No abstract

The increasing demand for companies to reduce the IT infrastructure (on-premise) are driving the adoption of a type of cloud computing category known as Infrastructure-as-a-Service (IaaS) to provide virtualized computing resources over the Internet. However, the choice of an instance of virtual machine whose con guration is able to meet the demands of the company is a complex task, especially concerning the price charged by providers. The lack of transparency of the mechanism of de nition of the prices adopted by providers makes di cult the decision-making process, considering the in uence of several factors on the nal price of the instances, among them the geographical location of the data center. In view of this problem, this work presents a new proposal of price modeling of instances using multiple linear regression model, including the geographical location of the data center as one of variables of the model. To verify the accuracy of the regression model proposed, the calculated prices were compared to real prices charged by IaaS providers Amazon EC2, Google Cloud Platform e Microsoft Azure. ResumoA crescente demanda por parte das empresas para reduzir a infraestrutura de TI local está impulsionando a adoção de um tipo de categoria de computação em nuvem conhecida como Infraestrutura-como-um-Serviço (IaaS) para fornecer recursos de computação virtualizados pela Internet. No entanto, a escolha de uma instância de máquina virtual cuja con guração seja capaz de atender às demandas da empresa é uma tarefa complexa, especialmente no que se refere ao preço cobrado pelos provedores. A falta de transparência do mecanismo de de nição dos preços adotados pelos provedores torna difícil o processo de tomada de decisão, considerando a in uência de vários fatores sobre o preço nal das instâncias, dentre eles a localização geográ ca do data center. Diante deste problema, este trabalho apresenta uma nova proposta de modelagem de preços de instâncias usando o modelo de regressão linear múltipla, incluindo a localização geográ ca do data center como uma das variáveis do modelo. Para veri car a precisão do modelo de regressão proposto, os preços calculados foram comparados aos preços reais cobrados pelos provedores de IaaS Amazon EC2, Google Cloud Platform e Microsoft Azure. Palavras-Chave:Computação em Nuvem; Infraestrutura-como-um-Serviço; Integração de Aplicações Empresariais; Modelo de Preços; Regressão Linear 44 Belusso et al. / Revista Brasileira de Computação Aplicada (2018), v.10, n.2, pp.44-53 | 45

No abstract

No abstract