Orquestração automatizada de serviços de rede em ambientes multi-nuvem

Abstract

RESUMO: Em um ambiente multi-nuvem, a alocação de serviços virtuais precisa de critérios bem definidos para que as tomadas de decisões estejam alinhadas às necessidades do usuário final e às restrições de nuvens heterogêneas, de forma a evitar possíveis degradações na aplicação ou na própria infraestrutura. Entretanto, existe uma lacuna de trabalhos que explorem os mecanismos capazes de fornecer dinamicamente as entradas para os diversos modelos de otimização desenvolvidos para resolver o problema de alocação multi-nuvem e aplicar a saída desses modelos nas nuvens comerciais de forma automatizada. Este trabalho, propõe um orquestrador que é capaz de receber parâmetros de configuração alinhados às políticas administrativas e acordos de nível de serviço definidos pelo usuário final, coletar autonomamente métricas dos serviços e da infraestrutura multi-nuvem, disponibilizá-los para um otimizador e aplicar as decisões de alocação dinâmica usando plataformas de nuvem comerciais. Para tal, foi desenvolvido um protótipo com tecnologias largamente utilizadas no mercado, além da utilização das plataformas de código aberto OpenStack e Open Source Mano. Resultados de experimentos comparativos entre diversos cenários demonstram a importância da automação deste processo e sua viabilidade, pois o ponto de vista da aplicação e o que é importante para o seu bom funcionamento é respeitado dentro dos limites de infraestrutura disponíveis, considerando inclusive métricas relacionadas diretamente ao usuário final.

ABSTRACT: In a multi-cloud environment, the allocation of virtual services needs well-defined criteria so that decision-making is aligned with the needs of the end user and the restrictions of heterogeneous clouds, in order to avoid possible degradations in the application or in the infrastructure itself. However, there is a lack of works that explore mechanisms capable of dynamically providing inputs for the various optimization models developed to solve the multi-cloud allocation problem and apply the output of these models in commercial clouds in an automated way. This work proposes an orchestrator that is able to receive configuration parameters aligned with administrative policies and service level agreements defined by the end user, autonomously collect metrics from services and multi-cloud infrastructure, make them available to an optimizer and apply the dynamic allocation decisions using commercial cloud platforms. To this end, a prototype was developed with technologies widely used in the market, in addition to the use of the open source platforms OpenStack and Open Source Mano. Results of comparative experiments between different scenarios demonstrate the importance of automating this process and its feasibility, since the application point of view and what is important for its proper functioning is respected within the limits of available infrastructure, including metrics directly related to the end user.