Tesis "Plataforma para el Monitoreo de Recursos en Entornos de Nube Privada Orientada a Sistemas de Base de Datos"
Alumno: Jorge Antonio Pérez Espinoza
Asesor: Dr. Víctor Jesús Sosa Sosa
Sinodales: Dr. Hiram Galeana Zapién, Dr. Iván López Arévalo
Resumen:
El actual crecimiento de las nubes privadas involucra mayores esfuerzos en el manejo de este tipo de infraestructuras, y herramientas eficientes de monitoreo son requeridas tanto para proveedores como consumidores. El monitoreo de entornos de nube involucra tareas complejas de extracción y el manejo de grandes cantidades de datos generados por cientos o miles de recursos físicos y virtuales. En este trabajo de tesis se presenta una plataforma para el monitoreo de nubes privadas basada en la distribución de los recursos monitoreados, esta distribución permite proveer balanceo de carga y tolerancia a fallos en un solo servicio. La plataforma incluye un componente llamado Metasensor que se encuentra instalado en cada uno de los recursos físicos y virtuales de la nube, está encargado de extraer el estado de dichos recursos. Para la recolección de los datos extraídos se incluyó un componente llamado Recolector, éste se encarga de recibir, procesar y almacenar los datos generados por los Metasensores. Se incluyó un componente Distribuidor que se encarga de asignar los recursos que emergen en la nube a uno de los Recolectores disponibles para iniciar su monitoreo, para la asignación se utilizó PAA, una estrategia propuesta para distribuir y balancear la carga. De acuerdo a las resultados de la experimentación, el esquema de distribución utilizando recolectores reduce los tiempos de respuesta en la generación de la vista global de la nube y proporciona un mejor balanceo de carga usando PAA comparado con Round Robin. Además, se comprobó que este enfoque distribuido previene la centralización de datos y provee tolerancia a fallos. Se validó la plataforma a través de la ejecución de benchmarks para sistemas de bases de datos ejecutándose en una nube
privada, donde se visualizó la distribución de cargas, la tolerancia a fallas y se obtuvo las métricas de monitoreo más representativas para este tipo de sistemas.
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Abstract:
The current growth of private clouds causes that more efforts be needed to manage this type of infrastructures and efficient monitoring tools be required by both providers and consumers. Cloud monitoring involves complex tasks of extraction and the handling of large amounts of data generated by hundreds or thousands of virtual and physical resources. This thesis presents a platform for monitoring private clouds based on the distribution of monitored resources, this distribution allows to provide load balancing and fault tolerance in a single service. The platform includes a component called Metasensor which is located in every virtual and physical resource of the cloud environment, it is in charge of extracting the state of these resources. For the collection of data extracted a component called Collector was included, it is in charge of receiving, storing and processing the data generated by the Metasensors. A component Distributor was included to allocate the resources emerging in the cloud to one of the available Collectors and start the monitoring process, the allocation is done using PAA, a strategy for distributing and balancing the load. According to results obtained, the distribution scheme using collectors allows to reduce the response time in the global view generation and provides better load balancing using PAA compared with Round Robin. It was also demonstrated that the distribution approach avoids data centralization and provides fault tolerance. The monitoring platform was validated by executing benchmarks for database system, where it was observed the behavior of the workload distribution and fault tolerance strategies and how the most representative monitoring metrics for this type of systems were obtained.