Escalonamento de máquinas virtuais baseado em custo e tolerante a anomalias de tráfego de rede para Dados-como-Serviço

Palavras-chave: Cloud computing, Dados-como-Serviço, análise de tráfego de rede, detecção de anomalias, escalonamento baseado em custo

Resumo

Os serviços de computação em nuvem são executados em diferentes níveis de abstração, envolvendo mais de um tipo de provedor, que alterna entre os papéis de cliente e provedor. Prejuízos causados por falhas são propagados nos diferentes níveis. Mecanismos para reduzir custos e prejuízos são importantes dada a larga escala. Neste trabalho foi proposto um modelo para escalonamento baseado em custo integrado ao mecanismo de detecção de anomalias de tráfego.  O modelo de negócio de Dados-como-Serviço (DaaS) foi utilizado como estudo de caso para avaliar o impacto de anomalias. Os resultados demonstraram melhorias significativas na redução de custos e as perdas financeiras foram reduzidas para entre 15% e 26% dos valores convencionais.

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Publicado
2020-09-17
Como Citar
[1]
Oliveira, A.C. e Spohn, M. 2020. Escalonamento de máquinas virtuais baseado em custo e tolerante a anomalias de tráfego de rede para Dados-como-Serviço. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 12, 3 (set. 2020), 85-96. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.v12i3.11220.
Seção
Artigo Original
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