Análise de desempenho e de disponibilidade do Ambiente Virtual de Aprendizagem na Nuvem Privada Apache CloudStack
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2019
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A computação em nuvem é um paradigma que oferece recursos computacionais deforma dinâmica por meio da Internet. As universidades e escolas vêm adotando cada vez mais os ambientes virtuais de aprendizagem para facilitar a comunicação entre alunos e professores e, assim, existe uma necessidade de uma avaliação de desempenho do ambiente virtual de aprendizagem em softwares de computação em nuvem.Este trabalho realiza a avaliação de desempenho do Ambiente Virtual de Aprendizagem Moodle em nuvem privada. Foi proposta uma metodologia para a realização das medições e modelagem do sistema. Essa metodologia faz uso do modelo de desempenho proposto em rede de Petri estocástica para avaliar métricas de tempo de resposta e vazão. Além dos modelos de desempenho, modelos de disponibilidade foram feito sem diagrama de blocos de confiabilidade e em rede de Petri estocástica. Este trabalho apresenta quatro estudos de casos realizados para ilustrar a aplicabilidade da metodologia e dos modelos propostos em um ambiente real, montado em laboratório, com o Moodle configurado em uma nuvem privada com Apache CloudStack. O primeiro estudo de caso avalia a capacidade do sistema utilizando as métricas de vazão e tempo de resposta em uma máquina virtual com duas configurações distintas. O segundo estudo de caso avalia as medições das métricas de utilização de CPU, utilização de memória e taxa de escrita do HD para observação do comportamento do sistema durante os testes. O terceiro estudo de caso valida o modelo de desempenho em SPN.E o último estudo de caso avalia o impacto da disponibilidade no modelo de desempenho. Os resultados mostram que o modelo de desempenho foi prático e eficiente para quantificar as métricas de interesse.
Palavras-chave
Referência
SILVA, Alison Vinicius Gomes da. Análise de desempenho e de disponibilidade do Ambiente Virtual de Aprendizagem na Nuvem Privada Apache CloudStack. 2019. 56 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Departamento de Computação, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2019.