos participantes (a quem devo doar?) de acordo com métricas tais como reputação ou grau de reciprocidade. Essa estratégia é suficiente para promover cooperação e assegurar aos participantes cooperativos os melhores níveis possíveis de satisfação (percentual de requisições atendidas). Porém, em cenários com baixa contenção de recursos, a priorização por si só não é suficiente para evitar o aproveitamento por parte de indivíduos não-cooperativos e garantir paridade (percentual de recursos retribuídos). Neste sentido, este trabalho propõe que mecanismos de reciprocidade, especialmente aqueles baseados em reciprocidade direta, sejam estendidos com um laço de controle retroalimentado que regula a quantidade de recursos que cada nuvem deveria ofertar à federação. Quando cada participante cooperativo controla de maneira individual a quantidade de recursos ofertada à federação, tem-se como resultado um controle indireto da contenção de recursos, que por sua vez é mantida em um patamar que assegura aos participantes cooperativos níveis adequados de satisfação e paridade. Por fim, é apresentada uma investigação acerca da utilização de uma forma mais limitada de reciprocidade indireta, a reciprocidade transitiva, que pode ser utilizada conjuntamente com mecanismos de reciprocidade direta, para evitar impasses gerados pela assimetria de tempo/interesses, aquecendo a economia da federação e consequentemente provendo maiores níveis de paridade e satisfação aos nós cooperativos. Private cloud providers could obtain considerable benefits from operating their infrastructures within a federation. Such operation allows a provider’s exceeding demand to be met by other providers experimenting a resource underutilization on the same moment. From a market perspective, federations with decentralized architecture have as main challenge the promotion of cooperation among rational selfish individuals in a context with no central trusted authorities. This work focuses in decentralized market architectures, based on reciprocity mechanisms, to support P2P (Peer-to-Peer) federations of cloud providers. In reciprocity mechanisms, an individual uses the history of behaviors of other individuals, reflecting their cooperation levels, in order to prioritize the provision of resource to those shown to be the most reciprocative. Most of these strategies are restricted to the prioritization of participants (to whom should I donate?) according to metrics such as reputation or degree of reciprocity. This strategy is sufficient to promote cooperation and assure cooperative participants the best possible levels of satisfaction (percentage of requests met). However, in low resource contention scenarios, prioritization alone is not sufficient to avoid resource provision to non-cooperative individuals and thus to guarantee fairness (percentage of resources reciprocated). In this sense, this work proposes that mechanisms of reciprocity, especially those based on direct reciprocity, be extended with a feedback control loop that regulates the amount of resources that each cloud should offer to the federation. When each cooperative participant controls individually the amount of resources offered to the federation, there is an indirect control of resource contention, which in turn is kept at a level that ensures cooperative participants adequate levels of satisfaction and fairness. Finally, an investigation on the use of a more limited form of indirect reciprocity is presented, the transitive reciprocity, which can be used in conjunction with direct reciprocity mechanisms to avoid deadlocks generated by time/interest asymmetry, moving the federation’s economy and consequently assuring higher levels of fairness and satisfaction to cooperative nodes.

Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-09-06T19:24:24Z No. of bitstreams: 1 RODOLFO DE ANDRADE MARINHO SILVA – DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2018.pdf: 798016 bytes, checksum: 4dfd41c1185e692e1c3b8a11f541a6a6 (MD5) Made available in DSpace on 2018-09-06T19:24:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RODOLFO DE ANDRADE MARINHO SILVA – DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2018.pdf: 798016 bytes, checksum: 4dfd41c1185e692e1c3b8a11f541a6a6 (MD5) Previous issue date: 2018-03-01 No decorrer das últimas décadas, uma quantidade de dados de usuários cada vez maior vem sendo enviada para ambientes não controlados pelos mesmos. Em alguns casos esses dados são enviados com o objetivo de tornar esses dados públicos, mas na grande maioria das vezes há a necessidade de manter esses dados seguros e privados, ou autorizar o seu acesso apenas em usos bem específicos. Considerando o caso onde os dados devem ser mantidos privados, entidades devem tomar cuidados especiais para manter a segurança e privacidade de tais dados tanto durante a transmissão quanto durante o armazenamento e processamento dos mesmos. Com esse objetivo, vários esforços vêm sendo feitos, inclusive o desenvolvimento de componentes de hardware que provêem ambientes de execução confiável,TEEs, como o Intel Software Guard Extensions(SGX). O uso dessa tecnologia, porém, pode ser feito de forma incorreta ou ineficiente, devido a cuidados não observados durante o desenvolvimento de aplicações. O trabalho apresentado nessa dissertação aborda os principais desafios enfrentados no desenvolvimento de aplicações que façam uso deSGX, e propõe boas práticas e um conjunto de ferramentas (DynSGX) que ajudam a fazer melhor uso das capacidades da tecnologia. Tais desafios incluem, mas não são limitados a, particionamento de aplicações de acordo com o modelo de programação do SGX, colocação de aplicações em ambientes de computação na nuvem, e, sobretudo, gerência de memória. Os estudos apresentados neste trabalho apontam que o mal uso da tecnologia pode acarretar em uma perda de performance considerável se comparado com implementações que levam em conta as boas práticas propostas. O conjunto de ferramentas proposto neste trabalho também mostrou possibilitar a proteção de código de aplicações em ambientes de computação na nuvem, com uma sobrecarga desprezível em comparação com o modelo de programação padrão de SGX. During the last few decades, an increasing amount of user data have been sent to environments not controlled by data owners. In some cases these data are sent with the objective to turn them public, but in the vast majority of times, these data need to be kept safe and private, or to be allowed access only in very specific use cases. Considering the case where data need to be kept private, entities must take specific measures to maintain the data security and privacy while transmitting, storing and processing them. With this objective many efforts have been made, including the specification of hardware components that provide a trusted execution environment (TEEs), like the Intel Software Guard Extensions (SGX). The use of this technology , though, can be made in incorrect or ineffective ways, due to not taking some considerations into account during the development of applications. In this work, we approach the main challenges faced in the development of applications that use SGX, and propose good practices and a toolset (DynSGX) that help making better use of the capabilities of this technology. Such challenges include, but are not limited to, application partitioning, application colocation in cloud computing environments, and memory management. The studies presented in this work show that the bad use of this technology can result in a considerable performance loss when compared to implementations that take into account the good practices proposed. The toolset proposed in this work also showed to enable protecting application code in cloud computing environments, having a negligible performance overhead when compared to the regular SGX programming model.

Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-09-06T19:50:33Z No. of bitstreams: 1 LÍLIA RODRIGUES SAMPAIO – DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2018.pdf: 2337190 bytes, checksum: bfef42889bed89a3860b61f38016b02d (MD5) Made available in DSpace on 2018-09-06T19:50:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LÍLIA RODRIGUES SAMPAIO – DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2018.pdf: 2337190 bytes, checksum: bfef42889bed89a3860b61f38016b02d (MD5) Previous issue date: 2018-02-15 Capes O alto poder computacional oferecido por provedores de nuvem, aliado às suas características de flexibilidade, eficiência e custo reduzido, têm levado cada vez mais usuários a utilizar recursos em nuvem para implantação de aplicações. Como consequência, uma grande quantidade de dados de diversas aplicações críticas, e de alta demanda de processamento, passam a trafegar livremente pela nuvem. Considerando isso, especialmente para aplicações que lidam com dados sensíveis, como sistemas bancários, medidores inteligentes de energia, entre outros, é de grande importância assegurar a integridade e confidencialidade de tais dados. Assim, é cada vez mais frequente que usuários de recursos de uma nuvem exijam garantias de que suas aplicações estão executando em um ambiente de execução confiável. Abordagens tradicionais, como criptografia de dados em repouso e em comunicação, combinadas com políticas rígidas de controle de acesso têm sido usadas com algum êxito, mas ainda têm permitido sérios ataques. No entanto, mais recentemente,Trusted Execution Environments(TEE) têm prometido garantias de integridade e confidencialidade de dados e códigos ao carregá-los e executálos em áreas seguras e isoladas do processador da máquina. Assim, para dar suporte a implementações de TEE, tecnologias de segurança em hardware podem ser utilizadas, como ARM Trustzone e Intel SGX. No contexto deste trabalho, usamos Intel SGX, que se propõe a garantir confidencialidade e integridade de dados e aplicações executadas dentro de áreas protegidas de memória, denominadas enclaves. Assim, o código é protegido até de software com acesso privilegiado, como o próprio sistema operacional, hipervisores, entre outros. Diversos recursos da nuvem podem fazer uso de tais tecnologias de segurança, entre eles máquinas virtuais e contêineres. Neste estudo, propomos estratégias para o suporte de TEE em ambientes de nuvem, integrando Intel SGX e OpenStack, uma plataforma de nuvem de código berto amplamente conhecida e utilizada por grandes empresas. Apresentamos uma nova bordagem no processo de provisionamento e escalonamento de máquinas virtuais e contêineres numa nuvem OpenStack segura, que considera aspectos essenciais para o SGX, como a quantidade de memória segura sendo utilizada, oEnclave Page Cache(EPC). Porfim, validamos esta nuvem com uma aplicação que exige processamento de dados sensíveis. The high level of computing power offered by cloud providers, together with theflexibility, efficiency and reduced cost they also offer, have increased the number of users wanting to deploy their applications on the cloud. As a consequence, a big amount of data from many critical and high performance applications start to traffic on the cloud. Considering this, specially for applications that deal with sensitive data, such as bank transactions, smart metering, and others, is very important to assure data integrity and confidentiality. Thus, it is increasingly common that users of cloud resources demand guarantees that their applications are running on trusted execution environments. Traditional approaches, such as data cryptography, combined with strict access control policies have been used with a level of success, but still allowing serious attacks. However, more recently, Trusted Execution Environments (TEE) are promising guarantees of data and code integrity and confidentiality by loading and executing them in isolated secure areas of the machine’s processor. This way, to support TEE implementations, hardware technologies such as ARM TrustZone and Intel SGX can be used. In the context of this research, we use Intel SGX, which proposes integrity and confidentiality guarantees for data and applications executed inside protected memory areas called enclaves. Thus, the code is protected even from high privileged software, such as the operational system, hypervisors and others. Many cloud resources can use such security technologies, like virtual machines and containers. In this research, we propose strategies to support TEE in cloud environments, integrating Intel SGX and OpenStack, an open-source cloud platform widely known and used by many big companies. We present a new approach in the provisioning and scheduling of instances in a secure OpenStack cloud, considering essential aspects to SGX such as the amount of secure memory being used, the Enclave Page Cache (EPC). Finally, we validated this cloud by deploying an application that requires processing of sensitive data.

Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-08-30T21:18:48Z No. of bitstreams: 1 PEDRO YÓSSIS SILVA BARBOSA – TESE (PPGCC) 2018.pdf: 5191620 bytes, checksum: bf226ff6b5409b6330fd126cc2677503 (MD5) Made available in DSpace on 2018-08-30T21:18:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PEDRO YÓSSIS SILVA BARBOSA – TESE (PPGCC) 2018.pdf: 5191620 bytes, checksum: bf226ff6b5409b6330fd126cc2677503 (MD5) Previous issue date: 2018-02 Capes Em um mundo cada vez mais conectado, uma diversidade de softwares e sensores coletam dados dos ambientes e seus habitantes. Devido à riqueza das informações coletadas, privacidade se torna um requisito importante. Aplicações estão sendo desenvolvidas, e, apesar de existirem princípios e regras para lidar com a privacidade dos indivíduos, faltam metodologias para guiar a integração das diretrizes de privacidade em um processo de desenvolvimento. Metodologias existentes como o Privacidade desde a Concepção (do inglês Privacy by Design – PbD) ainda são vagas e deixam muitos questionamentos em aberto sobre como aplicá-las na prática. Neste trabalho, nós propomos o conceito de Privacidade por Evidência (do inglês Privacy by Evidence – PbE), uma metodologia de desenvolvimento de software para prover privacidade. Dada a dificuldade em prover privacidade total, propomos que as documentações das mitigações sejam em formas de evidências de privacidade, objetivando aumentar a confiança no projeto. Para validar a eficácia, PbE tem sido utilizada durante o desenvolvimento de quatro aplicações que servem como estudos de caso. O primeiro estudo de caso considerado é uma aplicação de medição inteligente de energia; o segundo considera uma aplicação de contagem e monitoramento de pessoas; o terceiro considera um sistema de monitoramento de eficiência energética; e o quarto considera um sistema de autenticação de dois fatores. Para estas aplicações, os times proveram sete,cinco,cinco e quatro evidências de privacidade, respectivamente, e concluimos que a PbE pode ser efetiva em ajudar a entender e a tratar as necessidades de proteção à privacidade quando se está desenvolvendo software. In anincreasinglyconnectedworld,adiversityofsoftwareandsensorscollectdatafromthe environmentanditsinhabitants.Becauseoftherichnessoftheinformationcollected,privacy becomes animportantrequirement.Applicationsarebeingdeveloped,and,althoughthere are principlesandrulesregardingtheprivacyofindividuals,thereisstillalackofmethod- ologies toguidetheintegrationofprivacyguidelinesintothedevelopmentprocess.Existing methodologies likethe Privacy byDesign (PbD) arestillvagueandleavemanyopenques- tions onhowtoapplytheminpractice.Inthisworkweproposetheconceptof Privacy by Evidence (PbE), asoftwaredevelopmentmethodologytoprovideprivacyassurance.Given the difficultyinprovidingtotalprivacyinmanyapplications,weproposetodocumentthe mitigationsinformofevidencesofprivacy,aimingtoincreasetheconfidenceoftheproject. Tovalidateitseffectiveness, PbE has beenusedduringthedevelopmentoffourapplications that serveascasestudies.Thefirstconsideredcasestudyisasmartmeteringapplication; the secondconsidersapeoplecountingandmonitoringapplication;thethirdconsidersan energyefficiencymonitoringsystem;andthefourthconsidersatwofactorauthentication system. Fortheseapplications,theteamswereabletoprovideseven,five,five,andfour evidencesofprivacy,respectively,andweconcludethat PbE can beeffectiveinhelpingto understand andtoaddresstheprivacyprotectionneedswhendevelopingsoftware.

Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-08-29T18:46:25Z No. of bitstreams: 1 HARLLAN ANDRYÊ BEZERRA SILVA – DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2017.pdf: 2631344 bytes, checksum: beb0769167a696c9f8afd54cf5b99127 (MD5) Made available in DSpace on 2018-08-29T18:46:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HARLLAN ANDRYÊ BEZERRA SILVA – DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2017.pdf: 2631344 bytes, checksum: beb0769167a696c9f8afd54cf5b99127 (MD5) Previous issue date: 2017-05-12 O consumo de energia elétrica vem crescendo a cada dia. Precisamos utilizar a energia elétrica de forma consciente, pois os recursos naturais que são utilizados para a geração de energia podem acabar devido ao seu uso ineficiente. O crescimento populacional das últimas décadas, o aparecimento de mais aparelhos eletrônicos e eletrodomésticos geram um consumo excessivo de energia. Devido ao crescimento no consumo de energia elétrica é necessária a implantação de programas de eficiência energética, que se dá através da introdução de novas tecnologias, incentivo à mudança de hábito do próprio consumidor e uso racional de energia elétrica. O foco deste trabalho é no setor residencial, que é o segundo maior consumidor de energia elétrica no Brasil, e como há consumidores que compartilham características e padrões de carga semelhantes, isso possibilita o uso de agrupamento de dados. Pensando nisso é proposto o uso de agrupamento para auxiliar programas de eficiência energética na análise dos dados dos consumidores e na criação de grupos representativos de uma população. A criação de grupos ajuda a concessionária de energia a fornecer ofertas comerciais ou recomendações específicas para grupos específicos, diminuir a complexidade das análises que teriam que ser feitas em uma população e obter relacionamentos personalizados, mais eficazes e equitativos entre os fornecedores de energia e seus clientes. O agrupamento irá proporcionar a aplicação de soluções que ajudem o consumidor a utilizar energia elétrica de forma eficiente, a partir do momento em que ele recebe informações sobre seu consumo e como ele poderá utilizar essas informações, sabendo o que elas irão proporcionar como resultado. Este trabalho iniciou-se com a investigação de medidas de dissimilaridade para representar a semelhança entre perfis de consumo de energia elétrica (um dos fatores utilizados para os agrupamentos) e entre as três medidas utilizadas a distância Euclidiana se destacou com os melhores resultados nos experimentos feitos, seja variando a quantidade de observações das séries ou a base de dados. Após isso foram feitos agrupamentos utilizando 4 fatores extraídos da base de dados e assim criados 15 cenários de agrupamentos a partir da combinação desses fatores. Por meio dos resultados desses agrupamentos foi possível reduzir a quantidade de cenários por serem semelhantes e também escolher os cenários (fatores) mais relevantes a serem considerados quando se quer criar grupos de consumidores residenciais. The consumption of electric energy has been increasing every day. We need to use electric power in a conscious way, because the natural resources that are used for the generation of energy can end up due to its inefficient use. The population growth of the last decades, the appearance of more electronic devices and appliances generate an excessive consumption of energy. Due to the growth in the consumption of electric energy, it is necessary to implement energy efficiency programs, which are carried out through the introduction of new technologies, an incentive to change the consumer’s habit and rational use of electric energy. The focus of this work is on the residential sector, which is the second largest consumer of electricity in Brazil, and since there are consumers who share similar characteristics and load patterns, this allows the use of data grouping. Thinking about that, the use of clustering to support energy efficiency programs in the analysis of consumer data and in the creation of representative groups of a population is proposed. Groups creation helps the utility to provide commercial offers or specific recommendations for specific groups, reduce the complexity of the analyzes that would have to be done in a population, and get personalized, more effective and equitable relationships between energy suppliers and their customers. The clustering will provide the application of solutions that help the consumer to use electricity efficiently, from the moment he receives information about his consumption and how he can use that information, knowing what they will provide as a result. This work began with the investigation of measures of dissimilarity to represent the similarity between profiles of electric energy consumption (one of the factors used for the clustering) and among the three measures used the Euclidean distance stood out with the best results in the experiments made, either by varying the number of observations of the series or the database. After that, clusters were made using 4 factors extracted from the database and thus 15 clustering scenarios were created from the combination of these factors. Through the results of these clustering it was possible to reduce the number of scenarios to be similar and also to choose the most relevant scenarios to consider when creating groups of residential consumers.