Escalonamento de workflow com anotações de tarefas sensitivas para otimização de segurança e custo em nuvens
A evolução dos computadores tem possibilitado a realização de experimentos in-silico, incluindo aplicações baseadas no modelo de workflow. A execução de workflows é uma atividade que pode ser computacional dispendiosa, onde grades e nuvens são adotadas para a sua execução. Inserido nesse contexto, o...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-01042019-133901 |
| Acceso en línea: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042019-133901/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Algorithm Algoritmo Cloud Escalonamento Nuvem Scheduling Security Segurança Workflow |
| Sumario: | A evolução dos computadores tem possibilitado a realização de experimentos in-silico, incluindo aplicações baseadas no modelo de workflow. A execução de workflows é uma atividade que pode ser computacional dispendiosa, onde grades e nuvens são adotadas para a sua execução. Inserido nesse contexto, os algoritmos de escalonamento de workflow permitem atender diferentes critérios de execução como o tempo e o custo monetário. Contudo, a segurança é um critério que tem recebido atenção, pois diversas organizações hesitam em implantar suas aplicações em nuvens devido às ameaças presentes em um ambiente aberto e promíscuo como a Internet. Os algoritmos de escalonamento direcionados à segurança consideram dois cenários: (a) nuvens híbridas: mantêm os tarefas que manipulam dados sensitivos/confidenciais na nuvem privada e exporta as demais tarefas para nuvens públicas para satisfazer alguma restrição (ex.: tempo), e; (b) nuvens públicas: considera o uso de serviços de segurança disponíveis em instâncias de máquinas virtuais para proteger tarefas que lidam com dados sensitivos/confidenciais. No entanto, os algoritmos de escalonamento que consideram o uso de serviços de segurança selecionam as tarefas de forma aleatória sem considerar a semântica dos dados. Esse tipo de abordagem pode acabar atribuindo proteção a tarefas não-sensitivas e desperdiçando tempo e recursos, e deixando dados sensitivos sem a proteção necessária. Frente a essas limitações, propõe-se nesta tese duas abordagens de escalonamento de workflow: o Workflow Scheduling - Task Selection Policies (WS-TSP) e a Sensitive Annotation for Security Tasks (SAST). O WS-TSP é uma abordagem de escalonamento que usa um conjunto de políticas para a proteção de tarefas. O SAST é outra abordagem que permite utilizar o conhecimento prévio do Desenvolvedor de Aplicação para identificar quais tarefas devem receber proteção. O WS-TSP e a SAST consideram a aplicação de serviços de segurança como autenticação, verificação de integridade e criptografia para proteger as tarefas sensitivas do workflow. A avaliação dessas abordagens foi realizada através de uma extensão do simulador WorkflowSim que incorpora a sobrecarga dos serviços de segurança no tempo, do custo e do risco de execução do workflow. As duas abordagens apresentaram menor risco de segurança do que as abordagens da literatura, sob um custo e makespan razoáveis. |
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