Anais Sbrc2014

XXXII Simpsio Brasileiro de Redes de Computadores

e Sistemas Distribudos

5 a 9 de Maio de 2014

Florianpolis - SC

Anais

Trilha Principal e Salo de Ferramentas

Editora

Sociedade Brasileira de Computao (SBC)

Organizadores

Luciano Paschoal Gaspary (UFRGS)

Markus Endler (PUC-RIO)

Alfredo Goldman (USP)

Joni da Silva Fraga (UFSC)

Frank Siqueira (UFSC)

Realizao

Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)

Promoo


Laboratrio Nacional de Redes de Computadores (LARC)

Anais do 32 Simpsio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribudos SBRC 2014

i

Copyright 2014 da Sociedade Brasileira de Computao

Todos os direitos reservados

Capa: Vanessa Umbelino (PostMix)

Produo Editorial: Roberto Willrich (UFSC)

Cpias Adicionais:


Av. Bento Gonalves, 9500- Setor 4 - Prdio 43.412 - Sala 219

Bairro Agronomia - CEP 91.509-900 -Porto Alegre- RS

Fone: (51) 3308-6835

E-mail: [email protected]

Simpsio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribudos (32:

2014: Florianpolis, SC)

Anais / 32 Simpsio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas

Distribudos; organizado por Joni da Silva Fraga... [et al.] - Porto Alegre: SBC, c2014

1081 p.

SBRC 2014

Realizao: Universidade Federal de Santa Catarina

ISSN: 2177-496X

1. Redes de Computadores - Congressos. 2. Sistemas Distribudos- Congressos.

I. Fraga, Joni da Silva. II. Sociedade Brasileira de Computao. III. Ttulo.


ii

Promoo


Diretoria

Presidente

Paulo Roberto Freire Cunha (UFPE)

Vice-Presidente

Lisandro Zambenedetti Granville (UFRGS)

Diretora Administrativa

Renata de Matos Galante (UFRGS)

Diretor de Finanas

Carlos Andr Guimares Ferraz (UFPE)

Diretor de Eventos e Comisses Especiais

Altigran Soares da Silva (UFAM)

Diretora de Educao

Mirella Moura Moro (UFMG)

Diretor de Publicaes

Jos Viterbo Filho (UFF)

Diretora de Planejamento e Programas Especiais

Claudia Lage Rebello da Motta (UFRJ)

Diretor de Secretarias Regionais

Marcelo Duduchi Feitosa (CEETEPS)

Diretor de Divulgao e Marketing

Edson Norberto Caceres (UFMS)

Diretor de Relaes Profissionais

Roberto da Silva Bigonha (UFMG)

Diretor de Competies Cientficas

Ricardo de Oliveira Anido (UNICAMP)

Diretor de Cooperao com Sociedades Cientficas

Raimundo Jos de Araujo Macdo (UFBA)

Diretor de Articulao de Empresas

Avelino Francisco Zorzo (PUC-RS)


iii

Promoo


Conselho

Mandato 2013-2017

Alfredo Goldman (IME/USP)

Jos Palazzo Moreira de Oliveira (UFRGS)

Maria Cristina Ferreira de Oliveira (ICMC/USP)

Thais Vasconcelos Batista (UFRN)

Wagner Meira Junior (UFMG)

Mandato 2011-2015

Ariadne Carvalho (UNICAMP)

Carlos Eduardo Ferreira (IME - USP)

Jose Carlos Maldonado (ICMC - USP)

Luiz Fernando Gomes Soares (PUC-Rio)

Marcelo Walter (UFRGS)

Suplentes - 2013-2015

Alessandro Fabrcio Garcia (PUC-Rio)

Aline Maria Santos Andrade (UFBA)

Daltro Jos Nunes (UFRGS)

Karin Koogan Breitman (PUC-Rio)

Rodolfo Jardim de Azevedo (UNICAMP-IC)


iv

Promoo

Laboratrio Nacional de Redes de Computadores (LARC)

Diretoria 2012-2014

Diretor do Conselho Tcnico-Cientfico

Elias P. Duarte Jr. (UFPR)

Diretor Executivo


Vice-Diretora do Conselho Tcnico-Cientfico

Rossana Maria de C. Andrade (UFC)

Vice-Diretor Executivo

Paulo Andr da Silva Gonalves (UFPE)

Membros Institucionais

SESU/MEC, INPE/MCT, UFRGS, UFMG, UFPE, UFCG (ex-UFPB Campus Campina

Grande), UFRJ, USP, PUC-Rio, UNICAMP, LNCC, IME, UFSC, UTFPR, UFC, UFF,

UFSCar, CEFET-CE, UFRN, UFES, UFBA, UNIFACS, UECE, UFPR, UFPA,

UFAM, UFABC, PUCPR, UFMS, UnB, PUC-RS, UNIRIO, UFS e UFU.


v

Realizao

Comit de Organizao

Coordenao Geral

Joni da Silva Fraga (UFSC) Frank Siqueira (UFSC)

Coordenao do Comit de Programa

Luciano Paschoal Gaspary (UFRGS) Markus Endler (PUC-RIO)

Coordenao de Palestras e Tutoriais

Antonio Alfredo Ferreira Loureiro (UFMG)

Coordenao de Painis e Debates

Carlos Kamienski (UFABC)


vi

Realizao

Coordenao de Minicursos

Carlos Alberto Maziero (UTFPR)

Coordenao de Workshops


Coordenao do Salo de Ferramentas


Comit Consultivo

Dorgival Guedes (UFMG)

Jussara Almeida (UFMG)

Elias Procpio Duarte Jr (UFPR)

Jos Ferreira de Rezende (UFRJ)

Jacir Luiz Bordim (UnB)

Rafael Timteo de Sousa Jnior (UnB)

William Ferreira Giozza (UnB)


Jos Augusto Suruagy Monteiro (UFPE)


vii

Realizao

Organizao Local

Carlos Barros Montez (UFSC)

Edison Tadeu Lopes Melo (UFSC)

Guilherme Eliseu Rhoden (PoP-SC)

Leandro Becker (UFSC)

Mrio A. R. Dantas (UFSC)

Michelle Wangham (Univali)

Ricardo Felipe Custdio (UFSC)

Roberto Willrich (UFSC)

Rodrigo Pescador (PoP-SC)

Rmulo Silva de Oliveira (UFSC)

Secretaria do SBRC 2014

Juliana Clasen (UFSC)

Jade Zart (UFSC)


viii

Mensagem dos Coordenadores Gerais

Boas-vindas a todos os participantes do 32 Simpsio Brasileiro de Redes de

Computadores e Sistemas Distribudos (SBRC 2014). Atravs dos anos, o SBRC vem se

consolidando com um dos principais eventos cientficos da rea de Informtica no pas,

trazendo sempre conceitos e prticas inovadoras nas reas de Redes de Computadores e

Sistemas Distribudos. Nos sentimos extremamente honrados pela confiana em ns

depositada para realizar esse importante evento novamente em Florianpolis, Santa

Catarina.

O SBRC se caracteriza por proporcionar uma rica troca de ideias e experincias entre

professores, pesquisadores, profissionais e estudantes atuantes na rea de interesse do

simpsio. sempre um desafio manter o SBRC nos padres de qualidade que o tem

caracterizado em suas exitosas edies passadas.

A programao do SBRC 2014 engloba um conjunto de atividades bastante abrangente

e de alta qualidade tcnica. So 21 sesses tcnicas nas quais sero apresentados 66

artigos completos, selecionados por meio de um rigoroso trabalho de reviso,

envolvendo uma grande variedade de temas pertinentes e atuais relacionados s reas de

Redes de Computadores e Sistemas Distribudos. A programao inclui ainda cinco

palestras proferidas por pesquisadores internacionalmente renomados e trs painis

abordando temas extremamente atuais: SDN, 5G e BDaaS. So oferecidos seis

minicursos, voltados formao e atualizao dos participantes sobre tpicos

selecionados atravs de chamada pblica. Adicionalmente, nove workshops so

realizados em paralelo ao SBRC, focados em temas especficos e emergentes

relacionados rea de interesse do simpsio. Nesta edio, tambm homenageamos com

o prmio Destaque SBRC uma personalidade das reas de Redes de Computadores e

Sistemas Distribudos por sua contribuio significativa para a evoluo da pesquisa e

para a estruturao de uma slida comunidade cientfica no Brasil.

As excelentes atividades programadas nesta edio so produto dos esforos de seus

respectivos coordenadores. Um agradecimento muito especial a Markus Endler, Luciano

Gaspary, Antonio Loureiro, Carlos Kamienski, Carlos Ferraz, Carlos Maziero e Alfredo

Goldman pelo tempo e empenho na efetivao das vrias trilhas do SBRC 2014.

Por fim, exaltamos o trabalho intenso e extremamente competente realizado pelo

integrantes do Comit de Organizao Local. Agradecemos ainda s diretorias do SBC e

do LARC, promotores do SBRC, pela confiana depositada em ns, e pelo competente

apoio organizacional prestado pela equipe administrativa da SBC. Somos tambm

gratos aos integrantes do Comit Consultivo do SBRC e coordenao da Comisso

Especial de Redes de Computadores e Sistemas Distribudos da SBC, pelos

aconselhamentos e pelo suporte financeiro inicial prestado organizao do SBRC

2014. Gostaramos de agradecer ainda aos patrocinadores do simpsio: o Comit Gestor

da Internet no Brasil, s agncias governamentais de fomento CNPq, CAPES e

FAPESC e s empresas patrocinadoras por reconhecerem o SBRC como um evento

importante para o fomento pesquisa e inovao nas reas de redes de computadores e

sistemas distribudos.


ix

Mensagem dos Coordenadores Gerais

Por fim, agradecemos aos Departamentos de Automao e Sistemas e de Informtica e

Estatstica da UFSC, por prestarem o indispensvel suporte para a realizao do SBRC.

Desejamos a todos os participantes que tenham uma excelente estadia em Florianpolis

e que tirem proveito de todo o conhecimento que as atividades o SBRC 2014 tem a lhes

oferecer.


Frank Siqueira (UFSC)

Coordenadores Gerais do SBRC 2014


x

Mensagem dos Coordenadores do Comit de Programa

Ao longo de mais de trs dcadas de realizao, o SBRC tornou-se o mais importante

evento cientfico nacional em Redes de Computadores e Sistemas Distribudos, e um

dos mais concorridos na rea de Cincia da Computao. Nesta 32 edio, realizada em

Florianpolis, a comunidade continuou a prestigiar o evento com um excelente nmero

de submisses. De um total de 221 artigos completos submetidos, foram aceitos 66 para

apresentao e publicao, perfazendo uma taxa de aceitao em torno de 30%.

Os 221 artigos foram submetidos a uma avaliao criteriosa executada pelos 112

membros do Comit de Programa e por 133 revisores associados a eles. Cada artigo foi

avaliado por, pelo menos, 3 especialistas na rea, sendo que a maior parte dos artigos

recebeu 4 pareceres. Aps a etapa inicial de avaliao pelos revisores, os autores

tiveram a oportunidade de submeter uma rplica (rebuttal) aos revisores, prestando os

devidos esclarecimentos. Na sequncia, os revisores tiveram acesso aos rebuttals dos

artigos revisados e foram estimulados a discutir as avaliaes com os demais co-

revisores de cada artigo, com o objetivo de refletir sobre os seus pareceres e tentar

reduzir eventuais discrepncias nas avaliaes, culminando com recomendaes mais

coerentes sobre uma potencial aceitao ou rejeio do artigo. Para todos os artigos que

estavam na zona cinza (i.e., aqueles nem claramente aceitveis e nem claramente

rejeitveis), convidou-se, ento, mais um membro do Comit de Programa, especialista

no assunto, para avaliar os pareceres e dar uma opinio final sobre o destino de cada

artigo. Finalizando todo o processo de seleo, os resultados foram consolidados,

discutidos e homologados pelos membros do Comit de Programa.