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-04T12:50:20Z No. of bitstreams: 1 GABRIEL PEREIRA FERNANDEZ - DISSERTAÇÃO PPGCC 2017..pdf: 16728329 bytes, checksum: 749dafa6c5c8ebaf4287a292b450cee6 (MD5) Made available in DSpace on 2018-08-04T12:50:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 GABRIEL PEREIRA FERNANDEZ - DISSERTAÇÃO PPGCC 2017..pdf: 16728329 bytes, checksum: 749dafa6c5c8ebaf4287a292b450cee6 (MD5) Previous issue date: 2017-02-06 Capes A computação em nuvem tem se tornado o paradigma estabelecido de organização de infraestrutura de TI. Este fenômeno ocorreu por causa das vantagens de escala e especialização de serviço possíveis neste modelo, que permite que computação seja entregue aos usuários como um serviço e não mais como um produto ou processo. No entanto, este modelo requer a mudança da propriedade dos artefatos que compõem a infraestrutura de TI, além de seus direitos e permissões administrativos. Esta característica causa mudanças profundas no modelo de ameaça e cria relações de confiança frágeis que intimidam a migração de utilizadores de posse de dados sensíveis para esta nova forma de organização. Este trabalho propõe um modelo de segurança que se adequa à nova realidade de organização de TI interpretando o papel desempenhado pelo serviço de provisionamento de nuvem como um que requer ceticismo por parte do usuário quanto à sua idoneidade. Para implementar um modelo de segurança que não confia os dados do usuário final das aplicações ao provedor de nuvem, dados ao provedor de nuvem, é empregada a utilização de tecnologias contemporâneas de execução código em ambiente confiável associada a ferramentas de gerenciamento e implantação de aplicações em infraestruturas de nuvem. Esta combinação constitui uma plataforma de orquestração de contêineres seguros com uma abordagem adequada às necessidades de disponibilidade modernas dos serviços de nuvem. Além disso, este trabalho demonstra a viabilidade desta proposta e fornece uma metodologia de avaliação de custos de utilização da plataforma para auxiliar a tomada de decisão de negócio Cloud computing has become the IT infrastructure organization established paradigm. This scenario has turned into reality because of the scale and service specialization advantages possible in a model that allows for computation to be delivered as a service instead of as a product or process. Although, this model requires changing the IT infrastructure artifacts ownership and its administrative permissions and governing rights. Such a characteristic causes deep changes in the threat model and creates fragile trust relationships that often intimidate the immigration of sensitive data holding utilizers to the new form of organization. This work proposes a new security model that fits the new IT organization reality by interpreting the role played by the cloud provisioning service as one that requires skepticism from the user regarding its bonafide. To implement a security model that does not trust the users data to the the cloud provider, we employ the use of current trusted environment code execution technologies, associated to management and deployment tools for cloud infrastructures. This combination constitutes a secure container platform that is adequate lo modern cloud services needs for availability. We demonstrate as well the feasibility of this proposal and offer a methodology to evaluate the platform usage costs to support business decisions.

Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-05-09T20:35:48Z No. of bitstreams: 1 TELLES MOTA VIDAL NÓBREGA – DISSERTAÇÃO (PPGEEI) 2016.pdf: 2737490 bytes, checksum: 8a7c4bfc097eaba99e275e3406c16149 (MD5) Made available in DSpace on 2018-05-09T20:35:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TELLES MOTA VIDAL NÓBREGA – DISSERTAÇÃO (PPGEEI) 2016.pdf: 2737490 bytes, checksum: 8a7c4bfc097eaba99e275e3406c16149 (MD5) Previous issue date: 2016-08-12 Nuvens computacionais oferecem para usuários a facilidade de aquisição de recursos por meio da internet de forma rápida, barata e segura. Entretanto, grande parte das nuvens se mantém ociosa devido à reserva de recursos. Visando a aumentar a utilização da nuvem, provedores de nuvem criaram um modelo de instâncias que reusam recursos ociosos, conhecidas como instâncias oportunistas. Essas instâncias são mais baratas que as instâncias de recursos dedicados, porém voláteis, podendo ser preemptadas do usuário a qualquer momento, o que as torna inadequadas para alguns tipos de aplicação. Processamento de dados, seguindo a tendência de outras aplicações, tem sido migrado para nuvem e pode ser beneficiado por instâncias oportunistas, devido à sua natureza tolerante à falha, resultando na criação de clusters a um custo menor comparado à instâncias com recursos dedicados.Este trabalho propõe a utilização dos recursos ociosos para a criação de um outro modelo de instâncias oportunistas. Esse modelo visa a criação de instâncias oportunistas com qualidade de serviço, que são instâncias criadas baseadas em uma predição do estado da nuvem. A predição é realizada a partir de dados históricos de utilização de recursos como CPU e memória RAM e assim diminuindo o risco de perder instâncias antes do fim do processamento. Ainda com a existência do preditor, o risco de perda de uma máquina existe e para esse caso propomos a utilização de migração viva, movendo a máquina virtual de servidor, evitando assim a destruição da mesma. Com nossa abordagem, utilizando apenas duas instâncias oportunistas durante os experimentos, obtivemos uma diminuição no tempo de processamento de dados de 10% em um cluster com 2 workers e 1 master. Além disso, ao utilizar a migração, temos uma melhora de aproximadamente 70% no tempo de processamento em comparação com os casos onde uma instância é perdida. Cloud computing offers the users the ease of resources acquisition through the Internet in a fast, cheap and safe manner. However, these clouds have a lot of idle resources due to resource reservation. Aiming to increase resources usage, cloud providers have created an instance model that uses these idle resources, known as opportunistic instances. These instances are cheaper than the dedicated resources instances, but are volatile and can be destroyed at any time, which makes them unsuitable for some types of application. Data processing, following the trend of other applications, have been migrated to the cloud and can be benefited by the use opportunistic instances, due to its fault tolerant nature, resulting in the creation of clusters at a lower cost compared to instances with dedicated resources. In this work, we propose the use of idle resources to create another model of opportunistic instances. This model aims to create opportunistic instances with quality of service, which are created instances based on a prediction of the state of the cloud. The prediction is made from historical data of resource usage such as CPU and RAM, thus reducing the risk of losing instances before the end of the processing. Even with the existence of a predictor, the risk of losing a machine still exists, and for this case we propose the use of live migration, moving the virtual machine to a different server, thus avoiding the its destruction. With our approach, using only two opportunistic instances during the experiments, we found a decrease in 10% in the data processing time in a cluster with 2 workers and 1 master. Furthermore, when using the migration, we have an improvement of approximately 70% in processing time compared with the case where one instance is lost.

