| Summary: | === Along the last years, an increasing number of enterprises have turned to computational capacity outsourcing as a financially attractive approach to host their online services. This dissertation considers the scenario where many different third-party transactional Web services are hosted in a shared infrastructure. The focus is on the capacity management of these infrastructures, which consist in finding the most cost-effective way to allocate the available resources, aiming at maximizing the provider's business objective, i.e., total profit.The emergence of new demands by the clients impose additional operational problems to the capacity management of theses shared infrastructures. Furthermore, current Web services demand multi-tier hosting platforms, e.g., presentation, application and database tiers. The task of capacity management of such a multi-tier infrastructure is further challenging as a result of the higher system complexity. Capacity management of hosting infrastructures have traditionally focused on performance objectives. However, quality of service provided to the hosted applications and, ultimately, the provider's profit, depend also on other aspects, such as security attacks and energy constraints.This dissertation extends a previous framework based on a single-tier infrastructure model to capture, more accurately, the main trade-offs of multi-tier infrastructures. The solution presented also captures, in an unified framework, the key performance and cost trade-offs that arise when operating under security attacks and energy constraints. The main contributions are: (1) a more accurate multi-tier performance model, that captures application-specific bottlenecks and the inherent parallelism of multi-tier platforms, (2) a flexible business model, with adaptive contracts for periods when security attacks or energy constraints are in effect, and (3) a new and much more complex optimization model, combining both performance and business models, responsible for calculating the capacity allocation decisions.The new approach is evaluated through simulation experiments with synthetic and realistic workloads in various scenarios. The results show that the new multi-tier solution is far more cost-effective, in terms of the provider's attained profit, than the previous approach, which it is built from, that employs a single-tier performance model. It also significantly outperforms static capacity allocation for heavy and heterogeneous workloads. The framework can minimize the impacts of security attacks and energy constraints through conscious capacity allocation decisions. Finally, adaptive contracts can be used to find a compromise between the provider's and its clients' interests. === Ao longo dos últimos anos, um número crescente de empresas vem utilizando terceirização de capacidade computacional como uma abordagem financeiramente atrativa para hospedar seus serviços. Esta dissertação considera o cenário onde diferentes serviços Web transacionais de terceiros são hospedados numa infra-estrutura compartilhada. O foco é no gerenciamento de capacidade dessas infra-estruturas, o que consiste em alocar os recursos disponíveis entre os serviços hospedados de forma a maximizar os objetivos de negócio, isto é, o lucro total, do provedor.O surgimento de novas demandas por parte dos clientes impõe desafios operacionais inéditos ao problema de gerenciamento de capacidade dessas infra-estruturas compartilhadas. Além disso, serviços Web atuais demandam plataformas de hospedagem multicamadas, por exemplo, camadas de apresentação, aplicação e banco de dados. O gerenciamento de capacidade de uma infra-estrutura multicamadas fica ainda mais desafiador devido à maior complexidade do sistema. Ao longo dos últimos anos, os esforços da área de gerenciamento têm tradicionalmente focado apenas em objetivos de desempenho. Porém, a qualidade do serviço provido às aplicações hospedadas, e, por fim, o lucro obtido pelo provedor, dependem também de outros aspectos, como segurança e restrições de energia. Esta dissertação estende um arcabouço prévio baseado na modelagem da infra-estrutura em uma única camada, para capturar, de forma mais precisa, os componentes principais de infra-estruturas multicamadas. A solução apresentada captura ainda, num arcabouço unificado, os compromissos chave de desempenho e custo que surgem quando operando sob ataques de segurança e restrições de energia. As principais contribuições são: (1) um modelo de desempenho multicamadas mais preciso, que captura heterogeneidade de aplicações e o paralelismo inerente a plataformas multicamadas, (2) um modelo de negócio flexível, com contratos adaptativos para períodos de ataques de segurança ou restrições de energia e (3) modelos de otimização muito mais complexos, responsáveis por calcular as decisões de alocação de capacidade, combinando os modelos de desempenho e negócio.A nova abordagem é avaliada através de simulação com cargas sintéticas e cargas realistas, em vários cenários. Os resultados mostram que nova solução multicamadas é significativamente mais eficaz, em termos do lucro obtido pelo provedor, do que a abordagem anterior sobre a qual foi construída, que usa um modelo de desempenho de camada única. Ela também supera significativamente alocação estática de capacidade para cargas pesadas e heterogêneas. O arcabouço consegue minimizar os impactos de ataques de segurança e restrições de energia através da alocação consciente de capacidade, por exemplo minimizando os recursos desperdiçados com requisições ilegítimas. Por último, contratos adaptativos podem ser utilizados para encontrar um compromisso entre os interesses do provedor e de seus clientes.
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