SBRC2013
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Planejamento de Capacidade a Longo Prazo Dirigido por Métricas de Negócio para Aplicações SaaS
David Candeia, Raquel Lopes, Ricardo Araújo
1
Planejamento de Capacidade 2
Considerando nossa estimativa...
3
Curto x Longo Prazo
4
5
A era “pré-cloud”...
A era “cloud”...
6
Provedor de IaaS
Mercado Sob Demanda
- Menor custo de
uso para instâncias pouco utilizadas
- Menor QoS
Mercado de Reserva
- Custo de uso + taxa de reserva
- Maior QoS
Especificando melhor nosso contexto
7
Provedor de SaaS
Provedor de IaaS
Vale a pena reservar?
9
)( custoreceitalucro
)()()( DDD
10
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)( custoreceitalucro
11
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12
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)( custoreceitalucro
Como planejar...
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Rede de Filas (RF)
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75% de utilização
15
Utilização de Recursos (UT)
Analisando os custos do provedor de IaaS1 47,8% de utilização
1 – Amazon EC2 - http://aws.amazon.com/ec2/
Reserva 20%1 da maior quantidade estimada de instâncias usando apenas um tipo de instância
superprovido!
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Superprovisionamento (SUPER)
1 – Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing. Armando Fox et. Al.
17
Estratégia aversa ao uso do mercado de reservas (ON)
18
Estratégia Ótima (OP)
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Avaliação
20
Provedor de SaaS Provedor de IaaS
21
22
23
Para compararmos...
24
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)()(100)(),(
D
DDDDganho
B
BABA
25
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26
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Nível de confiança de 95%
27
)()( DD ONUT
)()( DD ONRF
)()( DD ONSUPER
Nível de confiança de 95%
Analisando o ganho (%)
28
28
Quantificando o ganho (%)
29
Clientes Erro -40%
SUPER UT RF
50 [-14,18 : -13,41] [4,55 : 4,72] [1,19 : 1,28]
100 [-10,03 : -9,57] [2,95 : 3,03] [1,09 : 1,15]
Clientes Erro +40%
SUPER UT RF
50 [-69,26 : -66,2] [1,98 : 2,09] [7,17 : 7,31]
100 [-51,9 : -50,5] [1,51 : 1,59] [4,69 : 4,77]
29
Qual o impacto do erro de predição?
30
Conclusões e Trabalhos Futuros
31
Vale a pena reservar?
Não superprovisione (SUPER)
RF: 3,77%
UT: 3,19%
Erro de predição da carga de trabalho influencia o ganho e a escolha da heurística
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Melhoria das heurísticas
Cargas reais e outros tipos de aplicações SaaS
Investigar impacto da negação de serviço no mercado
sob demanda
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