Submitted by Kilvya Braga (kilvyabraga@hotmail.com) on 2018-05-14T15:01:18Z No. of bitstreams: 1 MARCUS WILLIAMS AQUINO DE CARVALHO - TESE (PPGCC) 2016.pdf: 10840288 bytes, checksum: bdef4d600686d848e1ea9af110714f34 (MD5) Made available in DSpace on 2018-05-14T15:01:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MARCUS WILLIAMS AQUINO DE CARVALHO - TESE (PPGCC) 2016.pdf: 10840288 bytes, checksum: bdef4d600686d848e1ea9af110714f34 (MD5) Previous issue date: 2016-03-01 O modelo de nuvens computacionais de infraestrutura como serviço (IaaS, na sigla em inglês) vem crescendo significativamente nos últimos anos. Este aumento em sua adoção trouxe uma grande diversidade de perfis de usuários, com diferentes tipos de aplicação, requisitos e orçamentos. Para satisfazer essas necessidades diversas,provedores deIas podem oferecer múltiplas classes de serviço, com diferentes preços e objetivos de nível de serviço (SLOs,na sigla em inglês)definidos para elas. Porém, gerenciar nuvens considerando múltiplas classes não é trivial, pois decisões de gerência de recursos podem gerar impactos diferentes dependendo de como cada classe é afetada. Além disso, a elasticidade da demanda e as incertezas da oferta de recursos típicas deste ambiente tornam ainda mais difícil o cumprimento dos diferentes SLOs mantendo uma alta utilização e um baixo custo. Nesta tese, investigou-se a hipótese de que quando provedores de nuvem deIaaS realizam uma gerência de recursos adequada, oferecendo múltiplas classes de serviço e cumprindo suas metas de qualidade de serviço(QoS,na sigla em inglês),eles obtêm uma alta utilização de seus recursos e aumentam a sua receita. Verificou-se que esta hipótese é verdadeira para os diversos cenários de nuvem avaliados neste trabalho,para os quais foram demonstradas grandes vantagens de se oferecer múltiplas classes de serviço na nuvem. Porém, observou-se que para ter esses benefícios é necessário realizar uma gerência de recursos eficiente,de tal forma que as garantias de QoS para as diferentes classes sejam definidas adequadamente e cumpridas pelo provedor. Desta forma, nesta tese também mostrou-se como provedores de IaaS podem realizar uma gerência de recursos adequada para múltiplas classes de serviço. Para isto, foram propostos e avaliados nesta tese: (1) um método baseado em predição para planejar a capacidade e as garantias de QoS de uma nova classe introduzida em uma nuvem de IaaS existente, com base na capacidade excedente da nuvem; (2) um modelo de controle de admissão baseado em predição,que permite ao provedor oferecer diferentes classes de serviço e cumprir SLOs de disponibilidade de VM para elas; e (3) um modelo analítico de planejamento de capacidade da nuvem que estima métricas de QoS para cada classe oferecida em diferentes cenários, e que busca encontrar a capacidade mínima necessária para cumprir as metas de taxa de admissão e disponibilidade de VM definidas para cada classe. Infrastructure as a Service (IaaS) is a cloud computing model that has been growing significantly in recent years. This increasingly adoption attracted users with different types of applications, requirements and budget to the cloud. To satisfy different users’s needs, IaaS providers can offer multiple service classes with different pricing and Service Level Objectives (SLOs) defined for them. However, managing such clouds considering multiple service classes is nottrivial, becauseres our cemanagement decisions may have different consequences depending on howeach classisaffected. Moreover, the demand elasticity and uncertain resource availability typically seen in cloudenvironments turns evenmore difficult for providers to fulfill different SLOs while having a high utilization and low infrastructure costs. In this thesis, we investigate the hypothesis that when IaaS cloud providers make an adequate resource management, offering multiple service classes and fulfilling their Quality of Service (QoS) guarantees, they achieve a high resource utilization and increase their revenue. We demonstrate that this hypothesis is true for the many different scenarios evaluated in this work,which shows great advantages on offering multiple service classes in the cloud. However, we also observe that cloud providers need an efficient resource management in order to have these benefits, in a way they can define and fulfill adequate SLOs for different classes. Thus, we also show in this thesis how IaaS providers can make adequate resource management decisions for multiple service classes, by proposing and evaluating: (1) a predictive method to planthe capacityand QoS guarantees of anew service class introducedin an existing IaaS cloud, based on unused resources; (2) a prediction-based admission control model that allows the provider to offer multiple classes and fulfill VM availability SLOs for them; and (3) a capacity planning analytical model that estimates QoS metrics for eachclass indifferents cenarios, and aimstofindthem in imumres ource capacity required to fulfill VM availability and admission rate SLOs for eachclass.

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-05-24T13:28:45Z No. of bitstreams: 1 IARA PEREIRA RIBEIRO - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 3942904 bytes, checksum: 107850ca0aaa80f6bdae5254492eed99 (MD5) Made available in DSpace on 2018-05-24T13:28:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 IARA PEREIRA RIBEIRO - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 3942904 bytes, checksum: 107850ca0aaa80f6bdae5254492eed99 (MD5) Previous issue date: 2016 Capes O aumento da demanda por recursos nos últimos anos e a provável escassez destes em um futuro próximo vem gerando um novo tipo de preocupação na sociedade de como utilizar estes recursos de forma mais eficiente. Um dos recursos onde essa preocupação se tornou mais evidente é o consumo elétrico devido ao uso de fontes não renováveis para a geração de energia elétrica, como por exemplo, as termoelétricas que utilizam o carvão mineral. No Brasil onde a maioria da demanda energética é suprida através de fontes renováveis, atualmente 73.1% da energia é gerada a partir de fontes renováveis, outros fatores como mudanças climáticas e períodos de estiagem podem alterar no total de energia gerado tornando necessário o uso de formas alternativas para geração de energia e consequentemente tornando mais caro o preço final para o consumidor. Surge então a necessidade nesse contexto de desenvolver ferramentas e opções que ajudem a tornar o consumo mais eficiente e a reduzir a produção de energia elétrica de forma a beneficiar tanto as concessionárias como os consumidores finais. Uma opção para solucionar esse problema seria tornar o consumo residencial mais eficiente, dado que no Brasil o consumo residencial é o terceiro maior. Este trabalho propõe uma solução que utiliza mapeamento entre conceitos de sistemas de recomendação e conceitos de eficiência energética para promover a redução do consumo elétrico, propondo algoritmos de Filtragem Colaborativa e de Conteúdo, usando nesse processo dados de uma pesquisa de comportamento entre voluntários, dados do governo, voluntários e um software que simula o consumo elétrico residencial. Após a experimentação concluiu-se que existem índicos da eficiência dos algoritmos propostos para o contexto de eficiência energética. A partir dos resultados podemos concluir que, por ser uma área nova ainda existem muitos conceitos a serem explorados no uso de técnicas de análise de dados para a eficiência energética e que o estudo realizado apresenta contribuições importantes para trabalhos futuros. The recent increase in demand for resources, and the imminent potential shortage of these has created a new kind of societal concern which spawned an emphasis for more efficient methods on how to use these resources. One resource, in particular, is electricity and the glaring concern for how it is consumed; mainly due to the use of non-renewable way for generating electricity, E.G. thermal power using coal. Currently, in Brazil, 73.1% of the country’s energy is generated from renewable sources. Other factors such as climate change and extended periods of drought may impact the total amount of energy being generated, thus making the use of alternative methods for power generation a necessity – which in turn inflates the costs for the consumer. Within this context comes the need to develop tools and ideas which help to make the consumption of energy more efficient by reducing the production of electricity which will be beneficial to both the dealers and end consumers. One option to solve this problem would be to focus on the consumption in residential areas, as in Brazil, the residential sector is the third largest consumer of energy, consuming on average 24.78% of the total power generated in the country. This paper proposes a solution which uses mapping between energy efficient concepts and concepts of recommender systems to help promote the reduction of electrical consumption. The proposed algorithms combined with Collaborative Filtering and Content has used the processed data from behavioral surveys among volunteers, data government and software to stimulate the residential electricity consumption. From the results, we can conclude that with this relatively new ambit of discovery comes many concepts yet to be explored in the use of data analysis techniques for energy efficiency, and the importance of the application to future work.

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-05-24T13:02:21Z No. of bitstreams: 1 ÍTALO HENRIQUE COSTA TRUTA - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 1851862 bytes, checksum: 077c5179782b3aa8aa14351d49baee9e (MD5) Made available in DSpace on 2018-05-24T13:02:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ÍTALO HENRIQUE COSTA TRUTA - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 1851862 bytes, checksum: 077c5179782b3aa8aa14351d49baee9e (MD5) Previous issue date: 2016 Seguindo a tendência de diversas áreas da computação, o processamento de Big Data também foi movido para a nuvem, devido à flexibilidade e facilidade que o modelo de computação na nuvem oferece, especialmente no modelo PaaS, onde os usuários podem executar suas aplicações Big Data de maneira mais fácil e barata. Centros computacionais de nuvem necessitam fazer um gerenciamento adequado de recursos para fazer melhor aproveitamento do aparato disponível, bem como minimizar custo operacional, já que grande parte dos recursos disponíveis passam a maior parte do tempo ociosos. Muito dessa ociosidade se deve ao sistema de cotas, que considera alocação estática de recursos, ao invés de observar se os recursos estão sendo, de fato, utilizados. O trabalho apresentado nesta dissertação propõe uma solução para melhor gerenciamento de recursos em nuvens voltadas para processamento de dados com o modelo PaaS. Esse procedimento é feito por meio de abordagens preditivas tanto a nível operacional, estimando a carga dos servidores que compõem a nuvem em instantes futuros com base na utilização real no momento e em dados históricos, e a nível de aplicação, estimando a duração de tarefas de processamento em lote usando um agrupamento baseado em dados de aplicações previamente executadas. Com estes dados, a abordagem proposta é capaz de tomar decisões não-triviais na medida em que o usuário submete aplicações para execução, tais como acelerar a tarefa, caso haja recursos sobrando no momento, adiá-la, caso não haja recursos no momento mas tenha previsão de que haverá em um curto prazo, ou rejeitá-la, caso não haja recursos no momento da chegada, nem previsão de haver nas próximas janelas de execução. Fazendo uso dessa abordagem, em comparação com o caso usual, controlado pelo sistema de cotas estáticas de recurso, obtivemos um acréscimo médio de mais de 10% dos recursos da nuvem, com um acréscimo no custo operacional de apenas 1%, considerando a não-proporcionalidade de energia, também avaliada nos nossos experimentos. Além disso, houve um aumento de 20% na taxa de requisições de tarefas processadas com sucesso, o que acarretou em um acréscimo no faturamento líıquido entre 10 e 20%. Following the trend of many computing areas, Big Data processing has also been moved to the cloud, due to the flexibility and easiness the cloud model provides, specially in the PaaS model, where users can run their Big Data applications in an even easier and cheaper way. Cloud computing data centers need to have proper resource management in order to make best usage of available capabilities and minimize operational cost, as a large portion of the computational resources is idle most of the time. This idleness is mostly caused by the quota management system, which only considers static resource allocation, instead of looking whether the resources are indeed used. In this work, we propose a solution to better manage the resources in PaaS cloud environments, focused on data processing. This management is made through predictive approaches, both in operational level, forecasting the workload of cloud servers in next time windows (based on the current utilization and historical data), and at application level, estimating the makespan of batch data processing applications with a clustering algorithm based on previously executed jobs characteristics. With those data, the proposed solution is able to take a set of non-trivial decisions, such as accelerating the job if more resources than requested are available, postponing the job when resources are only available in next time windows,or rejecting it, when there are not enough resources at the moment, neither in next windows. With this approach, when compared to the usual case, regulated by static resource quotas, we obtained a 10% increase of average CPU and RAM utilization across the cloud, with an operation cost increase of only 1%, considering the non-proportionality of power consuming, also observed in our experiments. Besides that, the system also showed a 20% increase in the average success fully processed jobs, occasioning a profit i ncrement between 10% and 20%.

