Titelaufnahme

Titel
On monitoring and analyzing elastic cloud systems / von Daniel Moldovan
VerfasserMoldovan, Daniel
Begutachter / BegutachterinDustdar, Schahram ; Truong, Hong-Linh
ErschienenWien, Dezember 2015
Umfangxxi, 148 Seiten : Diagramme
HochschulschriftTechnische Universität Wien, Dissertation, 2016
Anmerkung
Zusammenfassung in deutscher Sprache
SpracheEnglisch
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Cloud Computing / Elastischen Computing / Cloud-System / Überwachung / Analysierung / Kosteneffizienz
Schlagwörter (EN)Cloud Computing / Elastic Computing / Cloud System / Monitoring / Analysis / Cost Efficiency
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-82258 Persistent Identifier (URN)
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On monitoring and analyzing elastic cloud systems [7.31 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Der derzeitige Stand der Technik in Cloud Computing und Virtualisierung ermöglicht die Entwicklung von komplexen elastischen Cloud-Systemen. Die Komponenten solcher Systeme können als virtuelle Container oder virtuelle Maschinen von mehreren Cloud-Anbietern in verschiedensten Ausprägungen gehostet werden. Um solche Systeme zu bauen und sowohl automatisch als auch manuell zu verwalten, müssen einige anspruchsvolle Herausforderungen bewältigt werden. Diese Herausforderungen zeigen sich in den unterschiedlichen Phasen des Lebenszyklusses eines solchen Cloud-Systems und umfassen die Bereiche Entwurf, Bereitstellung und Laufzeitkontrolle. Erstens, für die Bereitstellung eines elastischen Systems, ist es wichtig, die vom Cloud-Anbieter bereitgestellten Angebote auszuwählen die die erforderlichen Elastizitätskriterien unterstützen. Da elastische Systeme sowohl ihre Struktur, als auch die konsumierten Cloud-Dienste zur Laufzeit verändern, ist es wichtig diese nach der Bereitstellung zu überwachen und zu analysieren. Während elastische Systeme aufgrund steigender Leistungsanforderungen hochskalieren, sind die dabei entstehende Kosten der Hauptgrund die verwendeten Ressourcen wieder zu reduzieren. Deshalb ist es wichtig Entwicklern solcher Systeme die Möglichkeit zu bieten die Kosten von Systemen, die in öffentlichen Clouds laufen, zu überwachen und deren Kosteneffizienz zu analysieren. Der Beitrag dieser Arbeit ist eine Reihe von Konzepten, Techniken und Algorithmen zur Analyse von elastischen Cloud-Systemen. Wir wollen damit deren Entwurf, Implementierung und Laufzeitmanagement verbessern, in dem wir die relevanten Informationen für die jeweiligen Phasen zur Verfügung stellen. Wir quantifizieren die Elastizitätsfähigkeit von Cloud-Diensten, und bestimmen welche Cloud-Dienste die nötige Elastizität bereitstellen und darüber hinaus die Anforderungen an Ressourcen, Qualität und Kosten erfüllen. Für die Überwachung von elastischen Systemen stellen wir ein Modell, Techniken und unterstützende Werkzeuge vor, die die Komposition von Systemmetriken zur Erlangung der erforderlichen Informationen auf dem geforderten Niveau ermöglichen. Zur Charakterisierung des Verhaltens von elastischen Systemen definieren wir die Konzepte: Elastizität und Pathway, und stellen Algorithmen für deren Bestimmung basierend auf Systemüberwachungsdaten bereit. Weiter konzentrieren wir uns auf die Elastizitätsbeziehungen in Cloud-Systemen. Wir ermöglichen damit verschiedenen Akteuren die Elastizitätsbeziehungen zu verstehen, welche das Laufzeitverhalten von komplexen Cloud-Systemen steuern. Abschließend beschäftigen wir uns mit den Themen der Kostenüberwachung und der Analyse der Kosteneffizienz von komplexen Cloud Systemen die in öffentlichen Clouds laufen. Wir definieren Algorithmen zur Kostenüberwachung elastischer Systeme und bestimmen welche Systemkomponenten kostengünstiger zu skalieren sind, als auch wann skaliert werden sollte. Wir überprüfen unsere Techniken auf einem IoT (Internet der Dinge) System, in dem wir Entwurf, Überwachung und Laufzeitelastizitätskontrolle unterstützen.

Zusammenfassung (Englisch)

Considering the current state of the art in cloud computing and virtualization, we are at a point in time in which one can develop complex elastic cloud systems. Such systems can have components/units hosted in virtual containers, inside virtual machines, using different cloud offerings (from IaaS to SaaS), potentially from multiple cloud providers. However, to build such systems, and manage them either automatically or through human-based control, there are several important challenges to be addressed at different stages of the system's life-cycle, from design, to deployment and run-time. First, for deploying an elastic system, it is crucial to select from the cloud providers the offerings which support the required system elasticity. After deployment, a major concern is monitoring and analyzing elastic systems, as they change their structure and used cloud services at run-time. While elastic systems are scaled-out due to performance requirements, cost is the main driver for scale-in. Thus, developers of such systems require support for monitoring the costs and analyzing cost efficiency of elastic systems running in public clouds. In this thesis we bring as contribution a series of concepts, techniques and algorithms for analyzing elastic cloud systems. We aim to facilitate their design, deployment, and run-time management, by providing information crucial at each of these stages. We aid in the design of elastic cloud systems by quantifying the elasticity capabilities of cloud services. We analyze which cloud services provide the necessary elasticity support and fulfill resources, quality, and cost requirements. For monitoring elastic systems we introduce a model, technique and supporting platform for composing system metrics, towards obtaining the required information at the needed level. For characterizing the behavior of elastic systems we define the concepts of elasticity and pathway, and provide algorithms for determining them based on multi-level monitoring information. We further focus on analyzing elasticity relationships in cloud systems, enabling different stakeholders, from developers to elasticity controllers, to understand the elasticity relationships governing the run-time behavior of complex cloud systems. Finally, we address the issue of monitoring costs and analyzing cost efficiency of elastic systems running in public clouds. We introduce a model for capturing the pricing schemes of cloud services. We define algorithms for monitoring costs of elastic systems, and evaluating which system component is more cost efficient to scale-in and when. We evaluate our techniques on a Data-as-a-Service elastic cloud system for IoT, by aiding in its design, monitoring, and run-time elasticity control.