Nos anais encontram-se os textos dos artigos completos selecionados, cobrindo tpicos

como redes de rdios cognitivos, redes veiculares, redes definidas por software, Internet

do futuro, computao em nuvem e segurana de redes e servios. Acreditamos que

esses tpicos refletem bem a diversidade e o vigor das iniciativas de pesquisa em curso

nas universidades, centros de pesquisa e empresas do Pas.

Como forma de promover uma maior visibilidade internacional dos excelentes trabalhos

conduzidos pela comunidade, os autores dos melhores artigos sero convidados a

submeter uma verso estendida de seus trabalhos para o Journal of Internet Services and

Applications (JISA), da Springer, ou para a Revista Brasileira de Redes de

Computadores e Sistemas Distribudos (RB-RESD). Alm disso, pela primeira vez na

histria do SBRC, todos os artigos aceitos para a Trilha Principal - e apresentados no

SBRC - sero publicados no IEEE Xplore, alavancando esses artigos para um novo

patamar de visibilidade.


xi

Mensagem dos Coordenadores do Comit de Programa

Gostaramos de expressar os nossos sinceros agradecimentos aos membros do Comit

de Programa e revisores pelo rduo trabalho realizado. A grande maioria dos pareceres

foi de uma qualidade excepcional, demonstrando grande objetividade, imparcialidade e

com muitas recomendaes para os autores. Ficamos muito satisfeitos, e sabemos que

somente com esse processo cuidadoso de avaliao e seleo de artigos que o alto nvel

de qualidade do Simpsio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribudos

pode ser mantido. Um agradecimento especial tambm vai aos coordenadores gerais

deste 32 SBRC professores Joni da Silva Fraga e Frank Siqueira pela confiana

depositada em nosso trabalho e pelo apoio prestado ao longo de todo o processo. Alm

disso, estendemos o nosso muito obrigado para a equipe de suporte do JEMS, que

atendeu prontamente os nossos pedidos. Por fim, queremos agradecer aos autores de

artigos e participantes do Simpsio pelo seu interesse no evento, bem como pelo

trabalho investido no aprimoramento dos artigos e na preparao das apresentaes.

Esperamos e desejamos que todos vocs apreciem a programao tcnica e que os

trabalhos e as conversas no caf sirvam de inspirao para novos projetos e

cooperaes. Tenham timos dias aqui em Floripa, a Ilha da Magia!

Florianpolis, maio de 2014.



Coordenadores do Comit de Programa


xii

Mensagem do Coordenador do Salo de Ferramentas

Bem-vindos ao Salo de Ferramentas do SBRC!

Ao ser chamado para organizar o Salo deste ano, fiquei particularmente contente, por

diversas razes. Primeiro, foi a minha estreia no quadro de organizadores do SBRC, eu

j havia participado antes como autor, apresentador, membro do comit de programa e

organizador de workshop. Mas, confesso que participar de forma mais efetiva na

organizao foi uma experincia muito enriquecedora. Saber um pouco de todo o

trabalho que h nos bastidores foi bastante motivador, ao menos espero cumprir de

forma satisfatria a parte que me coube.

Segundo, com a experincia que venho adquirindo aps o meu doutoramento, acredito

cada vez mais na importncia de aproximar a pesquisa em geral de algo mais concreto e

com potencial de aplicao na prtica. Neste sentido, a implementao de ferramentas

vai bem alm das simulaes, do pseudocdigo e de garantias de otimalidade.

Finalmente, o papel de coordenador deste evento foi extremamente facilitado, por duas

razes, o apoio do timo comit de programa e o alto nvel das ferramentas submetidas.

Neste ano, tivemos 18 submisses, sendo que destas 9 foram aceitas para apresentao.

Cada ferramenta foi revisada por ao menos trs revisores. Sendo que para as ferramentas

aceitas, no houve nenhuma recomendao negativa, aps uma fase de discusso entre

os revisores. O comit foi formado por 27 pesquisadores, sendo que foram indicados por

eles mais 4 revisores adicionais.

Para terminar, gostaria de agradecer todo o apoio que tive dos organizadores, Joni e

Frank, que pacientemente responderam s minhas dvidas e me apoiaram em tudo que

foi necessrio.

Um timo Salo a todos!!!!


Coordenador do Salo de Ferramentas


xiii

Comit de Programa do SBRC 2014

Aldri dos Santos (UFPR)

Alex Borges Vieira (UFJF)

Alfredo Goldman (IME-USP)

Aline Carneiro Viana (INRIA, Frana)

Ana Paula Couto da Silva (UFMG)

Andr Costa Drummond (UnB)

Andr Castelo Branco Soares (UFPI)

Anelise Munaretto (UTFPR)

Antnio Jorge Gomes Abelm (UFPA)

Antnio Tadeu Azevedo Gomes (LNCC)

Antonio Alfredo F. Loureiro (UFMG)

Antonio Augusto de A. Rocha (UFF)

Artur Ziviani (LNCC)

Bruno Schulze (LNCC)



Carlos Alberto Vieira Campos (UNIRIO)

Carmelo Jos A. Bastos Filho (UFPE)

Clio Vinicius N. de Albuquerque (UFF)

Christian E. Rothenberg (UNICAMP)

Daniel Fernandes Macedo (UFMG)

Daniel Ratton Figueiredo (UFRJ)

Daniel Sadoc Menasche (UFRJ)

Dnio Mariz Timteo de Sousa (IFPB)

Djamel Fawzi Hadj Sadok (UFPE)

Dorgival Olavo Guedes Neto (UFMG)

Edmundo de Souza e Silva (UFRJ)

Edmundo Madeira (UNICAMP)

Eduardo Cerqueira (UFPA)

Elias Duarte Jr. (UFPR)

Fabola Gonalves Pereira Greve (UFBA)

Fabio Costa (UFG)

Fabio Kon (IME-USP)

Fatima Duarte-Figueiredo (PUC Minas)

Fbio Luciano Verdi (UFSCAR)

Fernando Luis Dotti (PUCRS)

Fernando Pedone (University of Lugano,

Sua)

Flavia Coimbra Delicato (UFRJ)

Francisco Vilar Brasileiro (UFCG)

Geraldo Robson Mateus (UFMG)

Gustavo Bittencourt Figueiredo (UFBA)

Gustavo Souza Pavani (UFABC)

Humberto T Marques-Neto (PUC Minas)

Igor Monteiro Moraes (UFF)

Italo Cunha (UFMG)

Jacir Luiz Bordim (UnB)

Javier Baliosian (University of the

Republic, Uruguai)

J Ueyama (ICMC-USP)

Jean-Marie Farines (UFSC)

Joaquim Celestino Jnior (UECE)


Jos Neuman de Souza (UFC)



Jos Marcos Nogueira (UFMG)

Jussara Marques de Almeida (UFMG)

Keiko Fonseca (UTFPR)

Kelvin Lopes Dias (UFPE)

Kleber Vieira Cardoso (UFG)

Lau Cheuk Lung (UFSC)

Leandro Aparecido Villas (UNICAMP)

Liane M; Rockenbach Tarouco (UFRGS)

Linnyer Beatrys Ruiz (UEM)

Lisandro Z. Granville (UFRGS)

Luci Pirmez (UFRJ)

Lucia Drummond (UFF)


Luis Felipe de Moraes (UFRJ)

Luis Rodrigues (INESC-ID/IST -

Universidade de Lisboa, Portugal)


xiv

Comit de Programa do SBRC 2014

Luis Henrique M. K. Costa (UFRJ)

Luiz Fernando Bittencourt (UNICAMP)

Magnos Martinello (UFES)

Marcel William Rocha da Silva (UFRRJ)

Marcelo Dias de Amorim (UPMC,

Frana)

Marcelo Pias (Globosense e University of

Cambridge, UK)

Marcelo Gonalves Rubinstein (UERJ)

Marco Aurlio Spohn (UFFS)

Marcos Salvador (CPqD)

Marcos Jos Santana (ICMC-USP)

Marinho P. Barcellos (UFRGS)

Markus Endler (PUC-Rio)

Mauro Sergio Pereira Fonseca (PUCPR)

Michael Stanton (RNP e UFF)

Michele Nogueira (UFPR)

Michelle Silva Wangham (Univali)

Miguel Elias Mitre Campista (UFRJ)

Moises Renato Nunes Ribeiro (UFES)

Nabor Mendonca (UNIFOR)

Natalia Castro Fernandes (UFF)

Nazareno Andrade (UFCG)

Nelson Fonseca (UNICAMP)

Noemi Rodriguez (PUC-Rio)

Orlando Loques (UFF)

Paulo Aguiar (UFRJ)

Paulo Cunha (UFPE)

Paulo Ferreira (INESC-ID/IST -

Universidade de Lisboa)

Paulo de Figueiredo Pires (UFRJ)


Pedro Braconnot Velloso (UFF)

Rafael Timteo de Sousa Jr (UnB)

Raimundo Jos de A. Macdo (UFBA)

Raquel A. de Freitas Mini (PUC Minas)

Ronaldo Alves Ferreira (UFMS)

Ronaldo Moreira Salles (IME)

Rosa Maria Meri Leo (UFRJ)

Rossana Maria de Castro Andrade (UFC)

Silvana Rossetto (UFRJ)

Stnio Fernandes (UFPE)


Vinod Rebello (UFF)

Wagner Meira Jr. (UFMG)

William Ferreira Giozza (UnB)


xv

Revisores do SBRC 2014

Adriana Centurion (USP)

Alberto Sampaio (UFC)

Alberto Schaeffer-Filho (UFRGS)

Aldelir Fernando Luiz (UFSC)

Aldri dos Santos (UFPR)

Alex Vieira (UFJF)

Alexandre Gonalves (UFF)

Alextian Liberato (IFES)


Aline Viana (INRIA, Frana)

Allan Vidal (UFSCAR)

Ana Paula Couto da Silva (UFMG)

Anderson Nascimento (UNB)

Andr Cardoso (UFCE)

Andr Drummond (UNB)

Andr Oshiro (UFES)

Andr Soares (UFPI)

Andrey Brito (UFCG)

Anelise Munaretto (UTFPR)

Antnio Abelm (UFPA)

Antonio A. Ferreira Loureiro (UFMG)

Antonio Mury (LNCC)

Antonio Rocha (UFF)

Antonio Tadeu Azevedo Gomes (LNCC)

Ariel da Silva Dias (USP)

Arlindo Conceio (UNIFESP)

Arthur Callado (UFC)

Artur Ziviani (LNCC)

Atslands Rocha (UFC)

Avelino Zorzo (PUCRS)

Bruno Schulze (LNCC)

Bruno T. Kuehne (USP)

Carlos Alberto Vieira Campos (UNIRIO)

Carlos Corra (UFF)

Carlos Ferraz (UFPE)

Carlos Henrique Nicodemus (UFF)


Carlos Raniery P. dos Santos (UFRGS)

Carlos Senna (UNICAMP)

Clio V. Neves de Albuquerque (UFF)

Christian E. Rothenberg (UNICAMP)

Clarissa Marquezan (Duisburg-Essen

University, Alemanha)

Claudio de Farias (UFRJ)

Claudio Monteiro (IFTO)