Orientadores: Luiz Fernando Bittencourt, Miriam Akemi Manabe Capretz Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação Resumo: O surgimento das tecnologias de dispositivos móveis e da Internet das Coisas, combinada com avanços das tecnologias Web, criou um novo mundo de Big Data em que o volume e a velocidade da geração de dados atingiu uma escala sem precedentes. Por ser uma tecnologia criada para processar fluxos contínuos de dados, o Processamento de Eventos Complexos (CEP, do inglês Complex Event Processing) tem sido frequentemente associado a Big Data e aplicado como uma ferramenta para obter informações em tempo real. Todavia, apesar desta onda de interesse, o mercado de CEP ainda é dominado por soluções proprietárias que requerem grandes investimentos para sua aquisição e não proveem a flexibilidade que os usuários necessitam. Como alternativa, algumas empresas adotam soluções de baixo nível que demandam intenso treinamento técnico e possuem alto custo operacional. A fim de solucionar esses problemas, esta pesquisa propõe a criação de um sistema de CEP que pode ser oferecido como serviço e usado através da Internet. Um sistema de CEP como Serviço (CEPaaS, do inglês CEP as a Service) oferece aos usuários as funcionalidades de CEP aliadas às vantagens do modelo de serviços, tais como redução do investimento inicial e baixo custo de manutenção. No entanto, a criação de tal serviço envolve inúmeros desafios que não são abordados no atual estado da arte de CEP. Em especial, esta pesquisa propõe soluções para três problemas em aberto que existem neste contexto. Em primeiro lugar, para o problema de entender e reusar a enorme variedade de procedimentos para gerência de sistemas CEP, esta pesquisa propõe o formalismo Reescrita de Grafos com Atributos para Gerência de Processamento de Eventos Complexos (AGeCEP, do inglês Attributed Graph Rewriting for Complex Event Processing Management). Este formalismo inclui modelos para consultas CEP e transformações de consultas que são independentes de tecnologia e linguagem. Em segundo lugar, para o problema de avaliar estratégias de gerência e processamento de consultas CEP, esta pesquisa apresenta CEPSim, um simulador de sistemas CEP baseado em nuvem. Por fim, esta pesquisa também descreve um sistema CEPaaS fundamentado em ambientes multi-nuvem, sistemas de gerência de contêineres e um design multiusuário baseado em AGeCEP. Para demonstrar sua viabilidade, o formalismo AGeCEP foi usado para projetar um gerente autônomo e um conjunto de políticas de auto-gerenciamento para sistemas CEP. Além disso, o simulador CEPSim foi minuciosamente avaliado através de experimentos que demonstram sua capacidade de simular sistemas CEP com acurácia e baixo custo adicional de processamento. Por fim, experimentos adicionais validaram o sistema CEPaaS e demonstraram que o objetivo de oferecer funcionalidades CEP como um serviço escalável e tolerante a falhas foi atingido. Em conjunto, esses resultados confirmam que esta pesquisa avança significantemente o estado da arte e também oferece novas ferramentas e metodologias que podem ser aplicadas à pesquisa em CEP Abstract: The rise of mobile technologies and the Internet of Things, combined with advances in Web technologies, have created a new Big Data world in which the volume and velocity of data generation have achieved an unprecedented scale. As a technology created to process continuous streams of data, Complex Event Processing (CEP) has been often related to Big Data and used as a tool to obtain real-time insights. However, despite this recent surge of interest, the CEP market is still dominated by solutions that are costly and inflexible or too low-level and hard to operate. To address these problems, this research proposes the creation of a CEP system that can be offered as a service and used over the Internet. Such a CEP as a Service (CEPaaS) system would give its users CEP functionalities associated with the advantages of the services model, such as no up-front investment and low maintenance cost. Nevertheless, creating such a service involves challenges that are not addressed by current CEP systems. This research proposes solutions for three open problems that exist in this context. First, to address the problem of understanding and reusing existing CEP management procedures, this research introduces the Attributed Graph Rewriting for Complex Event Processing Management (AGeCEP) formalism as a technology- and language-agnostic representation of queries and their reconfigurations. Second, to address the problem of evaluating CEP query management and processing strategies, this research introduces CEPSim, a simulator of cloud-based CEP systems. Finally, this research also introduces a CEPaaS system based on a multi-cloud architecture, container management systems, and an AGeCEP-based multi-tenant design. To demonstrate its feasibility, AGeCEP was used to design an autonomic manager and a selected set of self-management policies. Moreover, CEPSim was thoroughly evaluated by experiments that showed it can simulate existing systems with accuracy and low execution overhead. Finally, additional experiments validated the CEPaaS system and demonstrated it achieves the goal of offering CEP functionalities as a scalable and fault-tolerant service. In tandem, these results confirm this research significantly advances the CEP state of the art and provides novel tools and methodologies that can be applied to CEP research Doutorado Ciência da Computação Doutor em Ciência da Computação CNPQ 140920/2012-9

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-05-09T19:09:21Z No. of bitstreams: 1 ANA CRISTINA ALVES DE OLIVEIRA DANTAS - TESE PPGCC 2015..pdf: 7095339 bytes, checksum: 1129b2ebd21ae60871fd33c142249912 (MD5) Made available in DSpace on 2018-05-09T19:09:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ANA CRISTINA ALVES DE OLIVEIRA DANTAS - TESE PPGCC 2015..pdf: 7095339 bytes, checksum: 1129b2ebd21ae60871fd33c142249912 (MD5) Previous issue date: 2015-11-30 A computação em nuvem define uma infraestrutura virtual para prestação de serviços em rede sob demanda. Os clientes contratam serviços em que a infraestrutura primária de hardware e software encontra-se em centros de dados remotos e não localmente e sobre seu próprio domínio. Há uma necessidade de ferramentas de monitoramento regulatório, que possam operar dentro da infraestrutura do provedor, ou fora dele, deixando os clientes a par do estado atual ou do histórico do desempenho dos serviços contratados. A computação em nuvem é fortemente dependente das redes computadores e o desempenho dos serviços em nuvem pode ser monitorado via métricas de rede. O conhecimento de métricas de desempenho sobre a execução dos serviços contribui para promover a relação de confiança entre cliente e provedor, bem como fornece subsídios para contestações em faturas, caso necessário. Um modelo detarifaçãoconfiável envolve a disponibilização de métricas de desempenho dos serviços contratados, de modo que o cliente possa aferir as tarifas cobradas. Clientes e provedores podem alternar papeis em diferentes níveis de prestação de serviços de computação em nuvem. Um cliente no nível de infraestrutura pode ser um provedor de dados, por exemplo. Um modelo de tarifação confiável fornece subsídios também ao provedor de serviços para melhorar a alocação de recursos, bem como indicadores para investimentos em infraestrutura que evitem perdas financeiras causadas pelo pagamento de multas por descumprimento de acordo de nível de serviço. O objeto desta tese de doutorado é desenvolver um modelo para tarifação confiável de serviços de computação em nuvem que envolva a detecção e notificação de anomalias de tráfego de rede em tempo real que auxilie na estimativa do custo causado por tais anomalias para o modelo de negócio e que contribua para um processo de alocação de recursos capaz de reduzir custos com penalidades financeiras. A validação do modelo foi realizada por meio de escalonamento de recursos baseado em custo. O modelo de tarifação confiável integrado ao mecanismo de escalonamento reduziu custos e perdas financeiras provenientes de violações de acordos de nível de serviço. Cloud computing defines a virtual infrastructure to provide network services on demand. Customers contract services where the primary infrastructure of hardware software is in remote data centers and on the customer own domain. Sharing the same network, or the same physical machine, amongvarious tenants entails some concerns related to information confidentiality, security, troubleshooting, separation of responsibilities for guaranteeing the quality of the technical goals across the different abstraction levels, and how the customer may monitor the use of services and eventual failures. Prior to cloud computing, allowed the service providers dominate the entire chain of information, providing information to enable them to manage the business globally to avoid financial losses and increase profits. With the use of cloud computing services, the customer possesses no control over levels virtualization services that are supporting the level you are operating. A client in infrastructure level can be a data provider, for instance. Thus, it is important to have appropriate tools to keep track of the performance of the contracted services. Cloud computing is heavily dependent on computer networks. In this sense, it is abusiness differential to provide network performance metrics either for the customers, which is an important non-functional requirement that is sometimes ignored by many cloud service providers. The disposal of real-time performance metrics contributes to promote trust relationship between customer and provider, and to aid the provider to better dimension resources to avoid finacial losses. The object of this doctoral thesis is to develop a model for reliable charging of cloud computing services cloud that accomplishes the network traffic anomaly detection and appropriate notification in real time, as well as enables the estimation of the cost caused by anomalies to business model.