| Título: | Avaliação de máquinas preemptáveis nos provedores de nuvem pública Amazon e Google |
| Autor(es): | Soares, Jonas Prado |
| Orientador(es): | Araújo, Aletéia Patrícia Favacho de |
| Assunto: | Nuvem (Computação)
Computação em nuvem |
| Data de apresentação: | 30-Jun-2019 |
| Data de publicação: | 14-Out-2021 |
| Referência: | SOARES, Jonas P. Avaliação de máquinas preemptáveis nos provedores de nuvem pública Amazon e Google. 2019. 66 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019. |
| Resumo: | No contexto contemporâneo, no qual diversas empresas e organizações possuem grandes
demandas por recursos computacionais, cada vez mais provedores de nuvem pública
surgem no mercado. Diante disso, a escolha do serviço e do provedor mais adequados
se torna um desafio não trivial para usuários. Nesse contexto, este trabalho propõe uma
análise comparativa sobre máquinas preemptáveis oferecidas por provedores de nuvem
pública, as quais podem ser finalizadas em situações onde seus recursos computacionais
são necessários em outras tarefas do provedor do serviço. Para isso, são executados testes
experimentais em instâncias oferecidas pelos provedores, utilizando benchmarks. O tra-
balho conclui, a partir dos resultados de custo e de performance obtidos, quais instâncias,
provedores e regiões são mais indicados para cargas de trabalho similares aos benchmarks
executados. |
| Abstract: | In the contemporary context, in which several companies and organizations have great
demands for computational resources, more and more public cloud providers arise on the
market. Therefore, choosing the right service and provider becomes a non-trivial challenge
for users. In this context, this paper proposes a comparative analysis on preemptible
machines offered as a service by public cloud providers. For that goal, experimental tests
are executed in instances offered by the providers, using benchmarks. The work concludes,
from the results of cost and performance obtained, which instances, providers, and regions
are best suited for benchmarked workloads. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019. |
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| Aparece na Coleção: | Engenharia da Computação
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