Publicação: Construção de mecanismo para suportar a predição de tempos de resposta do Cassandra a partir de métricas de infraestrutura
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Neste trabalho é realizado um estudo em torno de um serviço de armazenamento de dados não relacional, buscando a construção de um mecanismo que consiga estimar o valor de métricas de qualidade de serviço, a partir de estatísticas da infraestrutura do serviço. Essa predição pode possibilitar que degradações na qualidade do serviço sejam identificadas em tempo hábil de se efetuar contramedidas preventivas. Um ambiente de testes foi implementado para simular interações entre o serviço e clientes, ao mesmo tempo em que foram coletados os conjuntos de dados referentes às métricas de qualidade de serviço e estatísticas de infraestrutura. Experimentos foram realizados no sentido de induzir padrões de carga no serviço e observar a oscilação causada na qualidade de serviço recebida por um cliente. Com os conjuntos de dados necessários extraídos, um método de aprendizado de máquina foi utilizado para gerar um modelo que conseguisse, a partir de amostras referentes ao estado da infraestrutura do serviço, predizer os valores de uma métrica de qualidade de serviço que um cliente receberia. Demonstramos que o efeito causado pelas variações de carga são claramente perceptíveis na observação de um cliente e que é possível criar um modelo que estima valores de métricas de qualidade de serviço a partir de estatísticas de infraestrutura. Finalmente, demonstramos também que é possível reduzir drasticamente o conjunto de estatísticas utilizadas no treinamento do modelo de aprendizado de máquina sem que haja degradação na qualidade da estimação.
Abstract
Palavras-chave
Predição de Métricas, Apache Cassandra, Métricas de Qualidade de Serviço, Aprendizado de Máquina, Metrics Prediction, Quality of Service Metrics, Machine Learning
Citação
CUNHA, Ian Resende da. Construção de mecanismo para suportar a predição de tempos de resposta do Cassandra a partir de métricas de Infraestrutura. 2019. 41 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019.
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