Cristiano Both (UFRGS)

Dalbert Mascarenhas (CEFET-RJ)

Daniel Batista (USP)

Daniel Chaves (UFPE)

Daniel Cordeiro (USP)

Daniel Fernandes Macedo (UFMG)

Daniel Figueiredo (UFRJ)

Daniel Menasche (UFRJ)

Dnio Mariz Sousa (IFPB)

Diego Passos (UFF)

Djamel Fawzi Hadj Sadok (UFPE)

Dorgival Guedes (UFMG)

Edmundo de Souza e Silva (UFRJ)

Eduardo Cerqueira (UFPA)

Eduardo Julio (UFJF)

Elias Duarte Jr. (UFPR)

Emanuel Rodrigues (UFC)

Emerson Ribeiro de Mello (IFSC)

Eros Spalla (IFES)

Everson Borges (IFES)

Ewerton Salvador (UFMG)

Fabio Costa (UFG)

Fabio Kon (USP)

Fbio Luciano Verdi (UFSCAR)

Fabola Greve (UFBA)

Fatima Duarte-Figueiredo (PUC Minas)

Felipe Henriques (CEFET-RJ)

Fernanda G. Oliveira (UFF)

Fernando Augusto Teixeira (UFSJ)

Fernando Dettoni (UFSC)

Fernando Dotti (PUCRS)

Fernando Garcia (IFCE)

Fernando Pedone (University of Lugano,

Suia)

Flavia Delicato (UFRJ)


xvi


Flvio Assis Silva (UFBA)

Flavio Deus (UNB)

Flvio Rabello de Souza (UFES)

Francisco Brasileiro (UFCG)

Frederico Lopes (UFRN)

Gabriela Dias (IME)

Geraldo Robson Mateus (UFMG)

Giacomo Mc Evoy (LNCC)

Gilmar Vassoler (UFES)

Gustavo Figueiredo (UFBA)

Gustavo Pavani (UFABC)

Helio Waldman (UFABC)

Humberto Marques (PUC Minas)

Hylson Netto (UFSC)

Igor Dos Santos (UFRJ)

Igor Moraes (UFF)

Islene Garcia (UNICAMP)

Italo Cunha (UFMG)

Jacir Bordim (UNB)

Jair Silva (UFES)

Jauberth Abijaude (UESC)

Javier Baliosian (University of the

Republic, Uruguai)

Jean-Marie Farines (UFSC)

Jesus Talavera Portocarrero (UFRJ)

J Ueyama (USP)

Joao Paulo da Costa (UNB)

Joaquim Celestino Jnior (UECE)

Joaquim Martins-Filho (UFPE)

Joilson Alves Jr. (UFPR)


Jos De Souza (UFC)


Jos Viterbo (UFF)

Jose-Marcos Nogueira (UFMG)

Juliano Naves (UFF)

Julio Duarte (IME)

Jlio Estrella (USP)

Jussara Almeida (UFMG)

Karcius Assis (UFBA)

Keiko Fonseca (UTFPR)

Kelvin Dias (UFPE)

Kleber Cardoso (UFG)

Leandro Magnabosco (UFSC)

Leandro Resendo (IFES)

Leandro Sales Pinto (Politecnico di

Milano, Itlia)

Leandro Villas (UNICAMP)

Leobino Sampaio (UFBA)

Leonardo Oliveira (UFMG)

Leopoldo Mauricio (UERJ)

Liane M. Rockenbach Tarouco (UFRGS)

Linnyer Ruiz (UEM)

Lisandro Z. Granville (UFRGS)

Luci Pirmez (UFRJ)

Lucia Drummond (UFF)

Luciano Chaves (UNICAMP)


Luciene Demenicis (IME)

Lucio Agostinho (UFSCAR)

Luis Felipe de Moraes (UFRJ)

Luis Henrique Costa (UFRJ)

Luis Nakamura (USP)

Luis Rodrigues (INESC-ID, Portugal)

Luiz Fernando Bittencourt (UNICAMP)

Luiz Filipe Vieira (UFMG)

Luiz Henrique Correia (UFLA)

Marcel William Rocha da Silva (UFRRJ)

Marcelo D. de Amorim (UPMC, Frana)

Marcelo Pias (Globosense / Univ

Cambridge, Reino Unido

Marcelo Rubinstein (UERJ)

Marcelo Santos (IFSudesteMG)

Marco Antonio Casanova (PUC-RIO)

Marco Spohn (UFFS)

Marcos Salvador (Lenovo)

Marcos Vieira (UFMG)

Marcus Sandri (UFSCAR)


xvii


Marinho Barcellos (UFRGS)


Matheus Bandini (LNCC)

Matheus Lehmann (UFRGS)

Mauro Fonseca (PUCPR)

Michael Stanton (RNP & UFF)

Michele Nogueira (UFPR)

Michelle Wangham (UNIVALI)

Miguel Elias Mitre Campista (UFRJ)

Miguel Franklin de Castro (UFC)

Nabor Mendonca (UNIFOR)

Natalia Castro Fernandes (UFF)


Nelson Fonseca (UNICAMP)

Nelson Rosa (UFPE)

Neumar Malheiros (UNICAMP)

Noemi Rodriguez (PUC-RIO)

Odorico Mendizabal (FURG)

Orlando Loques (UFF)

Osvaldo A. Carvalho Junior (USP &

UNIFAL)

Paulo Aguiar (UFRJ)


Paulo Cunha (UFPE)

Paulo Eustquio (USP)

Paulo Ferreira (INESC-ID, Portugal)

Paulo Mafra (UFSC)

Paulo Pires (UFRJ)

Paulo Sausen (UNIJU)

Pedro Velloso (UFF)

Rafael Antonello (UFPE)

Rafael Costa (UFRJ)

Rafael Emerick Zape de Oliveira (UFES)

Rafael Lopes Gomes (UNICAMP)

Rafael Silva Guimaraes (IFES)

Rafael Sousa (UNB)

Rafael Vencioneck (UFES)

Rafaelli Coutinho (UFF)

Raimundo J. de Araujo Macedo (UFBA)

Raphael Gomes (IFG)

Raphael Guerra (UFF)

Raphael Machado (INMETRO)

Raquel Mini (PUC Minas)

Rasha Hasan (PUC-RS)

Raul Almeida Jr. (UFMG)

Reginaldo Nunes (IFES)

Reinaldo Gomes (UFCG)

Renato de Moraes (UNB)

Ricardo Carrano (UFF)

Ricardo Nogueira (USP)

Ricardo Rablo (UESPI)

Rick Lopes de Souza (UFSC)

Roberto Ierusalimschy (PUC-RIO)

Robson Albuquerque (UNB)

Robson Gomes de Melo (UFPR)

Rodolfo Ribeiro Gomes (UFES)

Rodolfo Villaa (UFES)

Rodrigo de Freitas (UEA)

Rodrigo de Souza Couto (UFRJ)

Ronaldo Ferreira (UFMS)

Ronaldo Salles (IME)

Rone Silva (UFSJ)

Rosa Leo (UFRJ)

Rossana Andrade (UFC)

Sand Correa (UFG)

Sergio Campello Oliveira (UFPE)

Srgio Cardoso (IME)

Srgio Carvalho (UFG)

Sergio Charpinel (UFES)

Silvana Rossetto (UFRJ)

Stenio Fernandes (UFPE)

Thais Braga (UFV)


Thamires Campos Luz (UFSCAR)

Thiago Genez (UNICAMP)

Tulio Ribeiro (UFSC)

Ubiratam De Paula (UFF)

Valdir Stumm Junior (IFC)

Valrio Aymor Martins (UNB)

Vinicius Mota (UFMG)


xviii


Vinod Rebello (UFF)

Wagner Meira Jr. (UFMG)

Weverton Cordeiro (IFPA)

William Giozza (UNB)


xviii

Comit de Avaliao do Salo de Ferramentas

Antonio Rocha (IC/UFF )

Bruno Schulze (LNCC )


Daniel Batista (IME - USP )

Daniel Cordeiro (IME - USP )

Divanilson Campelo (UFPE)

Eduardo Cerqueira (UFPA )

Fabio Costa (UFG )

Flavia Delicato (UFRJ )

Gerson Geraldo H. Cavalheiro (UFPel )

Gustavo Figueiredo (UFBA)

Humberto Marques (PUC Minas )

Igor Moraes (UFF )

Julian Monteiro (MAPS )

Jussara Almeida (DCC-UFMG )

Lisandro Zambenedetti Granville (UFRGS )

Luiz Fernando Bittencourt (UNICAMP )

Mario Dantas (UFSC )

Mrcio Castro (UFRGS )


Nelson Rosa (UFPE )

Olga Goussevskaia (UFMG )

Paulo Pires (UFRJ )

Paulo Andr da Silva Gonalves (UFPE )

Raphael Camargo (UFABC )

Ricardo R. Oliveira (UFOP)

Ronaldo Ferreira (UFMS)

Revisores do Salo de Ferramentas

Jesus Talavera Portocarrero (UFRJ)

Matheus Bandini (LNCC)

Taniro Rodrigues (UFRN)


xix

Sumrio

Trilha Principal do SBRC 2014

Sesso Tcnica 1 Virtualizao e Computao em Nuvem.................................... 1

Alocao tima de Recursos para Infraestruturas Virtuais Confiveis

Gustavo A. S. Cavalcanti (UDESC), Rafael R. Obelheiro (UDESC) e

Guilherme P. Koslovski (UDESC)........................................................................ 3

Energy-Efficient Virtual Machines Placement

Albert P. M. De La Fuente Vigliotti (USP) e Daniel Macdo Batista (USP)....... 17

Algoritmos para Economia de Energia no Escalonamento de Workflows em

Nuvens Computacionais

Elaine N. Watanabe (USP), Pedro Paulo V. Campos (USP),

Kelly R. Braghetto (USP) e Daniel M. Batista (USP)........................................... 31

Sesso Tcnica 2 Redes e Sistemas P2P................................................................... 45

Sistemas de Recomendao de Contedo e Seus Impactos no Custo e

Desempenho de Redes Par-a-Par

Diogo Munaro (UFRJ), Carla Delgado (UFRJ) e Daniel S. Menasche (UFRJ).... 47

Sobre a Capacidade de Servio de Sistemas P2P

Edmundo de S. e Silva (UFRJ), Rosa M.M. Leo (UFRJ),

Daniel S. Menasche (UFRJ) e Don Towsley . (UMass)........................................ 61

Mecanismos de Incentivo para um Sistema P2P IPTV

Daniel A. G. Manzato (UNICAMP) e Nelson L. S. da Fonseca (UNICAMP)..... 75


xx

Sumrio

Sesso Tcnica 3 Redes Tolerantes a Atrasos e Interrupes................................ 89

Uma Proposta de Soluo para o Problema de Ns Preferidos em Protocolos

Oportunistas com Base Social

Nelson M. Junior (UNIRIO), Carlos Alberto V. Campos (UNIRIO) e

Sidney C. Lucena (UNIRIO)................................................................................. 91

Uma Avaliao do Ataque de Falsificao de Reconhecimentos Positivos em

Redes Tolerantes a Atrasos e Desconexes

Juliano F. Naves (UFF, IFRO) e Igor M. Moraes (UFF).................................... 105

Uma Proposta Eficiente de Cdigos Fontanais na Distribuio de Contedo Em

Redes Tolerantes a Atrasos e Interrupes

Fbio Albini (UTFPR), Anelise Munaretto (UTFPR), Mauro Fonseca (PUC-PR),

Marcelo D. de Amorim (UPMC) e

Francesco De Pellegrini (CREATE-NET).......................................................... 119

