Performance Evaluation of the Virtual Learning Environment in Apache CloudStack Private Cloud

Authors

  • Alison Vinicius Gomes da Silva Universidade Federal Rutal de Pernambuco
  • Claudemir Lima Universidade Federal Rutal de Pernambuco
  • Gustavo Callou Universidade Federal Rutal de Pernambuco

DOI:

https://doi.org/10.21714/1679-18272019v17Esp.p120-133

Keywords:

Performance Evaluation, Virtual Learning Environment, Cloud Computing, Stochastic Petri Net

Abstract

Cloud computing is a paradigm that offers computing resources dynamically over the Internet. Universities and schools are increasingly adopting Virtual Learning Environments (VLE) to facilitate student-teacher communication, so there is a need for VLE benchmarking on cloud computing software. This paper performs the performance evaluation of the private cloud VLE. A methodology was proposed to perform the measurements and modeling of the system. The model was developed in stochastic petri net. This paper presents three case studies performed to illustrate the applicability of the proposed methodology and models in a real, lab-mounted environment with Moodle configured in a private cloud with Apache CloudStack. The results show that the performance model was practical and efficient to quantify the metrics of interest.

References

BARROS, J. R. A. de. Modelagem de Desempenho do Banco de Dados Cassandra. Dissertação (Mestrado) — Universidade Federal Rural de Pernambuco, 2018.

BAUER, E.; ADAMS, R. Reliability and availability of cloud computing. [S.l.]: John Wiley & Sons, 2012.

Babin, B. J; Hardesty, D. M.; Suter, T. A. (2003) Color and shopping intentions: The intervening effect of price fairness and perceived affect. Journal of Business Research. 56(7), 541-551. http://dx.doi.org/10.1016/S0148-2963(01)00246-6

BELUCE, A. C.; OLIVEIRA, K. L. d. Ambientes virtuais de aprendizagem: Das estratégias de ensino às estratégias de aprendizagem. 2012.

CALLOU, G. et al. Energy consumption and execution time estimation of embedded system applications. Microprocessors and Microsystems, Elsevier, v. 35, n. 4, p. 426–440, 2011.

DANTAS, J. R. Planejamento de infraestrutura de nuvens computacionais para serviço de vod streaming considerando desempenho, disponibilidade e custo. Universidade Federal de Pernambuco, 2018.

HAGUENAUER, C. J.; LIMA, L. G. R.; FILHO, F. C. Comunicação e interação em ambientes virtuais de aprendizagem. In: Anais do Congresso Internacional de Educação a Distância (CIED). Foz do Iguaçu-PR. [S.l.: s.n.], 2010.

JAIN, R. The art of computer systems performance analysis - techniques for experimental design, measurement, simulation, and modeling. [S.l.]: Wiley, 1991. I-XXVII, 1-685 p. (Wiley professional computing). ISBN 978-0-471-50336-1.

JUNIOR, D. d. A. B. d. S.; TAVARES, E. A. G. Avaliação de desempenho e dependabilidade de infraestruturas da computação em nuvem. 2015.

JÚNIOR, L. J. et al. Uma extensão do moodle para recomendação ubíqua de objetos de aprendizagem. RENOTE, v. 10, n. 3, 2012.

KENSKI, V. M. Educação e tecnologias. [S.l.]: Papirus editora, 2007.

KIM, H. et al. A trust evaluation model for qos guarantee in cloud systems. International Journal of Grid and Distributed Computing, v. 3, n. 1, p. 1–10, 2010.

LILJA, D. J. Measuring Computer Performance: A Practitioner’s Guide. [S.l.]: Cambridge University Press, 2000.

MACIEL, P.; LINS, R. D.; CUNHA, P. R. F. Introdução às redes de petri e aplicações.05 1996.

MANSUR, A. F. U. et al. Novos rumos para a informática na educação pelo uso da computação em nuvem (cloud education): Um estudo de caso do google apps. In: Foz do Iguaçu: Anais do XVI Congresso Internacional ABED de Educação a Distância. [S.l.: s.n.], 2010. p. 35.

MARON, C. A. et al. Avaliação e comparação do desempenho das ferramentas openstack e opennebula. 12th Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC), p. 1–5, 2014.

MATOS, M. A. Manual operacional para a regressão linear. Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, p. 63, 1995.

MURATA, T. Petri nets: Properties, analysis and applications. Proceedings of the IEEE, v. 77, n. 4, p. 541–580, April 1989. ISSN 0018-9219.

NIST. NIST Cloud Computing Program. 2014. Disponível em: http://www.nsti.gov/itl/cloud/index.cfm.

RUSCHEL, H.; ZANOTTO, M. S.; MOTA, W. d. Computação em nuvem. Curitiba, abr, p. 1–3, 2010.

SILVA, B. A framework for availability, performance and survivability evaluation of disaster tolerant cloud computing systems. Universidade Federal de Pernambuco, 2016.

SILVA, S. Acessibilidade digital em ambientes virtuais de aprendizagem. Revista GEINTEC Gestão, Inovação e Tecnologias, v. 2, n. 3, p. 245–254, 2012.

SOUSA, E. T. G. Modelagem de desempenho, dependabilidade e custo para o planejamento de infraestruturas de nuvens privadas. Tese (Doutorado) — Federal University of Pernambuco, Recife, Brazil, 2015.

TORRES, E. et al. Performance and availability evaluation of storage services in private cloud. In: 2016 11th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI). [S.l.: s.n.], 2016. p. 1–6.

TRIVEDI, K. S. et al. Reliability Analysis Techniques Explored Through a Communication Network Example. 1996

UFRPE. UFRPE lança Ambiente Virtual de Suporte à Aprendizagem. 2015. Disponível em: http://ufrpe.br/br/content/ufrpe-lança-ambiente-virtual-de-suporte-à-aprendizagem.

UFRPE. Relatório de Gestão. 2017. Disponível em: http://www.proplan.ufrpe.br/sites/www.proplan.ufrpe.br/files/relatoriogestao_ufrpe_2017.pdf.

XIONG, K.; PERROS, H. Service performance and analysis in cloud computing. In:2009 Congress on Services - I. [S.l.: s.n.], 2009. p. 693–700. ISSN 2378-3818.

Published

2020-04-03

Issue

Section

Edição Especial: VIII Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação (2019)