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O crescente desenvolvimento de serviços em nuvem e um aumento exponencial no volume de dados produzidos fez do Hadoop a plataforma padrão para gerenciamento e processamento de dados em ambientes de Big Data. Garantir a alta disponibilidade dos serviços em nuvem é um critério essencial. No entanto, torna-se uma tarefa complicada, dado o número de componentes do sistema. Portanto, propomos uma estratégia de modelagem baseada em redes de Petri estocásticas (SPN) e diagramas de blocos de confiabilidade (RBD) para avaliar a disponibilidade e confiabilidade dos serviços em nuvem, considerando diferentes mecanismos redundantes. Este artigo adota análise de sensibilidade para avaliar o componente que mais afeta a disponibilidade do cluster Hadoop configurado na plataforma de nuvem OpenStack.

As infraestruturas de data centers devem ter alta disponibilidade, baixo custo e alta eficiência energética. No entanto, esses objetivos são muitas vezes conflitantes. Este artigo apresenta uma estratégia baseada no MOPSO, otimização multiobjetivo de enxame de partículas, para melhorar o projeto das arquiteturas elétricas de data centers. Para mostrar a aplicabilidade, apresentamos um estudo comparativo entre o algoritmo de força bruta e a estratégia proposta. Foram definidos seis modelos de arquiteturas elétricas, os resultados mostraram que a aplicação da estratégia proposta reduz o tempo de execução em até 870 vezes e mostram que o algoritmo consegue gerar a fronteira aproximada de Pareto com uma diferença de 3%.