Sesso Tcnica 4 Redes Orientadas a Contedo................................................... 133

Uma Estratgia Rpida e Eficiente de Localizao e Encaminhamento em

Redes Orientadas a Contedo

Joo V. Torres (UFRJ) e Otto C. M. B. Duarte (UFRJ)..................................... 135

Uma Anlise do Desempenho de Redes Sem-Fio Orientadas a Contedo

Gabriel M. de Brito (UFF), Pedro B. Velloso (UFF) e

Igor M. Moraes (UFF)......................................................................................... 149

GeoZone: Um Framework Eficiente de Difuso de Interesses em Redes

Veiculares Orientadas a Contedo

Adriano A. Prates (UFF, IFNMG) e Igor M. Moraes (UFF).............................. 163

Sesso Tcnica 5 Redes Veiculares I...................................................................... 177

Anlise de Capacidade de uma Rede Tolerante a Atrasos e Desconexes na

Bacia Hidrogrfica Amazonense

Alyson de J. dos Santos (UFRJ), Marcus de L. Braga (UFRJ),

Pedro B. Velloso (UFF), Jos G. Ribeiro Jnior (UFRJ, CEFET-MG) e

Luis Henrique M. K. Costa (UFRJ).................................................................... 179


xxi

Sumrio

Applying Machine Learning to Reduce Overhead in DTN Vehicular Networks

Lourdes P. Portugal-Poma (UFSCAR), Cesar A. C. Marcondes (UFSCAR),

Hermes Senger (UFSCAR) e Luciana Arantes (INRIA)..................................... 193

Um Protocolo de Identificao e Minimizao de Congestionamentos de

Trfego para Redes Veiculares

Guilherme B. Arajo (PUC-MG), Anna I. J. Tostes (UFMG),

Ftima Duarte-Figueiredo (PUC-MG) e Antonio A. F. Loureiro (UFMG)........ 207

Sesso Tcnica 6 Computao e Redes Mveis..................................................... 221

Uma Anlise do Impacto da Qualidade da Internet Mvel na Utilizao de

Cloudlets

Philipp B. Costa (UFC), Paulo A. L. Rego (UFC), Emanuel F. Coutinho (UFC),

Fernando A. M. Trinta (UFC) e Jos N. de Souza (UFC).................................. 223

Um Mecanismo para Escalonamento de Pacotes no Uplink da Rede LTE no

Contexto da Comunicao Mquina-a-Mquina

Adyson M. Maia (UFC), Miguel F. de Castro (UFC), Dario Vieira (EFREI) e

Yacine Ghamri-Doudane (Universit de La Rochelle)....................................... 237

Proposta de um Mecanismo de Escalonamento em Dois Estgios para o

Trfego de Aplicaes em Tempo Real para Redes LTE

Johann M. H. Magalhaes (IFTM) e Paulo R. Guardieiro (UFU)........................ 251

Sesso Tcnica 7 Tolerncia a Falhas e Resilincia.............................................. 265

rvores Geradoras Mnimas Distribudas e Autonmicas

Luiz A. Rodrigues (UNIOESTE, UFPR), Elias P. Duarte Jr. (UFPR) e

Luciana Arantes (UPMC)................................................................................... 267

Reconfigurao Modular de Sistemas de Quruns

Eduardo A. P. Alchieri (UNB), Alysson N. Bessani (Universidade de Lisboa),

Fabola Greve (UFBA) e Joni da S. Fraga (UFSC)............................................. 281

Validao Atmica No-Bloqueante com Faltas Bizantinas

Aldelir Fernando Luiz (UFSC), Lau C. Lung (UFSC),

Miguel Correia (Universidade de Lisboa) e Valdir Stumm Junior (IFC)........... 295


xxii

Sumrio

Lidando com Transaes Interativas em um STM Tolerante a Faltas Bizantinas

Tulio A. Ribeiro (UFSC), Lau C. Lung (UFSC) e

Hylson Vescovi Netto (UFSC, IFC).................................................................... 309

Sesso Tcnica 8 Projeto e Anlise de Redes e Servios Avanados................... 323

Filas com Prioridades: Novas Metodologias de Anlise

Paulo H. de A. Rodrigues (UFRJ) e Daniel S. Menasche (UFRJ)...................... 325

Heursticas para o Projeto Topolgico de Redes Heterogneas Resilientes com

QoS

Brulio A. M. Souza (UFSJ), Daniel L. Guidoni (UFSJ),

Fernanda S. H. de Souza (UFSJ) e Geraldo R. Mateus (UFMG)....................... 339

Definio, Modelagem e Aplicaes de Camadas de Sensoriamento

Participativo

Thiago H. Silva (UFMG), Pedro O. S. Vaz de Melo (UFMG),

Jussara M. Almeida, (UFMG), Aline C. Viana (INRIA),

Juliana Salles (Microsoft Research, Redmond) e

Antonio A. F. Loureiro (UFMG)........................................................................ 353

Sesso Tcnica 9 Redes de Sensores Sem Fio........................................................ 367

Reduzindo o Erro de Algoritmos de Localizao Baseados em Alcance Durante

o Rastreamento de Alvos em Redes de Sensores Sem Fio

fren L. Souza (UFAM), Richard W. Pazzi (UOIT) e

Eduardo F. Nakamura (UFAM, FUCAPI).......................................................... 369

Um Algoritmo de Rastreamento para Interceptao de Alvo em Redes de

Sensores Estruturadas em Faces

fren L. Souza (UFAM), Richard W. Pazzi (UOIT) e

Eduardo F. Nakamura (UFAM, FUCAPI).......................................................... 383

Minimizao de Retransmissores em Redes de Sensores Sem Fio com Limite de

Alcance de Rdio Transmisso

Diego G. Cardoso (UFES) e Renato E. N. Moraes (UFES)................................. 397


xxiii

Sumrio

Sesso Tcnica 10 Redes Definidas por Software................................................. 411

OpenWiMesh: um Framework para Redes Mesh sem Fio Definidas por

Software

Italo V. Brito (UFBA), Srgio Gramacho (UFBA), Ibirisol Ferreira (UFBA),

Marcelo Nazar (UFBA), Leobino Sampaio (UFBA) e

Gustavo B. Figueiredo (UFBA).......................................................................... 413

Uma Arquitetura Elstica para Preveno de Intruso em Redes Virtuais

usando Redes Definidas por Software

Antonio G. P. Lobato (UFRJ), Ulisses da R. Figueiredo (UFRJ),

Martin A. Lopez (UFRJ) e Otto C. M. B. Duarte (UFRJ).................................. 427

Aplicao de IA-RWA em Redes pticas Virtuais atravs de PCE implementado

como aplicao SDN

Giovanni C. dos Santos (CPqD), Alberto T. Hirata (CPqD),

Marcos B. Trindade (CPqD), Juliano R. F. Oliveira (CPqD),

Fabian vant Hooft (CPqD), Marcos A. Siqueira (UNICAMP),

Christian E. Rothenberg (UNICAMP) e Jlio C. R. Oliveira (CPqD)............... 441

Sesso Tcnica 11 Middleware e Servios............................................................. 455

A Service Selection Mechanism using Fault-Tolerance Techniques

Higor A. Souza (USP), Felipe P. Guimares (USP), Fabio Kon (USP) e

Daniel M. Batista (USP)..................................................................................... 457

Reflection-Based Heterogeneous Migration of Computations

Anolan Milans (CEFET-MG), Noemi Rodriguez (PUC-Rio) e

Roberto Ierusalimschy (PUC-Rio)...................................................................... 471

Enabling Efficient Communications with Session Multipathing

Israel L. B. Ribeiro (UNIFEI) e Bruno Y. L. Kimura (UNIFEI)......................... 485

Sesso Tcnica 12 Sistemas P2P e Redes Sociais Online...................................... 499

Voc Estava Online? Reconstruindo Sesses de Usurios em Sistemas de Larga

Escala na Internet

Weverton Luis da C. Cordeiro (UFRGS, IFPA), Rodrigo B. Mansilha (UFRGS),

Flvio Roberto Santos (UFRGS), Luciano P. Gaspary (UFRGS) e

Marinho P. Barcellos (UFRGS).......................................................................... 501


xxiv

Sumrio

Estratgia de Replicao Adaptativa para Tarefas de Computao por

Humanos

Lesandro Ponciano (UFCG), Francisco Brasileiro (UFCG),

Guilherme Gadelha (UFCG) e Adabriand Furtado (UFCG)............................... 515

Influncia do Facebook em Enxames Bittorrent

Thiago A. Guarnieri (UFJF), Ana Paula C. da Silva (UFMG),

Alex B. Vieira (UFJF) e Jussara M. Almeida (UFMG)...................................... 529

Sesso Tcnica 13 Caracterizao de Carga e Monitorao............................... 543

Caracterizao e Modelagem da Carga de Trabalho do Dropbox

Glauber D. Gonalves (UFMG), Idilio Drago (UFMG),

Ana Paula C. da Silva (UFMG), Jussara M. de Almeida (UFMG) e

Alex B. Vieira (UFJF)......................................................................................... 545

Avaliao do Impacto de Falhas na Rede Nacional de Pesquisa no Trfego de

um Campus Universitrio

Rodrigo Duarte (UFJF), Alex B. Vieira, Italo B. Cunha (UFMG) e

Jussara M. Almeida (UFMG).............................................................................. 559

Vizinhanas ou Condomnios: Uma Anlise da Origem de Spams com Base na

Organizao de Sistemas Autnomos

Osvaldo L. Fonseca (UFMG), Pedro H. B. Las-Casas (UFMG),

Elverton Fazzion (UFMG), Dorgival Guedes, Wagner Meira Jr. (UFMG),

Cristine Hoepers (NIC.br), Klaus Steding-Jessen (NIC.br) e

Marcelo H.P. Chaves (NIC.br)........................................................................... 573

Sesso Tcnica 14 Segurana de Redes e Sistemas............................................... 587

Siot - Defendendo a Internet das Coisas contra Exploits

Fernando A. Teixeira (UFMG), Fernando Q. Pereira (UFMG), Gustavo Vieira

(UFMG), Pablo Marcondes (UFMG), Hao-chi Wong (Intel Corporation),

Jos Marcos S. Nogueira (UFMG) e Leonardo B. Oliveira (UFMG)................. 589

Socialbots: Implicaes na Segurana e na Credibilidade de Servios Baseados

no Twitter

Carlos S. de Freitas (UFMG), Fabrcio Benevenuto (UFMG) e

Adriano Veloso (UFMG).................................................................................... 603


xxv

Sumrio

Integrando Plataformas de Nuvens a Federaes de Identidade

Ioram S. Sette (UFPE, CESAR) e Carlos A. G. Ferraz (UFPE)......................... 617

Sesso Tcnica 15 Internet do Futuro.................................................................... 631

Um Algoritmo de Alocao de Largura de Banda para Trfegos Elsticos em

Redes de Circuito Dinmico

Digo Braga M. de Moura (UFBA), Leobino Sampaio (UFBA) e

Gustavo Figueiredo (UFBA)............................................................................... 633

Criao Automtica de Circuitos Dinmicos em Redes Hbridas Utilizando

Regras de Filtragem de Trfego

Micael O. M. C. de Mello (UFG), Cleber de S. Alcntara (UFG),

Bruno Soares da Silva (UFG), Mario Augusto da Cruz (UFG),

Sand L. Correa (UFG) e Kleber V. Cardoso (UFG)........................................... 647

