Modellazione di servizi informatici di elaborazione in Piattaforme Informatiche di elaborazione virtualizzate e delocalizzate - Metodi e strategie per il deployment e l'integrazione efficiente e sicura di servizi in ambito Cloud - Metodi e tecniche di auto-scaling nelle piattaforme Cloud

In questo Rapporto intermedio di Progetto sono presentati in particolare metodi e tecniche di auto-scaling. Le applicazioni che utilizzano risorse Cloud si aspettano che la QoS sia garantita in accordo con il contratto, ad esempio di tipo Service Level Agreement (SLA), stipulato tra l'utente e il fornitore del servizio. In tale contesto, i meccanismi di auto-scaling hanno l'obiettivo di assicurare alle applicazioni la QoS stabilita facendo allo stesso tempo un uso efficiente delle risorse e mantenendo i costi di gestione bassi sia per l'utente finale che per il fornitore di servizi. A tale scopo vengono aggiunte o rimosse dinamicamente e in modo il più possibile automatico risorse, in base alle esigenze variabili nel tempo dell'applicazione e all'utilizzo globale del sistema. La prima parte del Capitolo, di carattere introduttivo rispetto alle tematiche trattate nel seguito, riguarda le tecniche di virtualizzazione, la loro evoluzione, ed un confronto tra le Virtual Machine (VM) ed i Container, nell'ambito delle piattaforme Cloud. Nella seconda parte sono presentate e confrontate le principali tipologie di servizi Cloud, ovvero 'Infrastructure as a Service' (IaaS), 'Platform as a Service' (PaaS), e 'Software as a Service' (SaaS). Sono anche trattate altre tipologie di servizi Cloud più recenti, in particolare quella denominata 'Function as a Service' (FaaS), strettamente connessa alle cosiddette architetture 'serverless' ed anche alla virtualizzazione leggera basata su container. Nella terza parte sono introdotte le tecniche di auto-scaling in generale, esaminando brevemente lo stato dell'arte e i principali problemi aperti. Sono quindi passate in rassegna le principali tipologie di auto-scaling (ad es. reattivo/proattivo, orizzontale/verticale), in relazione al tipo di utilizzo dei servizi Cloud. Inoltre viene evidenziato come tecniche di auto-scaling efficaci consentano di ottenere elevati livelli di QoS, buon bilanciamento del carico e significativi risparmi energetici (Geen computing). Nell'ultima parte del Capitolo sono presentati i meccanismi di auto-scaling utilizzati in alcune delle principali piattaforme commerciali. Inoltre sono esaminate le problematiche di auto-scaling nei sistemi Cloud che forniscono servizi di calcolo ad elevate prestazioni, ad esempio per analisi di Big Data, basati sull'utilizzo di architetture specializzate quali le GPU.