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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.55.2016.tde-29032016-114401
Document
Author
Full name
Rafael Mira de Oliveira Libardi
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2015
Supervisor
Committee
Estrella, Júlio Cezar (President)
Marcondes, Cesar Augusto Cavalheiro
Souza, Paulo Sergio Lopes de
Title in Portuguese
Desenvolvimento de mecanismos para auxiliar no estudo e seleção de técnicas de armazenamento distribuído de arquivos em ambientes de computação multinuvem
Keywords in Portuguese
Armazenamento de arquivos
Avaliação de desempenho
Computação em nuvem
Dispersão de dados
Abstract in Portuguese
O armazenamento de arquivos e dados está seguindo um paradigma de mudança para a Internet utilizando a nuvem. Porém, este processo ainda gera algumas dúvidas em relação à segurança e a disponibilidade dos arquivos. Este projeto de mestrado propõe criar uma camada de abstração entre diversos servidores de armazenamento público, sem infraestrutura adicional, e possibilitar ao usuário comum um método de armazenamento distribuído, com maior redundância e segurança se comparada às abordagens atuais de armazenamento. Outro aspecto importante deste projeto foi criar uma ferramenta que seja flexível o suficiente para ser fácil de ser utilizada por outros pesquisadores para avaliar novas técnicas de armazenamento e seleção automática de estratégias de dispersão. Este projeto foi feito utilizando conceitos de dispersão de arquivos e de mecanismos de seleção automática utilizando atributos de QoS. A primeira contribuição foi um protótipo denominado FlexSky que implementa os mecanismos de dispersão utilizados. Devido a quantidade grande de parâmetros para se escolher no processo de dispersão, foi necessário desenvolver um mecanismo que reduzisse a quantidade de parâmetros para que um usuário comum consiga utilizar a ferramenta. Este mecanismo foi a segunda contribuição (MSSF), no qual foi criado um modelo baseado em otimização linear inteira para realizar a seleção automática de estratégias de armazenamento multinuvem. Para se avaliar as contribuições foram propostos testes qualitativos de usabilidade da ferramenta e teste quantitativos de desempenho dos processos da ferramenta. Os resultados sugerem que a ferramenta FlexSky facilitou o estudo destes mecanismos de dispersão e possibilita uma avaliação de desempenho deles. Jà o MSSF consegue a partir de atributos de QoS escolher uma estratégia ótima que maximize os parâmetros desejados do processo de dispersão para diversos casos considerando diferentes quantidades de módulos e de provedores.
Title in English
Development of mechanisms to ease the study and selection of distributed file storage techniques in muticloud computing envieronments
Keywords in English
Cloud computing
Data dispersal
File storage
Performance evaluation
Abstract in English
Data and file storage is moving to the Internet using the cloud approach. However, this process still creates issues related to security and availability. This project creates an abstraction layer among several public storage servers, without the need for additional infrastructure, enabling regular users to use a distributed storage method with increased redundancy and security comparing to current techniques. Another important aspect of this project was to create a tool flexible enough to be easy for other researchers to evaluate new dispersal techniques. The first contribution was a prototype named FlexSky, which implements the studied dispersal mechanisms. Due to the big amount of parameters to choose from during the dispersal process, it was needed to develop a mechanism to reduce the amount of user input parameters so a regular user can use the tool. This mechanism was the second contribution (MSSF) and it is composed of a model based on integer linear optimization that automatically selects multicloud dispersal strategies. The evaluation phase was composed of qualitative usability tests and quantitative performance tests. The results suggests that the FlexSky tool made the study of dispersal mechanisms easier and enables to evaluate their performance. MSSF results shown that using QoS attributes, MSSF can choose an optimal dispersal strategy which maximizes and minimizes the required QoS attributes considering several modules and providers.
 
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Publishing Date
2016-05-03
 
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