A computaÃÃo em nuvem à um paradigma de computaÃÃo emergente e bem sucedido que oferece serviÃos por demanda. Com o crescimento exponencial da quantidade de dados utilizados pelas aplicaÃÃes atuais, os bancos de dados NoSQL, que sÃo sistemas inerentemente distribuÃdos, tÃm sido usados para gerenciar dados na Nuvem. Nesse cenÃrio, à fundamental que os provedores de serviÃos em nuvem garantam a Qualidade de ServiÃo (QoS) por meio do cumprimento do contrato Service Level Agreement (SLA) enquanto reduz os custos operacionais relacionados a overprovisioning e underprovisioning. Mecanismos de QoS podem se beneficiar fortemente de modelos de desempenho preditivos que estimam o desempenho para uma dada configuraÃÃo do sistema NoSQL e da carga de trabalho. Com isso, estratÃgias de elasticidade podem aproveitar esses modelos preditivos para fornecer meios de adicionar e remover recursos computacionais de forma mais confiÃvel. Este trabalho apresenta uma abordagem para modelagem de desempenho genÃrica para banco de dados NoSQL em termos de mÃtricas de desempenho baseadas no SLA capaz de capturar o efeitos nÃo-lineares causados pelo aspectos de concorrÃncia e distribuiÃÃo. Adicionalmente, à apresentado um mecanismo de elasticidade para adicionar e remover nÃs sistema NoSQL baseado em modelos de desempenho. Resultados de avaliaÃÃo experimental confirmam que a modelagem de desempenho estima as mÃtricas de forma acurada para vÃrios cenÃrios de carga de trabalho e configuraÃÃes do sistema. Por fim, a nossa estratÃgia de elasticidade à capaz de garantir a QoS enquanto utiliza os recursos de forma eficiente.
Cloud computing is a successful, emerging paradigm that supports on-demand services. With the exponential growth of data generated by present applications, NoSQL databases which are inherently distributed systems have been used to manage data in the cloud. In this scenario, it is fundamental for cloud providers to guarantee Quality of Service (QoS) by satisfying tho Service Level Agreement (SLA) contract while reducing the operational costs related to both overprovisioning and underprovisioning. Thus QoS mechanisms can greatly benefit from a predictive model that estimates SLA-based performance metrics for a given cluster and workload configuration. Therewith, elastic provisioning strategies can benefit from these predictive models to provide a reliable mechanism to add and remove resources reliably. In this work, we present a generic performance modeling for NoSQL databases in terms of SLA-based metrics capable of capturing non-linear effects caused by concurrency and distribution aspects. Moreover we present a elastic provisioning mechanism based on performance models. Results of experimental evaluation confirm that our performance modeling can accurately estimate the performance under a wide range of workload configurations and also that our elastic provisioning approach can ensure QoS while using resources efficiently.
