Space4Cloud. An approach to system performance and cost evaluation for CLOUD

Cloud Computing is assuming a relevant role in the world of web applications and web services. On the one hand, cloud technologies allow to realize dynamic systems which are able to adapt their performance to workload fluctuations. On the other hand, these technologies allow to eliminate the burden related to the purchase of the infrastructure, allowing more flexible pricing models based on the actual resource utilization. Last, but not least, is the possibility to completely delegate to the Cloud Provider intensive tasks as the management and the maintenance of the cloud infrastructure. Moreover, the usage of cloud systems can lead to relevant issues, which mainly derive from the lack of technology standards and from the intrinsic characteristics of such geographically distributed systems. For example, we can mention the lock-in effect related to the portability of cloud applications, the problem of data location and data security, the lack of interoperability between different cloud systems, the problem of performance and cost estimation. This thesis is focused on the problem of performance and cost estimation of cloud system at IaaS (Infrastructure-as-a-Service) and PaaS (Platform-asa- Service) level, which is crucial for service providers and cloud end users. These latter need valid comparison metrics, in order to choose whether or not to use cloud technologies and, above all, on which Cloud Provider they can rely. The derivation and the analysis of these metrics are not straightforward tasks, since cloud systems are geographically distributed, dynamic and therefore subject to high variability. In this context, the goal of the thesis is to provide a model-driven approach to performance and cost estimation of cloud systems. As we will see later in this thesis, the modelling of such systems has involved different abstraction levels, starting from the representation of cloud applications and ending with the modelling of cloud infrastructures belonging to specific Cloud Providers.

Il Cloud Computing sta assumendo un ruolo sempre più rilevante nel mondo delle applicazioni e dei servizi web. Da un lato, le tecnologie cloud permettono di realizzare sistemi dinamici che sono in grado di adattare le loro performance alla variazione del carico in ingresso. Dall’altro lato, queste tecnologie permettono di eliminare l’onere legato all’acquisto dell’infrastruttura per avvalersi invece di un più flessibile sistema di pagamento basato sull’utilizzo effettivo delle risorse. Non di minore importanza è infine la possibilità di delegare completamente ai Cloud Provider attività onerose come la gestione e la manutenzione dell’infrastruttura cloud. Esistono però anche delle problematiche rilevanti legate all’utilizzo dei sistemi cloud, principalmente derivanti dalla mancanza di standard tecnologici e dalle caratteristiche intrinseche di tali sistemi geograficamente distribuiti. Ad esempio possiamo citare il problema del lock-in che riguarda la portabilità delle applicazioni cloud, il problema della collocazione geografica e della sicurezza dei dati, la mancanza di interoperabilità tra diversi sistemi cloud, il problema della stima dei costi e delle performance. Questa tesi è focalizzata sul problema della stima dei costi e delle performance dei sistemi cloud a livello IaaS (Infrastructure-as-a-Service) e PaaS (Platform-as-a-Service), di fondamentale importanza per i fornitori di servizi. Questi ultimi necessitano di metriche di confronto valide per scegliere se utilizzare o meno tecnologie cloud e, soprattutto, a quale Cloud Provider affidarsi. La derivazione e l’analisi di queste metriche sono tutt’altro che banali, dato che i sistemi cloud sono geograficamente distribuiti, dinamici e dunque soggetti ad elevata variabilità. In questo contesto, l’obiettivo della tesi è di fornire un approccio modeldriven per la stima dei costi e delle performance dei sistemi cloud. Come si vedrà in seguito, la modellazione di tali sistemi ha coinvolto diversi livelli di astrazione, partendo dalla rappresentazione delle applicazioni cloud per finire con la modellazione delle infrastrutture di alcuni specifici Cloud Provider.