AuthFlow: Um Mecanismo de Autenticao e Controle de Acesso para Redes

Definidas por Software

Diogo M. F. Mattos (UFRJ) e Otto C. M. B. Duarte (UFRJ)............................. 661

Sesso Tcnica 16 Redes e Ambientes Virtualizados............................................ 675

Sistema Automatizado de Gerncia de Recursos para Ambientes Virtualizados

Govinda M. G. Bezerra (UFRJ), Diogo M. F. Mattos (UFRJ),

Lyno H. G. Ferraz (UFRJ) e Otto C. M. B. Duarte (UFRJ)................................ 677

Reconectando Parties de Infraestruturas Fsicas: Rumo a uma Estratgia de

Expanso para o Mapeamento Eficiente de Redes Virtuais

Marcelo C. Luizelli (UFRGS), Leonardo R. Bays (UFRGS),

Luciana S. Buriol (UFRGS), Marinho P. Barcellos (UFRGS) e

Luciano P. Gaspary (UFRGS)............................................................................. 691

A Study on Substrate Network Synchrony Demands to Support Hybrid

Synchrony Virtual Networks

Rasha G. Hasan (PUC-RS), Odorico M. Mendizabal (PUC-RS),

Rmulo R. de Oliveira (PUC-RS) e Fernando L. Dotti (PUC-RS).................... 705


xxvi

Sumrio

Sesso Tcnica 17 Redes pticas I......................................................................... 719

Alocao Preventiva de Regeneradores em Redes pticas Translcidas

Alexandre Fontinele (UFPI), Iallen Sousa (UFPI), Gilvan Dures (IFBaiano),

Jos Maranho Neto (UNICAMP) e Andr Soares (UFPI)................................ 721

Algoritmo Justo e Eficiente para Proviso de Recursos e Proteo Parcial em

Redes pticas WDM com Diferenciao de Servio

Paulo J. S. Junior (UNB) e Andr C. Drummond (UNB)................................... 735

Proteo de Redes pticas Elsticas Contra at Duas Falhas Baseada em p-

Cycle FIPP

Helder M. N. da S. Oliveira (UNICAMP) e

Nelson L. S. da Fonseca (UNICAMP)................................................................ 749

Sesso Tcnica 18 Redes de Sensores e de Rdios Cognitivos............................. 763

Uma Soluo Ciente do Consumo de Energia para os Problemas de

Localizao 3D e Sincronizao em RSSFs

Cristiano B. Cardoso (UNICAMP), Daniel L. Guidoni (UFSJ),

Guilherme Maia (USP), J Ueyama (UFMG), Antonio A. F. Loureiro (UFMG) e

Leandro A. Villas (UNICAMP).......................................................................... 765

Deciso de Espectro em Redes de Sensores Sem Fio Empregando Aprendizado

de Mquina

Vinicius F. Silva (UFMG), Daniel F. Macedo (UFMG) e

Jesse L. Leoni (UFMG)....................................................................................... 779

Cooperao em Redes de Rdios Cognitivos

Pedro S. Coutinho (UFRJ), Jos F. de Rezende (UFRJ) e

Valmir C. Barbosa (UFRJ).................................................................................. 793

Sesso Tcnica 19 Redes de Datacenters e Computao em Nuvem.................. 807

Latncia Versus Sobrevivncia no Projeto de Centros de Dados

Geograficamente Distribudos

Rodrigo de S. Couto (UPMC), Stefano Secci (UFRJ),

Miguel E. M. Campista (UFRJ) e Luis H. M. K. Costa (UFRJ)......................... 809


xxvii

Sumrio

Um Esquema de Multicaminhos com Algoritmos Genticos para Redes de

Centro de Dados

Lyno H. G. Ferraz (UFRJ), Diogo M. F. Mattos (UFRJ) e

Otto C. M. B. Duarte (UFRJ).............................................................................. 823

Redes Virtuais de Data Center Mapeadas como Servio em Redes Definidas por

Software

Raphael V. Rosa (UNICAMP), Christian E. Rothenberg (UNICAMP) e

Edmundo R. M. Madeira (UNICAMP)............................................................... 837

Sesso Tcnica 20 Redes pticas II....................................................................... 851

Novel Differentiated Service Methodology based on Constrained Allocation of

Resources for Transparent WDM Backbone Networks

Joana S. Dantas (EPUSP, UPC), Regina N. Silveira (EPUSP),

Davide Careglio (UPC), Jos Roberto A. Amazonas (EPUSP),

Josep Sol Pareta (UPC) e Wilson V. Ruggiero (EPUSP)................................. 853

Um Novo Algoritmo para Alocao de Rota e Comprimento de Onda com

Restries de Energia e da Camada Fsica em Redes pticas

Pedro Henrique T. de M. Nogueira (UFPBM, IFPB), Victor A. P. Oliveira (IFPB)

e Iguatemi E. Fonseca (IFPB)............................................................................. 867

Uma Nova Abordagem de Roteamento Multirrestritivo para Redes pticas

Translcidas

Gilvan Dures (UFBA), Jos Augusto Suruagy Monteiro (UFPE) e

William Giozza (UNB)....................................................................................... 881

Algoritmo de Roteamento e Atribuio de Espectro com Minimizao de

Fragmentao em Redes pticas Elsticas

Andr K. Horota (UFBA), Gustavo B. Figueiredo (UFBA) e

Nelson L. S. Fonseca (UNICAMP)..................................................................... 895

Sesso Tcnica 21 Redes Veiculares II.................................................................. 909

Um Algoritmo Autnomo para Disseminao de Informaes em Ambientes

Urbanos

Rodolfo I. Meneguette (UNICAMP), Guilherme Maia (UFMG), Edmundo R.

Madeira (UNICAMP), Alex R. Pinto (UNESP),

Antonio A. F. Loureiro (UFMG) e Leandro A. Villas (UNICAMP).................. 911


xxviii

Sumrio

WiBus: Um Sistema de Monitoramento de Transportes Pblicos Usando Redes

IEEE 802.11

Vitor B. C. da Silva (UFRJ), Tatiana Sciammarella (UFRJ),

Miguel E. M. Campista (UFRJ) e Luis Henrique M. K. Costa (UFRJ).............. 925

Sistema de Monitoramento de Veculos Usando Dispositivos no Padro IEEE

802.11p

Vladimir P. Barcelos (UFLA), Thiago C. Amarante (UFLA),

Carlos D. Drury (UFLA) e Luiz H. A. Correia (UFLA)..................................... 939

A Multi-flow-driven Mechanism to Support Live Video Streaming on VANETs

Carlos J. Quadros (UFPA), Aldri dos Santos (UFPR), Mario Gerla (UCLA) e

Eduardo Cerqueira (UFPA, UCLA).................................................................... 952

Salo de Ferramentas do SBRC 2014

Sesso Tcnica 1 Internet do Futuro e Computao Paralela e Distribuda I... 967

FIBRE - An International Testbed for Future Internet Experimentation

Tiago Salmito (RNP), Leandro Ciuffo (RNP), Iara Machado (RNP),

Marcos Salvador (RNP), Michael Stanton (RNP, UFF),

Noemi Rodriguez (PUC-Rio), Antonio Abelem (UFPA),

Leonardo Bergesio (i2Cat), Sebastia Sallent (i2Cat), Loc Baron (UPMC)....... 969

SIMMYCLOUD, Simulando o Gerenciamento de Recursos Virtualizados em

Plataformas de Computao em Nuvem

Cssio P. Alkmin (USP), Daniel Cordeiro (USP)............................................... 977

HighFrame: Uma Ferramenta para Desenvolvimento em Alto Nvel e

Deployment Automtico de Sistemas Distribudos Baseados em Componentes

Saulo E. G. S. dos Santos (UFS, IFS), Artmio O. de Andrade Junior (UFS),

Victor M. Pasqualino (UFS), Tarcsio da Rocha (UFS),

Felipe O. Carvalho (UFS)................................................................................... 985


xxix

Sumrio

Sesso Tcnica 2 Computao Paralela e Distribuda II e

Tolerncia a Falhas.................................................................................................... 993

Naegling: Um Sistema para Implementao e Administrao de Clusters e

Submisso de Tarefas

Daniel Yokoyama (LNCC), Henrique Klh (FAETERJ),

Bruno Schulze (LNCC) e Antonio Mury (LNCC).............................................. 995

N-Clusters: Ferramenta para a Gerncia de Ambientes de Computao

Massivamente Paralela e Distribuda

Jonathan Barbosa (LNCC, FAETRJ), Victor Oliveira (LNCC),

Matheus Bandini (UFF, FAETRJ), Bruno Schulze (LNCC),

Antonio Mury (LNCC)..................................................................................... 1003

BFT-SMART: Uma Ferramenta Robusta para Replicao Mquina de Estados

Alysson N. Bessani (LaSIGE), Joo Sousa (LaSIGE) e

Eduardo A. P. Alchieri (UNB).......................................................................... 1011

Sesso Tcnica 3 Redes......................................................................................... 1019

OpenFlow 1.3 Software Switch

Eder L. Fernandes (CPqD), Christian E. Rothenberg (UNICAMP)................. 1021

The libfluid OpenFlow Driver Implementation

Allan Vidal (UFSCar), Christian E. Rothenberg (UNICAMP),

Fbio L. Verdi (UFSCar).................................................................................. 1029

Web2Compile: Uma Web IDE para Redes de Sensores sem Fio

Augusto Santos (UFRJ), Mrcio Farias (UFRJ), Gabriel Rocha (UFRJ),

Marina V. Pereira (UFRJ), Claudio M. de Farias (UFRJ),

Tiago C. Frana (UFRJ) e Rafael O. Costa (UFRJ)......................................... 1037

ndice por Autor....................................................................................................... 1045

32 Simpsio Brasileiro de Redes de Computadores e

Sistemas Distribudos

Florianpolis - SC

Trilha Principal do

SBRC 2014

Sesso Tcnica 1

Virtualizao e Computao em Nuvem

Alocacao Otima de Recursos paraInfraestruturas Virtuais Confiaveis

Gustavo A. S. Cavalcanti, Rafael R. Obelheiro e Guilherme P. Koslovski

Programa de Pos-Graduacao em Computacao Aplicada (PPGCA)Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC) Campus Joinville

Email: {[email protected], [email protected], [email protected]}

Abstract. Virtual infrastructures (VIs) consolidated the dynamic provisioning ofcomputing and communication resources. Their infrastructure providers (InPs)face a challenge in choose the better approach to allocate and reserve these re-sources. Resource allocation is a complex problem that needs to satisfy differentgoals: users expect to run their applications on survivable VIs, while InPs aimto maximize profits, minimize costs and reduce substrate fragmentation. Thereis a dichotomy between minimizing substrate fragmentation, by co-locating VIs,and maximizing VI survivability, by sparsely allocating resources to decreasethe impact of substrate failures. In this context, we propose a MILP modelto allocate resources considering the joint coordination of fragmentation andsurvivability. Experimental results suggest that it is possible to enhance VIssurvivability without significantly impacting substrate fragmentation.

Resumo. Infraestruturas Virtuais (IVs) consolidaram o provisionamento dina-mico e provedores de infraestruturas (InPs) enfrentam um desafio na escolhada melhor abordagem para alocacao e reserva de recursos computacionais ede rede. A alocacao de recursos e um problema complexo que precisa satis-fazer diferentes objetivos: usuarios esperam executar suas aplicacoes em IVsconfiaveis, enquanto InPs objetivam maximizar lucros, minimizar custos e re-duzir a fragmentacao do substrato fsico. Ha uma dicotomia entre minimizar afragmentacao do substrato, co-alocando IVs, e maximizar a confiabilidade deIVs, alocando recursos esparsos para diminuir o impacto de falhas no substrato.Nesse contexto, e proposto um modelo de programacao inteira para alocar re-cursos considerando a coordenacao conjunta de fragmentacao e confiabilidade.Resultados experimentais sugerem que e possvel aprimorar a confiabilidade deIVs sem impactar significativamente na fragmentacao do substrato.

