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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
)()()( DDD
)( custoreceitalucro
11
)()()( DDD
)( custoreceitalucro
12
)()()( DDD
)( custoreceitalucro
Como planejar...
13
Rede de Filas (RF)
14
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!
16
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)
19
Avaliação
20
Provedor de SaaS Provedor de IaaS
21
22
23
Para compararmos...
24
)(
)()(100)(),(
D
DDDDganho
B
BABA
25
)()()()( DDDD RFUTONSUPER
26
)()( DD UTON
)()( DD RFON
)()( DD SUPERON
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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