Uma solução para o desenvolvimento de aplicações distribuídas visando o gerenciamento automático de recursos no cenário de computação em nuvem.

• Main Author: Walter Akio Goya
• Other Authors: Marcos Antonio Simplicio Junior
• Language: Portuguese
• Published: Universidade de São Paulo 2014
• Subjects: Aplicações distribuídas; Computação em nuvem; Gerenciamento automático de recursos; Middleware; Automatic resource management; Cloud computing; Distributed applications
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-16112015-111634/

Na segunda metade dos anos 2000, foram desenvolvidos projetos de pesquisa para o desenvolvimento de plataformas visando facilitar a criação de aplicativos para o ambiente de nuvem. A partir de estudos sobre as soluções de elasticidade para nuvens de computação desenvolvidas, observou-se a concentração de soluções de elasticidade com foco no gerenciamento de recursos de processamento e armazenamento para aplicações do tipo cliente-servidor. Porém, no caso das aplicações de distribuição de conteúdo, os recursos de rede que são limitados e também devem ser gerenciados de forma a evitar desperdícios. Devido a estas características, é interessante o desenvolvimento de uma plataforma aberta para a criação de aplicações distribuídas que auxiliem o gerenciamento de recursos e elasticidade no contexto de computação em nuvem. Esta dissertação apresenta o Trade Wind, uma solução que permite o desenvolvimento de aplicações e serviços distribuídos para o gerenciamento automático de recursos e elasticidade em nuvens de computação. A solução é composta por um modelo de desenvolvimento de soluções elásticas, um modelo de composição de aplicações a partir da implementação de funcionalidades e serviços, uma arquitetura e um middleware. Para a avaliação e validação da solução proposta foi implementado um protótipo de testes e uma aplicação de distribuição de fluxos de vídeo em tempo real, com redução automática de fluxos redundantes. Os resultados obtidos validaram o funcionamento da aplicação de prova de conceito adaptada para o funcionamento em conjunto com o Trade Wind, assim como sua funcionalidade adicional de fornecimento de fluxos de vídeo em multicanais. A aplicação de redução de fluxos redundantes provou reduzir pela metade o consumo de banda no cenário de teste configurado, tendo potencial de maior economia no caso de aumento do número de fluxos redundantes. === Research projects have started working on cloud computing platforms to help cloud applications to be developed in an easiest manner, from year 2000 on. Studies about cloud computing elasticity solutions showed many works were focusing in processing and storage resource management for client-server applications. However, only a small number of research works explore the potential of application contexts regarding network resource management (e.g., content distribution applications). Therefore it is interesting to develop an open platform for distributed applications development helping to manage resources and elasticity in clouds. This dissertation presents Trade Wind, a solution to help the development of distributed applications and services for cloud computing resource and elasticity management. The solution is composed by an elastic application development model, an application compostion model from features and services development, an architecture and a middleware. In order to evaluate and validate the suggested solution, it was developed a test prototype implementing an application for real time video streams distribution utilizing an automatic redundant streams reduction feature. The results collected from the test executions validate Trade Wind solution running the adapted proof of concept application. The tests also showed the multichannel feature added working in a adequate manner. The redundant streams reduction application has proven to reduce bandwidth consumption by the half in the configured test scenarios. And it also has potential to save more bandwidth resources in a scenario with higher number of redundant video streams.