1. IntroducaoA computacao em nuvem introduziu o provisionamento dinamico de recursos e servicosvirtualizados guiados pelos requisitos dos usuarios. Esse conceito revolucionou o ge-renciamento de TI (Tecnologia da Informacao) por entregar computacao, rede e arma-zenamento como servicos. Neste cenario, usuarios nao necessitam investimentos inici-ais significativos para compor o parque de TI, podendo apenas alugar um conjunto deservicos ofertado por provedores de infraestruturas (InPs, infrastructure providers) se-guindo um modelo pay-as-you-go [Mell and Grance 2009]. Atualmente, InPs podem ofe-recer infraestruturas completamente virtualizadas, possibilitando que usuarios executemsuas aplicacoes em conjuntos confinados e privados de recursos. Essas infraestruturas


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virtuais (IVs) podem ser definidas como um conjunto de maquinas virtuais (MVs) inter-conectadas por recursos virtuais de rede [Anhalt et al. 2010].

Um desafio para os InPs e alocar recursos fsicos para hospedar IVs. Usual-mente, frameworks de gerenciamento consideram os objetivos dos InPs, orientados pelassuas perspectivas financeiras. InPs objetivam maximizar suas receitas alocando o maiornumero possvel de IVs, usando para isso o mnimo de infraestrutura computacional quefor viavel. De fato, trabalhos anteriores tentaram minimizar a fragmentacao do substratofsico (i.e. a quantidade de recursos fsicos ativos) para diminuir os custos de provisiona-mento [Greenberg et al. 2008]. Este objetivo pode tambem beneficiar os usuarios, umavez que, normalmente, tambem e diminuda a latencia da comunicacao entre os recursosinternos da IV [Koslovski et al. 2011]. No entanto, a fragmentacao e minimizada peloagrupamento dos recursos provisionados, o que pode prejudicar a disponibilidade das IVse, portanto, colocar usuarios e provedores em conflito: uma unica falha fsica pode tornarindisponveis ou inacessveis varias IVs e as aplicacoes que elas hospedam.

Interrupcoes nao planejadas no funcionamento de data centers (DCs) sao comuns.Um estudo recente [Ponemon 2013] indica que empresas americanas sofreram, em umamedia dos ultimos 24 meses, 2,04 interrupcoes completas e 10,16 parciais de 107 minutoscada uma. Outro estudo [Ponemon 2011] estimou que cada minuto de interrupcao no fun-cionamento de um DC custa em media US$ 5.600. E sabido que DCs de nuvens tambemsao afetados por interrupcoes, as quais em alguns casos podem durar varias horas [Mc-Carthy 2012, Raphael 2013]. Provedores populares de nuvens divulgam dados sobre adisponibilidade e/ou confiabilidade do substrato (e.g., 99,95% e 99,9%), mas, na pratica,quando ha ocorrencia de indisponibilidade, os usuarios somente recebem creditos parareexecutarem suas aplicacoes. Da perspectiva do usuario, uma unica falha pode compro-meter toda a execucao de uma aplicacao. Para evitar essa situacao, algumas aplicacoessao tolerantes a faltas, mas isso normalmente afeta seu tempo de execucao e dificulta seudesenvolvimento e manutencao. Sobretudo, uma falha pode resultar em uma violacaode SLA (Service Level Agreement). InPs estao cientes deste fato e podem mitigar o im-pacto em algumas aplicacoes levando em consideracao falhas de recursos (ou requisitosde disponibilidade) durante a alocacao no substrato [Bodk et al. 2012]. Geralmente,isso requer a alocacao em recursos fsicos esparsos [Rahman et al. 2010, Barla et al.2012, Koslovski et al. 2010, Yu et al. 2010, Xu et al. 2012], o que aumenta o custo deprovisionamento. De fato, conforme o InP adiciona redundancias (servidores, roteadores,switches e enlaces de backup), aumentam tanto o consumo de energia quanto a comple-xidade de gerenciamento. Apesar dos recursos de backup poderem ser compartilhadosentre diversos usuarios (ate um certo ponto) [Yeow et al. 2010], os custos associados comconfiabilidade sao, em ultima instancia, transferidos para os usuarios finais.

Nesse contexto, este artigo propoe um novo modelo de alocacao otima para forne-cer IVs confiaveis. O principal objetivo desse modelo e selecionar os recursos fsicos quedevem hospedar recursos virtuais de forma a minimizar tanto a fragmentacao do substratoquanto o numero de recursos virtuais afetados por uma falha no substrato. Para alcancaresse objetivo e apresentada uma formulacao de programacao linear inteira mista que in-corpora as perspectivas dos InPs (reducao da fragmentacao) e as dos usuarios (aumento daconfiabilidade). Resultados experimentais discutem o trade-off entre fragmentacao e con-fiabilidade. Sao tres as principais contribuicoes deste trabalho: (i) um modelo de alocacao


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otima que considera tanto a fragmentacao do substrato fsico quanto a confiabilidade deIVs; (ii) a introducao de metricas de falhas locais e globais, que fornecem medidas deconfiabilidade da perspectiva dos usuarios e dos InPs, respectivamente; e (iii) resultadosexperimentais que fornecem uma linha de base otima do trade-off entre fragmentacao econfiabilidade e servem como referencia para analises futuras.

Este artigo esta organizado da seguinte forma: a Secao 2 introduz conceitos debase, enquanto a Secao 3 apresenta a formulacao do modelo de programacao linear inteiramista. A Secao 4 discute os resultados experimentais. A Secao 5 revisa os trabalhosrelacionados e a Secao 6 conclui o artigo e indica as perspectivas futuras.

2. Conceitos e definicoesO modelo busca a alocacao otima de recursos fsicos para hospedar IVs confiaveis. Esteproblema envolve conjuntos de variaveis, parametros e funcoes para representar os ob-jetivos dos usuarios e dos InPs. A Fig. 1 ilustra os principais conceitos. Inicialmente,a Fig. 1(a) define s como um substrato fsico composto por maquinas fsicas (MFs) mpe switches1 sp, interconectados por enlaces unidirecionais ep. Todos os recursos fsicossao agrupados em racks (dr) e conectados em circuitos eletricos (dc). Em seguida, aFig. 1(b) ilustra duas infraestruturas virtuais, va e vb, ambas compostas por recursos vir-tuais: maquinas (ma e mb), switches (sa), e enlaces (ea e eb). Tomando as Figs. 1(a) e 1(b)como grafos, os pesos das arestas denotam as capacidades de enlace no substrato e asdemandas por largura de banda em uma IV. Similarmente, as capacidades/demandas deCPU e memoria sao associadas aos vertices dos grafos. O objetivo e que as demandas porrecursos de uma IV sejam reservadas pelo InP no substrato fsico, como exemplificadopelas Figs. 1(c) e 1(d). Particularmente, a Fig. 1(c) mostra que um enlace virtual (e.g., eb1)pode ser alocado2 em um caminho fsico com multiplos saltos (ep3 ,e

p2).

Tabela 1. Metricas de fragmentacao e falha para a Fig. 1.

Frag. (%) Falha (%)

circuito (c) rack (r) servidor (s) enlace (e)

m FrN FrE FLN(va/vb) FGN FLN(va/vb) FGN FLN(va/vb) FGN FLE(va/vb) FGE

m fr 33 22 100/100 100 100/100 100 67/50 60 50/50 50m f 78 78 60/50 57 40/50 43 33/50 20 25/50 33m f 56 56 60/50 57 40/50 43 33/50 40 25/50 50

As Figs. 1(c) e 1(d) ilustram como as IVs va e vb podem ser alocadas no subs-trato s de acordo com diferentes trade-offs entre fragmentacao e confiabilidade. A aloca-cao m fr reduz a fragmentacao do substrato fsico, definida como a razao entre o numerode recursos fsicos ativos (i.e., aqueles que hospedam recursos virtuais, de acordo comas alocacoes efetuadas) e o total de recursos fsicos. Sao consideradas duas metricas defragmentacao: fragmentacao de nos (FrN) e fragmentacao de enlaces (FrE). A fragmen-tacao de nos e dada pela Eq. 1, onde |Npa | e o numero de nos ativos (tanto maquinasfsicas mp quanto switches sp) e |Npt | e o total de nos. Similarmente, a fragmentacao deenlaces e dada pela Eq. 2, onde |Epa | e o numero de enlaces ativos e |Ept | e o total de enla-ces. Diminuindo a fragmentacao (minimizando a soma de (1) e (2)), os InPs podem redu-zir os custos desativando os recursos ociosos. Por exemplo, na alocacao m fr (Fig. 1(c)),

1Os termos switch e roteador sao usados indistintamente no restante do artigo.2Seguindo a literatura, os termos alocacao e mapeamento possuem o mesmo significado neste artigo.


5

dr2 dr3d

r1

dc2dc1

mp1ds1 d

s2

mp2 mp3 m

p4 m

p5 m

p6

ds6ds3 d

s5d

s4

ep11

ep18

ep12

ep17

ep1ep2

ep3 ep5

sp2 ep15 ep16e

p14

ep8 ep10

ep7 ep9

ep13sp1

ep4 ep6

sp3

circuito

rack

servidor

(a) substrato fsico s.

ea7

ea8ea4 ea6

ea3 ea5

eb1 eb2

ea1

ma1 ma2 m

a3 m

b1

sa1

vb

mb2

sa2

ea2

va

(b) duas IVs, va e vb.

ea3,5,eb1

ea4,6,eb2e

a2,8,e

b1

sa1,2

ma1,2,mb1

ea1,7,eb2

ma3,mb2

(c) alocacao m fr.

ea8

ea7

sa2

ma3

ea3

ea2

ea1ea4,6

eb2eb3,5 e

b1

eb1 eb2

ea5,eb2e

a4

ea6,eb1sa1

ma1 mb2

variacaoma2 m

b1

(d) alocacoes m f e m f .

Figura 1. Um exemplo de mapeamento. O substrato s (Fig. 1(a)) pode hospedaras IVs va e vb (Fig. 1(b)), como mostram as alocacoes nas Figs. 1(c) e 1(d).

somente um rack (dr1) esta hospedando ambas as IVs va e vb, e portanto os racks dr2 e

dr3 estao ociosos. A Tabela 1 mostra os valores de fragmentacao para as alocacoes nasFigs. 1(c) e 1(d). Para a alocacao m fr observa-se 33% de fragmentacao de nos e 22% defragmentacao de enlaces, enquanto a alocacao m f que favorece a confiabilidade tem78% de fragmentacao de nos/enlaces (2,3 e 3,5 vezes os valores para m fr). No entanto,uma pequena diferenca na alocacao m f (a variacao na Fig. 1(d)) resulta em um menoraumento nas fragmentacoes de nos e de enlaces (1,7 vezes maior que em m fr).

