Resumo. A monitoração de sistemas computacionais cumpre papel essencial para gerir, viabilizar a manutenção e oferecer feedback através da coleta de dados de seus usuários. Especialmente para nuvens, a monitoração deve tratar diferentes tipos de recursos virtualizados de comportamento dinâmico, como métricas de desempenho da infraestrutura, logs de aplicações e dados sobre execução em ambientes distribuídos. Este artigo apresenta uma arquitetura de monitoração em nuvens concebida em camadas queé escalável, elástica, responsiva e extensível. A arquitetura foi validada através de uma implementação baseada em ferramentas open-source para atuar sobre um ambiente de processamento de dados massivos, onde foi possível comprovar sua escalabilidade.Abstract. System monitoring has an essential role in management, maintenance and to provide feedback through data collection. Particularly, cloud monitoring must address several virtualized resources of dynamic behavior, such as infrastructure performance metrics, application logs, and data produced in distributed environments. This paper presents a layered cloud monitoring architecture which is scalable, elastic, responsive and extensible. Such architecture has been tested through an implementation based on open-source tools to monitor a massive data processing environment in which its scalability has been confirmed.Como trabalhos futuros, pretendemos realizar mais experimentos para variar as configurações do sistema distribuído para melhor compreender o impacto de elementos como a quantidade de Shippers e Indexers.

No abstract

Resumo. Asáreas de processamento de dados massivos (PDM, ou big-data) e de computação em nuvem têm se desenvolvido de forma integrada. Assim, PDM vem se consolidando como um dos maiores consumidores de recursos em datacenters que, por sua vez, são responsáveis por demandar em torno de 2% da energia global. Entender como elementos como o ambiente de virtualização e grau de paralelização dessas aplicações afetam esse consumoé, portanto, uma necessidade premente. Este artigo utiliza uma solução de monitoração abrangente para avaliar como o consumo de energia de aplicações big-data virtualizadas varia em função dos recursos alocados.