Optimización y dimensionamiento de los sistemas de computación en la nube mediante técnicas de modelado y transformación

Abstract

La computación en la nube ofrece a los usuarios recursos bajo demanda a través de Internet sin necesidad de gestionar ellos mismos la infraestructura. Esto plantea a los proveedores de servicios en la nube el reto de gestionar en tiempo real infraestructuras de recursos físicos de gran escala, heterogéneas y con mucha carga de trabajo. Analizar el rendimiento de estos sistemas y los esquemas de precios de los servicios ofrecidos no es una tarea fácil, en parte por el considerable esfuerzo y coste que supone realizar experimentos en sistemas distribuidos reales. Por ello, el objetivo principal de esta tesis es facilitar el análisis del rendimiento y la rentabilidad de los sistemas en la nube. El modelado es una técnica de ingeniería probada y bien aceptada para representar y visualizar un sistema determinado. Por ello, hemos definido un perfil UML para modelar un entorno en la nube, incluyendo la infraestructura física subyacente, los servicios ofrecidos junto con su esquema de precios, y la interacción de los usuarios con el sistema al solicitar recursos. Otra herramienta útil es la simulación, que es una técnica para el diseño y manejo de procesos y sistemas complejos que permite estudiar, analizar y evaluar escenarios que de otra manera no sería posible. Existen herramientas de simulación, como Simcan2Cloud, para la simulación de entornos en la nube. También se ha desarrollado un framework que integra técnicas de modelado y simulación. Este framework permite generar automáticamente, mediante técnicas de trans- formación de modelos, los archivos de configuración del simulador Simcan2Cloud a partir de un entorno en la nube previamente modelado con el perfil UML. Esto permite analizar los modelos observando los resultados de su rendimiento y proponer mejoras en su gestión. El framework se ha desplegado como un plug-in para la plataforma Eclipse que consiste en la definición del perfil junto con las restricciones necesarias para su validación, la personalización del editor gráfico para facilitar el modelado, un modelo de ejemplo que puede ser utilizado como sistema base, y la transformación que finalmente genera los ficheros necesarios para su simulación. También se ha desarrollado una extensión del simulador Simcan2Cloud para añadir el comportamiento definido en el perfil. Esta extensión añade la gestión de SLAs y esquemas de precios, la diferenciación del comportamiento y la asignación de recursos entre dos tipos de usuarios en función de su prioridad, la flexibilidad en la generación de usuarios mediante distribuciones, la refactorización del parser de configuración y las mejoras en la arquitectura de la CPU, entre otras funcionalidades. Por último, se han implementado varios estudios experimentales para analizar el impacto en el rendimiento y los ingresos del proveedor de la nube de los cambios en la infraestructura, las estrategias de gestión, los esquemas de precios y las cargas de trabajo.