FrN =|Npa ||Npt |

(1) FrE =|Epa ||Ept |

(2)

Os recursos fsicos estao sujeitos a falhas de parada (crash); uma falha pode afetarum unico recurso (e.g., um servidor) ou um grupo de recursos (e.g., um rack ou umDC inteiro). Para quantificar o impacto destas falhas, [Bodk et al. 2012] definiu umdomnio de faltas (DF) como um conjunto de recursos fsicos que compartilham de umunico ponto de falha. O mesmo no pode pertencer a multiplos DFs. Em um ambientede nuvem, uma IV pode ser distribuda sobre diversos recursos fsicos pertencentes adiferentes DFs. Para quantificar o impacto de falhas no substrato, definimos uma metricade falha como a fracao de recursos virtuais (nos e enlaces) afetada pelo pior caso de falhaem um recurso fsico (i.e., a falha fsica que mais afeta recursos virtuais). Essa metricae calculada para todos os tipos de domnios de faltas (ou simplesmente tipos) definidospelo InP. Por exemplo, o substrato fsico s (Fig. 1(a)) tem quatro tipos: servidor, rack,circuito eletrico e enlace. Cada DF e denotado por d , e cada tipo e denotado por t.

Esta metrica e exemplificada analisando o impacto de uma falha em um rack naFig. 1. Neste cenario, cada rack drn contem duas MFs e um switch. Se um rack falha,todos os recursos virtuais hospedados nas maquinas ou switch deste rack sao perdidos.Considerando tres DFs para o tipo rack (dr1, d

r2 e d

r3), o pior caso na alocacao m

fr e a falha


6

do rack dr1, que induz a perda de todos os recursos virtuais. Considerando as alocacoes mf

e m f , o pior caso e dado pela falha de dr3, a qual afeta 40% de va e 50% de vb, comoresumido na Tabela 1. Nesse contexto, e observado que usuarios e provedores devemminimizar as metricas de falhas para consequentemente alcancar uma confiabilidadeotima, independentemente dos objetivos financeiros.

Embora o objetivo geral de confiabilidade seja minimizar as metricas de falha deuma alocacao, usuarios e InPs tem diferentes perspectivas. Um usuario tipicamente desejamaximizar a confiabilidade de suas proprias IVs sem se preocupar com a confiabilidadedas outras IVs, ao passo que um InP tentara proporcionar uma boa confiabilidade global(a qual pode ser sub-otima para certos usuarios). Essas perspectivas distintas sao tradu-zidas em metricas de falha local e de falha global, respectivamente. A metrica de falhalocal (FL) considera as metricas de falha de nos e de enlaces (FLNv,t e FLEv,t , respecti-vamente). Para uma dada IV v e um tipo de DF t, a metrica de falha local de nos (FLNv,t)e dada pela razao de nos falhos (|N fv,t |) e o total de nos (|Nv,t |) de v alocados em t, comomostrada na Eq. 3; uma definicao analoga para FLEv,t e dada pela Eq. 4. Ao diminuirFLNv,t e FLEv,t , a confiabilidade de v aumenta. A coluna Falha na Tabela 1 ilustra essametrica para as alocacoes m fr, m f e m f . Em m fr, va tem uma alta FLN, visto que todos osnos sao perdidos quando falha um circuito ou rack. Mesmo se um servidor fsico falhar,somente um unico no virtual sobrevive. Nas alocacoes m f e m f , as FLNv,t para va e vbdiminuem para todos os tipos exceto para falhas de servidor afetando vb.

FLNv,t =|N fv,t ||Nv,t |

(3) FLEv,t =|E fv,t ||Ev,t |

(4) FGNt =|N ft ||Nt |

(5) FGEt =|E ft ||Et |

(6)

A metrica de falha global (FG) segue o mesmo princpio da FL, com a diferencaque todas as IVs hospedadas sao indistintas. A Eq. 5 define a metrica de falha globalde nos como FGNt , a razao entre os recursos falhos (|N ft |) e o total de recursos (|Nt |)alocados no tipo de DF t; a Eq. 6 providencia uma definicao analoga para a metrica defalha global de enlaces (FGEt). Assim como as metricas de falha local, os InPs objetivamminimizar FGNt e FGEt para fornecer um servico com confiabilidade. A alocacao m frilustra um cenario no qual FGN = 100% quando ocorre uma falha de circuito ou rack.Por outro lado, ela oferece um valor aceitavel para falhas de servidor (ao menos 60% dosnos sao capazes de sobreviver no pior caso). As metricas de falha global para m f e m f indicam um maior nvel de confiabilidade para falhas de circuito e de rack. Considerandoo tipo servidor, para m f , a FGNs e 1/3 da FGNs para m fr, e a migracao de vb em m f traza FGNs para 2/3 da de m fr.

Encontrar um trade-off otimo entre fragmentacao e confiabilidade nao e uma ta-refa trivial. Comparada com m f , a alocacao m f na Fig. 1(d) diminui a fragmentacao denos (FrN) em quase 29%, sem impactar nas metricas global e local para os tipos circuitoe rack. De fato, os valores dessas metricas para m f e m f sao identicos. Em contrapartida,para o tipo servidor, m f e significativamente mais confiavel do que m f , uma vez que me-tade do numero de servidores falham no pior caso. Alem do mais, em m f , qualquer falhaisolada afetara no maximo uma IV, enquanto em m f ambas as IVs podem ser afetadas.


7

3. Modelo PropostoEsta secao introduz, em quatro partes, um modelo de programacao linear inteira mistaque proporciona confiabilidade de IVs sem aumentar a fragmentacao no substrato fsico.

3.1. Alocacao de grafos

Antes dos modelos de fragmentacao e confiabilidade serem apresentados, sera introdu-zida a formulacao tradicional para a alocacao de recursos de IV. Esse problema tentaresolver a alocacao de recursos em um substrato fsico (ou grafo de uma infraestruturafsica) para hospedar recursos virtuais (um grafo de IV), o qual e sabidamente um pro-blema NP-difcil [Chowdhury et al. 2009]. A Tabela 2 sumariza a notacao usada naformulacao. O substrato fsico e modelado como um conjunto de maquinas (Mp) que secomunicam atraves de switches (Sp). Um conjunto de nos Np e usado para agrupar asmaquinas e switches fsicos. Um conjunto de enlaces Ep define todas as interconexoesfsicas; um enlace ep entre dois nos np1 e n

p2 e denotado pela tupla (n

p1 ,n

p2). Similar-

mente, uma IV v e composta por conjuntos de maquinas (Mv), switches (Sv) e enlaces(Ev) virtuais. O conjunto Nv denota a uniao de Mv e Sv. Uma maquina m (de Mv ou Mp)tem capacidades CMm,r, onde r Rm indexa atributos individuais (e.g., CPU, memoria,armazenamento) dessa maquina. Para nos fsicos, CM representa a capacidade total dis-ponvel, e para nos virtuais indica a demanda de recurso. Do mesmo modo, um switch s(de Sv ou Sp) tem capacidades CSs,r, onde r e um recurso pertencente a Rs. Finalmente,um enlace e entre dois nos tem capacidades CEe,r, onde r Re e um de seus atributos (e.g,latencia, largura de banda). Escolheu-se modelar capacidade de CPU para as maquinas,capacidade de memoria para os switches e largura de banda para os enlaces. Como discu-tido, o modelo indica a presenca de conjuntos para modelar esses atributos, podendo serfacilmente estendido para cobrir mais atributos funcionais e nao funcionais.

Tabela 2. Notacao para o modelo de alocacao de grafo.

Notacao Descricao

Conjuntos

mv Mv uma maquina virtual (MV)mp Mp uma maquina fsica (MF)r Rm uma capacidade de maquina (e.g., CPU ou memoria)sv Sv um switch virtualsp Sp um switch fsicor Rs uma capacidade de switch (e.g., memoria)nv Nv =MvSv um no virtual (maquina ou switch)np Np =MpSp um no fsico (maquina ou switch)(nv ,np) An Nv Np um no virtual pre-alocado em um no fsicoev := (nv1,n

v2) Ev Nv Nv um enlace virtual unidirecional

ep:= (np1 ,np2) Ep NpNp um enlace fsico unidirecional

r Re uma capacidade de enlace (e.g., largura de banda)(ev ,ep) Ae EvEp um enlace virtual pre-alocado em um fsico

ParametrosCM{m MvMp,r Rm}, R+ as capacidades de nosCS{s SvSp,r Rs}, R+ as capacidades de switchCE{e EvEp,r Re}, R+ as capacidades de enlace

Variaveismn{nv Nv ,np Np}, {0,1} o mapeamento entre os nos virtuais e fsicosme{ev Ev,ep Ep}, {0,1} o mapeamento entre os enlaces virtuais e fsicos

O objetivo da alocacao de IV e encontrar um mapeamento combinado para alocarnos virtuais em nos fsicos e enlaces virtuais em caminhos fsicos. Um no virtual nv e


8

mapeado em um unico no fsico np, o qual pode hospedar multiplos nos virtuais (mn:Nv Np); se np hospeda nv , entao mnnv ,np = 1, senao 0. Um enlace virtual ev e mapeado emum caminho fsico composto por um ou mais enlaces. Um enlace fsico ep pode hospedarmultiplos enlaces virtuais (me:Ev Ep); se ep hospeda ev , entao meev ,ep = 1, senao 0.

Na alocacao online de IVs, usuarios podem submeter pedidos de IVs em mo-mentos diferentes. Nesse cenario, quando uma IV va ja esta alocada e outra IV vb esolicitada, o InP deve escolher uma de duas abordagens: (i) realocar todas as IVs, o quepode melhorar as metricas de fragmentacao do substrato e confiabilidade mas aumentao tempo de alocacao e introduz problemas de migracao de IVs; ou (ii) manter os nos eenlaces pre-alocados em seus respectivos recursos fsicos, o que evita descumprir SLAsexistentes. Optou-se pela estrategia (ii), atualmente adotada por provedores populares denuvens, o que envolve o gerenciamento de dois novos conjuntos: An para um no virtual nvpre-alocado em um no fsico np, denotado pela tupla (nv,np); eAe para um enlace ev pre-alocado em um enlace fsico ep, denotado pela tupla (ev,ep). As restricoes para o modelode alocacao sao especificadas pelas Eqs. 715.

mvMvCMmv ,r mnmv ,mp CMmp,r, r Rm,mp Mp (7)

svSvCSsv ,r mnsv ,sp CSsp,r, r Rs,sp Sp (8)

evEvCEev ,r meev ,ep CEep,r, r Re,ep Ep (9)

npNpmnnv ,np = 1, nv Nv (10)

npNpmnnv ,np = 0, nv Nv (11)

(np2 )Npme

nv1,nv2,n

p1 ,n

p2+

(np2 )Npme

nv1,nv2,n

p2 ,n

p1= mnnv1,np1

+mnnv2,np1, (nv1,nv2) Ev,np1 Np (12)

mnnv1,np+mnnv2,np

1, np Np,(nv1,nv2) Ev (13)mnnv ,np = 1, nv Nv ,np Np: (nv ,np) An (14)meev ,ep = 1, ev Ev,ep Ep: (ev ,ep) Ae (15)

Inicialmente, a Eq. 7 garante que uma MF nao hospedara mais MVs do que as suascapacidades permitem; restricoes similares sao aplicadas aos switches (Eq. 8) e enlaces(Eq. 9). As Eqs. 10 e 11 garantem que um no virtual sera alocado em somente um no fsicoe esses nos serao do mesmo tipo (i.e., MVs devem ser hospedadas em MFs, nao em swit-ches, e vice-versa). Para satisfazer essas condicoes, sao definidos subconjuntos de Np, naEq. 10 como Np:= np Np: (nv Mvnp Mp) (nv Svnp Sp), e na Eq. 11como Np:= np Np: (nv Mvnp Sp) (nv Svnp Mp). Portanto, se nv euma MV, entao Np contera MFs e Np contera switches (e vice-versa). A Eq. 12, base-ada na formulacao proposta por [Chowdhury et al. 2009], garante que um enlace virtual eventre quaisquer dois nos virtuais, nv1 e n

v2, sera alocado em um ou mais enlaces fsicos que

formam um caminho conexo entre os nos fsicos np1 e np2 que hospedam n

v1 e n

v2. Para


9

satisfazer essas condicoes, sao definidos subconjuntos de Np como Np:= np2 Np:(np1 ,n

p2) Ep, na primeira soma, e como Np:= np2 Np: (np2 ,np1) Ep, na segunda

soma. Em ambos os casos, Np e Np terao somente nos fsicos np2 conectados comnp1 . A Eq. 13 determina que dois nos virtuais diretamente conectados nao podem estaralocados em um mesmo no fsico. Para garantir que IVs pre-alocadas permanecerao hos-pedadas em seus recursos fsicos durante sua existencia, as Eqs. 14 e 15 garantem que nose enlaces virtuais permanecerao nos mesmos nos e caminhos fsicos, respectivamente. Porfim, se todas essas restricoes forem satisfeitas, a IV requisitada e alocada, caso contrario,se pelo menos uma dessas restricoes nao for satisfeita, a IV requisitada nao e alocada.