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2017-09-13T17:59:11Z No. of bitstreams: 1 Utilizacao de Aritmetica Bit-serial para Reducao de Consumo de Energia-Roberto Medeiros de Faria.pdf: 1661698 bytes, checksum: c7ef8816ca92eeeed7c8d271bc93933a (MD5) Made available in DSpace on 2017-09-13T17:59:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Utilizacao de Aritmetica Bit-serial para Reducao de Consumo de Energia-Roberto Medeiros de Faria.pdf: 1661698 bytes, checksum: c7ef8816ca92eeeed7c8d271bc93933a (MD5) Previous issue date: 2014-12 Hoje, uma das maiores preocupações, senão a maior, da indústria de semicondutores é o desenvolvimento de chips com baixo consumo de energia. Existem vários fenômenos físicos causadores de consumo de energia em circuitos CMOS e várias técnicas que reduzem o consumo de energia de um chip. O objetivo principal desta pesquisa de mestrado foi investigar o quanto o consumo de energia estática em circuitos CMOS pode ser reduzido por meio do emprego de aritmética bit-serial em substituição à aritmética bit-paralela. A pesquisa está focada em circuitos construídos a partir de standard cells (células padrão), com aplicação em processamento de sinais, e para os quais o principal requisito não é o alto desempenho computacional, mas o baixo consumo de energia. A metodologia foi aplicada em um estudo de caso, utilizando-se para isto, simulações com o IP core SPVR. O SPVR é um verificador de identidade vocal implementado em um circuito dedicado capaz de ter desempenho suficiente para funcionar em tempo real, mesmo empregando um sinal de clock lento. Foi constatado na pesquisa, que o uso de aritmética bit-serial, em termos de diminuição de consumo estático, é vantajoso para somadores e circuitos de pequena complexidade. Porém, para sistemas de maior complexidade, esta substituição só é vantajosa em situações específicas de grande número de operações aritméticas e baixo uso de armazenamento em registradores paralelos. No caso inverso, as vantagens se perdem, porque embora haja diminuição de consumo estático, há um crescimento muito grande de consumo dinâmico. Today, one of the biggest concerns, if not the largest, for the semiconductor industry is the development of chips with low power consumption. There are several physical phenomena that cause power consumption in CMOS circuits and various techniques that reduce the energy consumption of a chip. The main objective of this masters research was to investigate how the static power consumption in CMOS circuits can be reduced through the use of bit-serial arithmetic in place of bit-parallel arithmetic. The research is focused on circuits built from standard cells, with application to signal processing, and for which the main requirement is not the high computing performance, but the low power consumption. The methodology was applied in a case study, using for this, simulations with the SPVR IP core. The SPVR is a vocal identity checker implemented in a dedicated circuit able to have enough performance to run in real time, even employing a slow clock signal. It has been found in research that the use of bit-serial arithmetic, in terms of reduction of static consumption, is advantageous to adders and small circuit complexity. However, for more complex systems, this substitution is only advantageous in specific situations of large number of arithmetic operations and low storage usage in parallel registers. In the reverse case, the advantages are lost, because although there are static consumption decrease, there is a very large dynamic consumption growth.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-04-13T17:23:58Z No. of bitstreams: 1 RODRIGO DUARTE SOUSA - DISSERTAÇÃO - PPGCC 2014..pdf: 3708263 bytes, checksum: d9e59ec276a62382b6317ec8ce6bf880 (MD5) Made available in DSpace on 2018-04-13T17:23:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RODRIGO DUARTE SOUSA - DISSERTAÇÃO - PPGCC 2014..pdf: 3708263 bytes, checksum: d9e59ec276a62382b6317ec8ce6bf880 (MD5) Previous issue date: 2014-08-04 Sistemasde processamento contínuo de eventos vêm sendo utilizados em aplicações que necessitam de um processamento quase em tempo real. Essa necessidade, junto da quantidade elevada de dados processados nessas aplicações, provocam que tais sistemas possuam fortes requisitos de desempenho e tolerância a falhas. Sendo assim, escalonadores geralmente fazem uso de informações de utilização dos recursos das máquinas do sistema (como utilização de CPU, memória RAM, rede e disco) natentativadereagirapossíveissobrecargasque possam aumentar a utilização dos recursos, provocando uma piora no desempenho da aplicação. Entretanto, devido aos diferentes perfis de aplicações e componentes, a complexidade de se decidir, de forma flexível e genérica, o que deve ser monitorado e a diferença entre o que torna um recurso mais importante que outro em um dado momento, podem provocar escolhas não adequadas por parte do escalonador. O trabalho apresentado nesta dissertação propõe um algoritmo de escalonamento que, através de uma abordagem reativa, se adapta a diferentes perfis de aplicações e de carga, tomando decisões baseadas no monitoramento da variação do desempenho de seus operadores. Periodicamente,o escalonador realiza uma avaliação de quais operadores apresentaram uma piora em seu desempenho e, posteriormente, tenta migrar tais operadores para nós menos sobrecarregados. Foram executados experimentos onde um protótipo do algoritmo foi avaliado e os resultados demonstraram uma melhora no desempenho do sistema, apartirdadiminuiçãodalatênciadeprocessamentoedamanutenção da quantidade de eventos processados. Em execuções com variações bruscas da carga de trabalho, a latência média de processamento dos operadores foi reduzida em mais de 84%, enquanto queaquantidadedeeventos processados diminuiuapenas 1,18%. The usage of event stream processing systems is growing lately, mainly at applications that have a near real-time processing as a requirement. That need, combined with the high amount of data processed by these applications, increases the dependency on performance and fault tolerance of such systems. Therefore, to handle these requirements, schedulers usually make use of the resources utilization (like CPU, RAM, disk and network bandwidth) in an attempt to react to potential over loads that may further increase their utilization, causing the application’s performance to deteriorate. However, due to different application profiles and components, the complexity of deciding, in a flexible and generic way, what resources should be monitored and the difference between what makes a resource utilization more important than another in a given time, can provoke the scheduler to perform wrong actions. In this work, we propose a scheduling algorithm that, via a reactive approach, adapts to different applications profiles and load, taking decisions based at the latency variation from its operators. Periodically, the system scheduler performs an evaluation of which operators are giving evidence of beingin an over loaded state, then, the scheduler tries to migrate those operators to a machine with less utilization. The experiments showed an improvement in the system performance, in scenarios with a bursty workload, the operators’ average processing latency was reduced by more than 84%, while the number of processed events decreased by only1.18%.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-06T18:59:56Z No. of bitstreams: 1 PEDRO YÓSSIS SILVA BARBOSA - DISSERTAÇÃO PPGCC 2014..pdf: 17089632 bytes, checksum: 4623777c293a51dbb1b392f37d2dd75e (MD5) Made available in DSpace on 2018-08-06T18:59:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PEDRO YÓSSIS SILVA BARBOSA - DISSERTAÇÃO PPGCC 2014..pdf: 17089632 bytes, checksum: 4623777c293a51dbb1b392f37d2dd75e (MD5) Previous issue date: 2014-02-27 Capes Companhias de energia começaram a substituir os medidores de energia tradicionais pelos Smart Meters, que podem transmitir valores de consumo para as companhias em curtos intervalos de tempo. Com uma insfraestrutura de Smart Meters, existem muitas motivações para as concessionárias de energia coletarem dados de consumo em alta resolução. Entretanto, isto implica em informações bastante detalhadas sobre os consumidores sendo monitoradas. Consequentemente, um problema sério precisa ser resolvido: como preservar a privacidade dos consumidores sem afetar a prestação de certos serviços pelas concessionárias? Claramente, este é um tradeoff entre privacidade e utilidade. Existem diversas abordagens para preservar a privacidade, porém muitas delas afetam a utilidade dos dados ou possuem um alto custo computacional. Neste trabalho, nós propomos e avaliamos uma abordagem computacionalmente barata que preserva a privacidade e utilidade dos dados através de adição de ruído. Para validar a privacidade, nós avaliamos possíveis ataques (tal como Monitoramento Não-Intrusivo de Carga de Eletrodomésticos - NIALM, do inglês Non-Intrusive Appliance Load Monitoring) utilizando dados reais de consumidores. Para validar a utilidade, nós avaliamos a influência da abordagem em vários benefícios que podem ser providos com o uso de Smart Meters. Power providers have started replacing traditional electricity meters for Smart Meters, which can transmit power consumption levels to the provider within short intervals. With a Smart Metering infrastructure, there are many motivations for power providers to collect highresolution data of electricity usage from consumers. However, this implies in very detailed information about the consumers being monitored. Consequently, a serious issue needs to be addressed: how to preserve the privacy of consumers but making the provision of certain services still possible? Clearly, this is a tradeoff between privacy and utility. There are several approaches for privacy preserving, but many of them affect the data usefulness or are computationally expensive. In this work, we propose and evaluate a lightweight approach for privacy and utility based on the addition of noise. To validate the privacy, we evaluate possible attacks (such as a NIALM - Non-Intrusive Appliance Load Monitoring) using real consumers' data. To validate the utility, we analyze the influence of the approach in various benefits that can be provided through the use of Smart Meters.

