Identificação de Gargalos em SFC para Gerenciamento de Elasticidade de Serviços
Na ultima década observou-se um grande movimento de virtualização e “softwarização” promovendo a ampla adoção do paradigma de computação em nuvem, reduzindo despesas operacionais e tornando o mercado de serviços digitais mais acessível e competitivo. Esta revolução apresenta novas oportunidades, mas também novos desafios para a gestão, demandando a esperada gestão autonômica. O encadeamento de funções de serviço (SFC) promove estudos de como automatizar e otimizar o uso de tecnologias como virtualização de funções de rede (NFV) e redes definidas por software (SDN), e neste cenário, identificar funções sobrecarregadas, ou gargalos, torna-se essencial. Tradicionalmente esta identificação é realizada por métricas de hardware como CPU e memória, ou através de informações fornecidas pelas próprias aplicações. Além de sofrerem influência do ambiente de virtualização e da qualidade da implementação do algoritmo, o que compromete a confiabilidade destas métricas, a coleta de informações dos usuários e rastreamento de tráfego se faz necessário para observar a qualidade do serviço ofertado. Neste trabalho, apresentamos a técnica de Avaliação de Enfileiramento de Rede (NQA) para detecção de gargalos. Esta técnica permite identificar o gargalo sem o feedback do usuário ou qualquer interferência no tráfego de rede, independente da composição do SFC. Uma ampla avaliação experimental é apresentada para suportar as conclusões deste trabalho.