3.2. Fragmentacao

A Tabela 3 sumariza as notacoes usadas no modelo de fragmentacao. Neste modelo, afragmentacao e considerada no nvel de nos e enlaces fsicos, como adotado em outrostrabalhos [Greenberg et al. 2008, Koslovski et al. 2011]. Como discutido na Secao 2,se uma alocacao a requer menos nos/enlaces fsicos para hospedar uma dada IV doque uma alocacao b, entao a induz uma menor fragmentacao no substrato do que b. Afragmentacao de nos e denotada por frn, e a fragmentacao de enlaces por fre.

Tabela 3. Notacao para o modelo de fragmentacao.

Notacao Descricao

Variav. frn{np Np}, {0,1} a fragmentacao dos nos fsicos

fre{ep Ep}, {0,1} a fragmentacao dos enlaces fsicos

As Eqs. 16 e 17 especificam as restricoes de fragmentacao. A Eq. 16 verifica seum no fsico hospeda ao menos um no virtual. O primeiro membro define a razao entreo numero de nos virtuais alocados e o total de nos virtuais. O segundo controla o estadode fragmentacao do no fsico: em uso, se frn = 1, ou ocioso, se 0. Deve-se ressaltar que,aqui, o numero de nos virtuais hospedados e irrelevante, o que importa e se um recursofsico esta ocupado ou em uso. Analogamente, a Eq. 17 verifica o estado dos enlacesfsicos (i.e., se hospedam ao menos um enlace virtual), seguindo a mesma abordagem.

nvNvmnnv ,np

|Nv | dfrnnpe, np Np (16)

evEv

meev ,ep

|Ev| dfreepe, ep Ep (17)

As Eqs. 18 e 19 definem as metricas de fragmentacao usadas na funcao objetivo(Eq. 28, discutida na Secao 3.4). Ambas as metricas devem ser minimizadas para diminuiro numero de recursos fsicos em uso. Elas denotam a razao entre os recursos fsicos emuso e o numero total de recursos (Eq. 18 para nos e Eq. 19 para enlaces).

FrN:=

npNp

frnnp

|Np| (18) FrE:=

epEp

freep

|Ep| (19)

3.3. Confiabilidade

A Tabela 4 sumariza as notacoes usadas no modelo de confiabilidade. Todos os nosvirtuais de uma dada IV tem um identificador unico v, para serem distinguveis das outrasIVs (i.e., REQ:Nv V; se nv IV v, entao REQnv ,v = 1, senao 0). Como discutido na


10

Secao 2, as metricas de falha local medem o impacto de uma falha fsica em uma unicaIV, e as metricas de falha global medem o impacto em todos os nos e enlaces, indiferentea qual IV eles pertencem. Para alcancar um valor otimo para essas metricas, os recursosvirtuais devem ser distribudos pelos domnios de faltas, levando em conta todos os tiposde DF (i.e., circuitos, racks, servidores, enlaces). No entanto, distribuir por DFs os nos eenlaces de uma IV (metrica de falha local) nao e o mesmo que distribuir por DFs todos osnos e enlaces (metrica de falha global). Por exemplo, a primeira metrica pode distribuiruma IV va em dois racks e uma IV vb nos mesmos dois racks, mesmo se ha um terceirodesocupado; o pior caso de falha de rack afeta uma fracao de cada IV, mas sempre afetaambas. A segunda pode distribuir todos os nos nos tres racks, ocupando todos eles, masdeixar os nos de va concentrados em um e os de vb em outro; o pior caso de falha de rackafetaria uma porcao menor de nos do que antes, mas seria fatal para uma IV.

Tabela 4. Notacao para o modelo de confiabilidade.

Notacao Descricao

Conjuntos

v V um identificador de IVd Dn um DF para no FDt Tn um tipo de DF para nosd De um DF para enlacet Te um tipo de DF para enlace

Parametros

REQ{nv Nv ,v V}, {0,1} o mapeamento de nos virtuais e IVsMND{np Np,d Dn}, {0,1} o mapeamento de nos fsicos e DFsMDTN{d Dn , t Tn}, {0,1} o mapeamento de DFs e tipos para nosMED{ep Ep,d De}, {0,1} o mapeamento de enlaces fsicos e DFsMDTE{d De, t Te}, {0,1} o mapeamento de DFs e tipos para enlacesEFLN{v V, t Tn}, Z+ os fln maximos estimadosEFGN{t Tn}, Z+ os fgn maximos estimadosEFLE{v V, t Te}, Z+ os fle maximos estimadosEFGE{t Te}, Z+ os fge maximos estimados

Variaveis

fln{v V, t Tn}, Z+ o num. max. de nos de uma IV em um DF de um tipofgn{t Tn}, Z+ o num. max. de todos os nos em um DF de um tipofle{v V, t Te}, Z+ o num. max. de enlaces de uma IV em um DF de um tipofge{t Te}, Z+ o num. max. de todos os enlaces em um DF de um tipo

Um no ou enlace fsico pertence a um ou mais tipos de domnios de falta. Porexemplo, uma maquina mp e um servidor dentro de um rack, conectado a um circuitoeletrico, entao mp pertence a tres tipos. Adicionalmente, um switch sp esta dentro deum rack e tambem conectado a um circuito, mas nao e hospedado em um servidor (con-sequentemente, sp pertence a dois tipos). O mapeamento entre DFs e tipos e denotadocomo MDTN (Mapeamento entre DFs e Tipos para Nos), para nos (i.e., MDTN:Dn Tn), e como MDTE (Mapeamento entre DFs e Tipos para Enlaces), para enlaces (i.e.,MDTE:De Te). Se um DF d pertence a um tipo t, entao MDTNd ,t = 1, senao 0. O ma-peamento entre recursos fsicos e DFs e denotado como MND (Mapeamento entre Nos eDFs), para nos (i.e., MND:Np Dn), e como MED (Mapeamento entre Enlaces e DFs),para enlaces (i.e., MED:Ep De); se np esta no tipo d , entao MNDnp,d = 1, senao 0 (omesmo se aplica aos enlaces).

A funcao objetivo de confiabilidade minimiza as metricas de falha local e global.As Eqs. 2023 especificam as restricoes para alcancar a funcao objetivo otima. As Eqs. 20


11

e 21 garantem que, para cada tipo de DF t, o numero de nos (ou enlaces) virtuais deuma dada IV afetados por uma falha deste tipo (no pior caso) e no maximo fln (ou fle).As Eqs. 22 e 23 fornecem restricoes analogas para as metricas de falha global. Parasimplificar a formulacao, a Eq. 20 define um subconjunto de Nv como Nv:= nv Nv:REQnv ,v para considerar somente nos de uma dada IV v, e a Eq. 22 define um subconjuntodeNp comoNp:= np Np: MNDnp,d para considerar somente nos fsicos no DF d . Asmesmas abordagens sao validas para enlaces: na Eq. 21, um subconjunto de Ev e definidocomo Ev:= (nv1,nv2) Ev: REQnv1,v para considerar somente enlaces de uma IV v, e, naEq. 23, um subconjunto de Ep e definido como Ep:= ep Ep: MEDep,d para incluirsomente enlaces no DF d .

npNp

nv Nv

mnnv ,np flnv,t , v V,d Dn ,t Tn : MDTNd ,t (20)epEp

evEv

meev ,ep flev,t , v V,d De,t Te: MDTEd ,t (21)npNp

nvNv

mnnv ,np fgnt , d Dn ,t Tn : MDTNd ,t (22)epEp

evEv

meev ,ep fget , d De,t Te: MDTEd ,t (23)

As Eqs. 2427 sao as componentes de falha da funcao objetivo (Eq. 28). Elasminimizam o numero de falhas de nos e enlaces virtuais, tendendo a distribuir os recursosde IVs pelo substrato fsico. Conforme as definicoes da Secao 2, a Eq. 24 (e Eq. 26 paraenlaces) denotam a razao entre a soma das falhas locais (e.g., soma das falhas de circuito,rack e servidor para cada IV) e o produto entre o numero de tipos e o numero de IVssolicitadas. Similarmente, na Eq. 25 (Eq. 27), esses valores denotam a razao entre asfalhas globais e o numero de tipos. Essas componentes sao normalizadas pelos valoresde pior caso estimados para as falhas globais de nos e enlaces: EFLN (Estimativa deFalha [EF] Local de No), EFGN (EF Global de No); e para as falhas locais de nos eenlace: EFLE (EF Local de Enlace), EFGE (EF Global de Enlace). Essas estimativasrepresentam o numero de recursos em cada tipo de DF. Por exemplo, na Fig. 1, va temtres MVs e dois switches (cinco nos) e vb somente duas MVs; quando alocadas no mesmorack (e.g. alocacao m fr), EFLNva,r = 5, EFLNvb,r = 2 e EFGNr = 7. Cada IV tem umnumero de nos e enlaces comprometidos por um pior caso de falha, denotados como fln efle, respectivamente. Esses valores representam as metricas de falha local (nos e enlaces).Similarmente, considerando todos os recursos virtuais indistintamente de suas IVs, asmetricas de falha global sao denotadas como fgn e fge para nos e enlaces, respectivamente.As metricas locais e globais tem diferentes valores para cada tipo de DF.

FLN:=

tTn

vV

flnv,tEFLNv,t

|Tn | |V| (24)FGN:=

tTn

fgntEFGNt

|Tn | (25)

FLE:=

tTe

vV

flev,tEFLEv ,t

|Te| |V| (26) FGE:=

tTe

fgetEFGEt

|Te| (27)


12

3.4. Modelo CombinadoA funcao objetivo (Eq. 28) para o modelo combinado minimiza as metricas de fragmen-tacao (Eqs. 18 e 19) e falha (Eqs. 2427). Os pesos e podem ser ajustados pelo InPpara obter o equilbrio desejado entre fragmentacao e confiabilidade. Por exemplo, umprovedor pode aumentar para oferecer melhor confiabilidade por uma tarifa premium.A relacao entre e e explorada mais adiante na Secao 4.

minimizar: (

FrN+FrE2

)+

(FLN+FGN+FLE+FGE

4

)s.a.: Eqs. 717, 2023 (28)

4. AvaliacaoNesta secao o modelo proposto e avaliado, focando no trade-off entre fragmentacao econfiabilidade (Eq. 28). O modelo foi implementado em CPLEX3 e executado em umcomputador AMD Phenom II

Anais Sbrc2014

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