Submitted by Deyse Queiroz (deysequeirozz@hotmail.com) on 2019-08-29T11:55:19Z No. of bitstreams: 1 ALEXANDRE SALES VASCONCELOS - DISSERTAÇÃO PPGCC 2013..pdf: 4468854 bytes, checksum: acc9a7aa9720dc0d608e6522bdb94f9f (MD5) Made available in DSpace on 2019-08-29T11:55:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ALEXANDRE SALES VASCONCELOS - DISSERTAÇÃO PPGCC 2013..pdf: 4468854 bytes, checksum: acc9a7aa9720dc0d608e6522bdb94f9f (MD5) Previous issue date: 2013-08-21 As Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) estão sendo utilizadas nos mais variados tipos de aplicação e um dos aspectos importantes a considerar é o tempo de funcionamento, que está ligado diretamente ao consumo de energia. Além deste, existem outros tão importantes quanto, como os relacionados à qualidade de serviço (QoS), mais especificamente à Taxa de Cobertura da Área de interesse da aplicação, o Tempo de Atraso Fim-a-Fim (TAFF) e a Taxa de Perda de Pacotes (TPP) da RSSF. Neste contexto, esta dissertação propõe a utilização de um algoritmo de busca, baseado em Algoritmos Genéticos (AG), cujo objetivo é encontrar a melhor configuração para implantação dos nós sensores de uma RSSF, utilizando as métricas energia residual, taxa de cobertura, TAFF e TPP. Para que os resultados obtidos a partir da abordagem proposta sejam os mais realistas possíveis, nas simulações foram utilizados módulos que implementam a presença de obstáculos nos cenários. Os resultados obtidos, inicialmente, sem o uso de obstáculos, mostram que o uso de AG proporciona um ganho acima de 78,0% para o somatório da energia residual, uma redução do TAFF de, aproximadamente, 50,0% e uma redução da TPP de 44,0% em relação a uma abordagem que utiliza distribuição aleatória dos nós sensores, ora denominada abordagem tradicional. Outro resultado relevante mostra que a utilização da abordagem proposta apresentou taxa de sucesso de 95,0%, na busca da configuração de implantação dos nós sensores que proporcione a cobertura de 100% da área do cenário, contra uma taxa de 10% de sucesso para a abordagem tradicional. Observou-se, também, uma diferença significativa entre os resultados das simulações com o módulo de obstáculos do cenário ativo e com o módulo desativado. No experimento para verificação da influência do módulo de obstáculos sobre a TPP, a redução com esse módulo desativado foi de 12,0% enquanto que a redução com o módulo ativado foi superior a 39,0%. Os resultados dos experimentos confirmaram que o modelo implementado proporcionou uma melhoria nas métricas utilizadas na busca, aumentando a taxa de cobertura e o tempo de vida da RSSF e, ao mesmo tempo, reduzindo o TAFF e a TPP, quando comparado ao modelo tradicional. Wireless Sensor Networks (WSN) are being used in various kinds of application and one of the important aspects to consider is the running time, which is directly linked to energy consumption. Furthermore, there are other aspects just as important, like those related to Quality of Service (QoS), more specifically the Coverage Ratio of the region of interest in the application, the End-to-End Delay time (EED) and the Package Loss Rate (PLR) of a WSN. In this context, this paper proposes the use of a search algorithm, based on Genetic Algorithms (GA), whose objective is to find the best configuration for deployment of sensor nodes in a WSN, using the residual energy metrics, coverage rate, EED and PLR. In order for the results obtained from the proposed approach to be the most realistic as possible, it was used simulation modules that implement the presence of obstacles in the surroundings. The results obtained, initially without the use of obstacles, show that the use of GA provides a gain up to 78.0% for the sum of the residual energy, a reduction of almost 50.0% in the EED and 44.0% in the PLR, compared to an approach that uses random distribution of sensor nodes, called traditional approach. Another result shows that the use of the proposed approach had a success rate of 95.0% when searching for the deployment configuration of the sensor nodes to provide 100% coverage of the scene region, compared to a 10% success rate for traditional approach. There was also a significant difference between the results of the simulations with the module of the scenario obstacles activated and the ones with the module disabled. In the experiment to check the influence of the obstacles on the module over the PLR, it was observed a reduction of the PLR with the module of the scenario obstacles off of 12.0%, whereas the reduction with the module activated was of more than 39.0%. The results of the experiments confirmed that the implemented model gives a better gain in the metrics the search, maximizing the coverage rate and time of life the WSN and minimizing the TAFF and TPP compared with the traditional model.

Submitted by Deyse Queiroz (deysequeirozz@hotmail.com) on 2019-07-15T12:22:52Z No. of bitstreams: 1 FÁBIO JORGE ALMEIDA MORAIS - DISSERTAÇÃO PPGCC 2013..pdf: 10899890 bytes, checksum: 9c1688e0abbd9c282136fc1dede709c2 (MD5) Made available in DSpace on 2019-07-15T12:22:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FÁBIO JORGE ALMEIDA MORAIS - DISSERTAÇÃO PPGCC 2013..pdf: 10899890 bytes, checksum: 9c1688e0abbd9c282136fc1dede709c2 (MD5) Previous issue date: 2013-02-26 O paradigma de Computação na Nuvem carrega consigo o conceito de elasticidade, que consiste na provisão de recursos computacionais sob demanda. Esse conceito é uma das principais propriedades usadas na redução de custos derivados da execução de serviços em ambientes de infraestrutura como serviço (IaaS). No entanto, essa propriedade só pode ser inteiramente explorada se os clientes dos serviços de IaaS forem capazes de estimar futuras demandas de suas aplicações no curto prazo, de forma que apenas a infraestrutura necessária para manter as aplicações é requisitada a cada instante de tempo. Deste modo, os acordos de nível de serviço (SLAs) firmados entre o cliente do serviço de IaaS e os usuários de suas aplicações são sempre honrados e o super provisionamento é evitado. O provisionamento automático consiste no processo de modificar automaticamente a quantidade de recursos disponíveis para manter e executar uma aplicação em um ambiente de IaaS, dependendo da demanda da aplicação. O estado da prática apresenta soluções de provisionamento automático que utilizam abordagens reativas, que em geral são insuficientes para minimizar os custos de violações de SLA, embora possam reduzir os custos do super provisionamento. Para reduzir os custos devido a violações de SLA são necessárias abordagens proativas. Este trabalho propõe um arcabouço para provisionamento automático de recursos não intrusivo. O arcabouço realiza o provisionamento a partir das abordagens reativa e proativa, baseadas no uso de um conjunto configurável de preditores de demandas dos serviços, além de usar um mecanismo de seleção que decide, periodicamente, o melhor preditor a ser usado. Também é proposta uma nova maneira de corrigir predições subestimadas, reduzindo por consequência o número de quebras de SLA. O arcabouço proposto foi avaliado através de simulações baseadas em rastros de utilização de aplicações em produção de clientes da HP. Os resultados mostram que é possível obter uma economia de até 37% enquanto a probabilidade de quebra de SLA é mantida em média em 0, 008% e limitada superiormente a 0, 036%. Além disso, a flexibilidade do arcabouço permite que, através da utilização de diferentes configurações, seja possível alcançar economias adicionais apenas com um pequeno aumento no número de violações de SLA. The paradigm of cloud computing has brought the concept of elasticity, which is the on demand provision of computational resources. This property is the key to reduce the costs derived from the execution of services in cloud systems that employ an infrastructure-as-aservice (IaaS) deployment model. However, this property can only be fully exploited if the users of IaaS services are able to estimate the short-term future demands of their own applications, so that only the necessary infrastructure to maintain the application is requested at each instant of time. Thus, the service level agreements (SLA), signed between the client of the IaaS service and the users of their applications, are always honored and over provisioning is avoided. The auto-scaling is the process of dynamically modifying the amount of resources available to maintain and run an application on an IaaS system, depending on the load application. The state-of-practice provides solutions for auto-scaling using reactive approaches, which are not sufficient to minimize the costs of SLA violations, although they may reduce the costs of over provisioning. To reduce costs due to SLA violations proactive approaches are necessary. This work proposes a flexible non-intrusive framework for auto-scaling services. The framework follows a hybrid, reactive and proactive, approache based on the use of a configurable set of predictors for the future demand of services and uses a selection mechanism that decides, over time, the best predictor to be used. Also a new way of correcting underestimations is proposed, which reduces the number of SLA violations. The proposed framework had its performance evaluated through simulations using production utilization traces of HP customers. The results show that costs savings of as much as 37% can be achieved, while the probability of an SLA violation can be kept, on average, as small as 0.008%, and no larger than 0.036%. Moreover, the flexibility of the framework allows different configurations to be used, for which additional cost savings can be achieved with only a small increase on the number of SLA violations.

Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2019-08-30T20:05:56Z No. of bitstreams: 1 DAVID CANDEIA MEDEIROS MAIA – DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2012.pdf: 1201074 bytes, checksum: cab41798efed95712a85f9cfc1fb70d3 (MD5) Made available in DSpace on 2019-08-30T20:05:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DAVID CANDEIA MEDEIROS MAIA – DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2012.pdf: 1201074 bytes, checksum: cab41798efed95712a85f9cfc1fb70d3 (MD5) Previous issue date: 2012-07-12 Capes Na última década acompanhou-se o crescimento de um novo mercado na computação denominado de Computação na Nuvem. Este mercado tem por base a oferta de três serviços principais: (i) recursos computacionais virtuais sob demanda, por exemplo, processamento e armazenamento – serviço este denominado de Infraestrutura como Serviço (do inglês, Infrastructure as a Service – IaaS); (ii) plataformas que facilitam o desenvolvimento de novas aplicações – serviço este denominado de Plataforma como Serviço (do inglês, Platform as a Service – PaaS); (iii) aplicações prontas para uso – serviço este denominado de Software como Serviço (do inglês, Software as a Service – SaaS). Empresas que ofertam software como serviço (provedores de SaaS) podem planejar e montar sua infraestrutura de Tecnologia da Informação (TI) fazendo uso de recursos computacionais obtidos junto às empresas que ofertam recursos computacionais (provedores de IaaS). O modelo de negócio utilizado por provedores de IaaS prevê que recursos computacionais possam ser reservados com antecedência mediante pagamento de uma taxa de reserva. A reserva de um recurso garante aos contratantes deste serviço que lhes serão cobradas tarifas reduzidas quando do uso dos recursos computacionais. Realizar um planejamento de capacidade de longo prazo para estimar a quantidade de recursos necessários para execução de uma carga de trabalho e, assim, estabelecer bons contratos de reserva junto aos provedores de IaaS é uma das etapas do gerenciamento de infraestruturas de TI a ser realizada pelo provedor de SaaS. Esta dissertação apresenta duas heurísticas para realização do planejamento de capacidade: heurística UT e RF. Tais heurísticas consideram o modelo de utilidade desenvolvido nesta dissertação para estimar a quantidade de recursos a serem reservados. A avaliação realizada utiliza um modelo de simulação que considera a carga de trabalho de uma aplicação de comércio eletrônico. Em todos os cenários avaliados UT e RF apresentaram valores positivos de utilidade, com RF apresentando uma maior margem de utilidade em relação a uma estratégia base que não realiza reserva de recursos. Por fim, foi descoberto que, de acordo com a qualidade da predição da carga de trabalho, pode-se realizar uma escolha mais criteriosa dentre as heurísticas propostas. In the last decade we have seen the advent and growth of the Cloud Computing market. This market is based on offering three main services: (i) virtual on-demand computing resources such as storage and processing – this service is called Infrastructure as a Service (IaaS); (ii) platforms that facilitate the development of new applications – this service is called Platform as a Service (PaaS); (iii) software and data hosted on the cloud – this service is called Software as a Service (SaaS). SaaS providers can plan and build their Information Technology (IT) infrastructure making use of computing resources offered by IaaS providers. The business model used by IaaS providers states that computing resources can be reserved in advance by paying a reservation fee. A reserved resource has the advantage that its usage fee is lower than the usage fee of non-reserved resources. Capacity planning is one step in the IT infrastructure management performed by a SaaS provider that helps to estimate the amount of resources required to execute a future workload and thus establish good reservation contracts with IaaS providers. This dissertation presents two capacity planning heuristics: (i) heuristic based on resources utilization rates – UT; (ii) heuristic based on queue networks – RF. These heuristics consider an utility model based on the SaaS provider profit. The evaluation of such heuristics uses a simulation model that considers an e-commerce workload. In all scenarios evaluated UT and RF presented positive utility values and RF presented the best utility gains compared to a strategy that does not reserve resources. Finally, we discovered that according to the quality of the workload prediction that is used by a SaaS provider a better choice can be done among proposed heuristics.

Submitted by Deyse Queiroz (deysequeirozz@hotmail.com) on 2019-09-30T10:51:31Z No. of bitstreams: 1 MICHAEL TAYNNAN A. DE OLIVEIRA BARROS - DISSERTAÇÃO PPGCC 2012.pdf: 9483415 bytes, checksum: 0f6deaa9d14f293daa43efefe21cd181 (MD5) Made available in DSpace on 2019-09-30T10:51:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MICHAEL TAYNNAN A. DE OLIVEIRA BARROS - DISSERTAÇÃO PPGCC 2012.pdf: 9483415 bytes, checksum: 0f6deaa9d14f293daa43efefe21cd181 (MD5) Previous issue date: 2012-04-23 O aumento do numero de aplicações e usuário na Internet gera um problema de infraestrutura que leva a degradação do desempenho das aplicações que transmitem informações por essa rede, e e um desafio de pesquisa recente para as universidades e empresas de telecomunicações, que focam as suas atividades nas redes de próxima geração como solução do problema mencionado. Como uma possível contribuição em nível logico da rede, este trabalho propõe a investigação de mecanismos de classificação de fluxo IP como ferramenta para Engenharia de trafego na Internet, processo que e responsável por conciliar os requisites de desempenho da rede e do trafego que passa por ela. O estudo sera efetuado com a arquitetura de qualidade de serviço DiffServ (Serviços Diferenciados), em que a identificação de trafego possui certa importância para a manutenção do mesmo, bem como o estabelecimento de recursos para provisão de qualidade e estabelecimento de conexões. Antes dessa etapa, e apresentado um estudo só com classificadores de trafego IP baseados em aprendizagem de maquina, os quais são referenciados em trabalhos acadêmicos como os melhores em desempenho. Foi efetuado um estudo a parte com todos os classificadores, com o objetivo de realizar a calibração das técnicas, e uma comparação inter-classificadores, o que apresentou evidencias de que todos são soluções interessantes para a solução do problema de classificação no DiffServ. Com isso, uma avaliação do desempenho de uma rede IP com o mecanismo DiffServ contendo os classificadores baseados em aprendizagem de maquina indica que essa nova abordagem aumenta de uma forma geral o desempenho das aplicações que transmitem informação pela rede, sendo essa conclusão uma motivação necessária para o aumento do uso do mecanismo de DiffServ em redes de backbone. The increase in the number of applications and users in the Internet is the current infrastructure problem which decreases the applications performance on these networks. Also, it is a current research challenge for universities and telecommunications companies, which focus their activities to the next generation networks as a solution to the problems previously mentioned. As a possible contribution, in the logic layer of the network, this work proposes the investigation of IP flows classifiers as a tool for Traffic Engineering in the Internet. This process is responsible for conciliating the performance requirements of the network and the traffic that passes by it. The study is held with the Differentiated Services architecture, in which the traffic identification has a certain level of importance to its management as well as the resource establishment for quality provision and connections establishment. Before this, a study only with IP traffic classifiers based on machine learning is presented, which they are referred in academic works as the best in performance. The calibration of the chosen techniques is presented as well as an inter-classifiers performance comparison, which presents evidence that all the set of classifiers is able to be implemented in the DiffServ. Therefore, a performance evaluation of a IP network with DiffServ with the indicated classifiers shows that this new approach increases, in a general way, the performance of applications transmiting information by the network. This is the required conclusion and motivation to increase the use of DiffServ in backbone networks.