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Planejamento de Capacidade a Longo
Prazo Dirigido por Métricas de
Negócio para Aplicações SaaS
David Candeia, Raquel Lopes...
Considerando nossa
estimativa...

Planejamento de Capacidade
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Curto x Longo Prazo
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A era “pré-cloud”...

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A era “cloud”...
Provedor de IaaS

Mercado Sob
Demanda

Mercado de
Reserva

- Menor custo de
uso para instâncias
pouco uti...
Especificando melhor nosso contexto

Provedor de
SaaS

Provedor de
IaaS

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Vale a pena reservar?
 ( D)   ( D)   ( D)
(lucro  receita  custo)
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 ( D)   ( D)   ( D)
(lucro  receita  custo)
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 ( D)   ( D)   ( D)
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 ( D)   ( D)   ( D)
(lucro  receita  custo)
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Como planejar...

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Rede de Filas (RF)
75% de utilização

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Utilização de Recursos (UT)

Analisando os custos do provedor de
IaaS1  47,8% de utilização

1 – Amazon EC2 - http://aws....
Superprovisionamento (SUPER)

Reserva 20%1 da maior quantidade estimada de
instâncias usando apenas um tipo de instância
s...
Estratégia aversa ao uso do mercado
de reservas (ON)

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Estratégia Ótima (OP)

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Avaliação
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Provedor de SaaS

Provedor de
IaaS

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Para compararmos...

100  A ( D)   B ( D) 
ganho A ( D), B ( D)  
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SUPER ( D)  ON ( D)  UT ( D)  RF ( D)

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Nível de confiança de 95%
ON ( D)  UT ( D)
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ON ( D)  SUPER ( D)
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Nível de confiança de 95%
UT ( D)  ON ( D)
RF ( D)  ON ( D)
SUPER ( D)  ON ( D)
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Analisando o ganho (%)

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Quantificando o ganho (%)
Clientes

Erro -40%
SUPER

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Qual o
impacto
do erro de
predição?

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Conclusões e Trabalhos Futuros
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Vale a pena reservar?
 Não superprovisione (SUPER)
 RF: 3,77%
 UT: 3,19%
 Erro de predição da carga de trabalho
influe...
Melhoria das
heurísticas

Cargas reais e outros tipos de
aplicações SaaS

Investigar impacto da negação
de serviço no merc...
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  1. 1. Planejamento de Capacidade a Longo Prazo Dirigido por Métricas de Negócio para Aplicações SaaS David Candeia, Raquel Lopes, Ricardo Araújo 1
  2. 2. Considerando nossa estimativa... Planejamento de Capacidade 2
  3. 3. 3
  4. 4. Curto x Longo Prazo 4
  5. 5. A era “pré-cloud”... 5
  6. 6. A era “cloud”... Provedor de IaaS Mercado Sob Demanda Mercado de Reserva - Menor custo de uso para instâncias pouco utilizadas - Menor QoS - Custo de uso + taxa de reserva - Maior QoS 6
  7. 7. Especificando melhor nosso contexto Provedor de SaaS Provedor de IaaS 7
  8. 8. Vale a pena reservar?
  9. 9.  ( D)   ( D)   ( D) (lucro  receita  custo) 9
  10. 10.  ( D)   ( D)   ( D) (lucro  receita  custo) 10
  11. 11.  ( D)   ( D)   ( D) (lucro  receita  custo) 11
  12. 12.  ( D)   ( D)   ( D) (lucro  receita  custo) 12
  13. 13. Como planejar... 13
  14. 14. Rede de Filas (RF) 75% de utilização 14
  15. 15. Utilização de Recursos (UT) Analisando os custos do provedor de IaaS1  47,8% de utilização 1 – Amazon EC2 - http://aws.amazon.com/ec2/ 15
  16. 16. Superprovisionamento (SUPER) Reserva 20%1 da maior quantidade estimada de instâncias usando apenas um tipo de instância superprovido! 1 – Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Computing. Armando Fox et. Al. 16
  17. 17. Estratégia aversa ao uso do mercado de reservas (ON) 17
  18. 18. Estratégia Ótima (OP) 18
  19. 19. Avaliação 19
  20. 20. Provedor de SaaS Provedor de IaaS 20
  21. 21. 21
  22. 22. 22
  23. 23. 23
  24. 24. Para compararmos... 100  A ( D)   B ( D)  ganho A ( D), B ( D)    B ( D) 24
  25. 25. SUPER ( D)  ON ( D)  UT ( D)  RF ( D) 25
  26. 26. Nível de confiança de 95% ON ( D)  UT ( D) ON ( D)   RF ( D) ON ( D)  SUPER ( D) 26
  27. 27. Nível de confiança de 95% UT ( D)  ON ( D) RF ( D)  ON ( D) SUPER ( D)  ON ( D) 27
  28. 28. Analisando o ganho (%) 28 28
  29. 29. Quantificando o ganho (%) Clientes Erro -40% SUPER UT RF 50 [-14,18 : -13,41] [4,55 : 4,72] [1,19 : 1,28] 100 [-10,03 : -9,57] [2,95 : 3,03] [1,09 : 1,15] Clientes Erro +40% SUPER UT RF 50 [-69,26 : -66,2] [1,98 : 2,09] [7,17 : 7,31] 100 [-51,9 : -50,5] [1,51 : 1,59] [4,69 : 4,77] 29 29
  30. 30. Qual o impacto do erro de predição? 30
  31. 31. Conclusões e Trabalhos Futuros 31
  32. 32. Vale a pena reservar?  Não superprovisione (SUPER)  RF: 3,77%  UT: 3,19%  Erro de predição da carga de trabalho influencia o ganho e a escolha da heurística 32
  33. 33. Melhoria das heurísticas Cargas reais e outros tipos de aplicações SaaS Investigar impacto da negação de serviço no mercado sob demanda 33
  34. 34. 34
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