[DISSERTAÇÃO DE MESTRADO] Orquestração de Cloud-Network Slices Orientada à Predição de Métricas de Serviço a Partir do Monitoramento da Infraestrutura

Local: 
Defesa realizada através de vídeo Conferência
Data de Defesa: 
27/08/2020 - 12:00
Banca examinadora: 
Rafael Pasquini - FACOM/UFU(orientador)
Raquel Fialho de Queiroz Lafetá - SI/UNIESSA(coorientadora)
Rodrigo Sanches Miani - FACOM/UFU
Erika Rosas Olivos - SANTIAGO/CHILE

Este trabalho, inserido no contexto do projetoNovel Enablers for Cloud Slices(NECOS),visava a proposta de um orquestrador de recursos de nuvem de provedores federados.Dada a natureza do projeto NECOS, o orquestrador deveria gerenciar parcelas de recur-sos dessa nuvem federada, chamadas de fatias. Graças a diversidade dos recursos quepoderiam compor essa fatia e visando manter oService Level Agreementdos clientes daplataforma para com seus usuários finais, foi desenvolvida uma estratégia automatica-mente customizável de orquestração, baseada em aprendizado de máquina. Redes Neu-rais Recorrentes foram usadas para prever valores futuros de uma métrica indicadora deperformance. Com base nessa predição, o orquestrador deveria disparar ações de redi-mensionamento dos recursos da fatia, tanto no sentido de aumentar a capacidade paraacomodar altas cargas, quanto reduzir essa capacidade a fim de economizar recursos emcaso de baixa demanda. A criação do protótipo do orquestrador aliada aos experimentosexecutados mostram que é possível, viável e adequado o uso da estratégia proposta.