Evaluación del rendimiento y el consumo de energía del entorno MOODLE
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v10i5.15191Palabras clave:
Computación en nube; Evaluación del rendimento; Consumo de energia; Ensenãnza; Entorno de aprendizaje virtual.Resumen
Computación en la nube, evaluación del rendimiento, energía Los entornos virtuales de aprendizaje (EVA) están cada vez más presentes en las instituciones educativas debido a que estos sistemas representan un recurso más para mejorar la comunicación entre estudiantes y profesores. Aunque estos sistemas no son nuevos, existen pocos estudios que evalúen su rendimiento así como el consumo energético decurrente. Evaluar la relación entre el rendimiento del AVA y el consumo de energía es fundamental para resolver los problemas en las fases iniciales de los nuevos proyectos o durante la actualización de la infraestructura existente. Por lo tanto, este trabajo tiene como objetivo evaluar el rendimiento y el consumo de energía del entorno Moodle, una plataforma que proporciona soporte a AVAs, utilizando dos sistemas de nube privada, Apache CloudStack y OpenStack. Para ello, se adopta una metodología de apoyo a la evaluación de dichos experimentos. Además, se han realizado estudios de caso para ilustrar la aplicabilidad de la metodología asumiendo las nubes privadas Apache CloudStack y OpenStack. Los resultados revelaron que el rendimiento y también el consumo de energía son diferentes entre los dos sistemas. Por ejemplo, en los experimentos realizados, OpenStack mostró un mayor consumo de energía en comparación con Apache CloudStack porque exige un mayor tiempo de respuesta.
Citas
Assavakamhaenghan, N., Suwanworaboon, P., Tanaphantaruk, W., Tuarob, S., & Choetkiertikul, M. (2020, June). Towards Team Formation in Software Development: A Case Study of Moodle. In 2020 17th International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON) (pp. 157-160). IEEE.
Barros, J., Callou, G., & Gonçalves, G. (2017, May). Análise Integrada de Desempenho e Consumo de Energia em Sistemas de Armazenamento de Dados Distribuídos. In Anais do XV Workshop em Clouds e Aplicações. SBC.
Borba, E. R. (2017). Modelagem de desempenho e disponibilidade para sistemas de armazenamento híbridos (Master's thesis, Universidade Federal de Pernambuco).
Bruschi, G. C., Spolon, R., Pauro, L. L., Lobato, R. S., Manacero, A., & Cavenaghi, M. A. (2016, July). Stackact: Performance evaluation in an iaas cloud multilayer. In 2016 15th International Symposium on Parallel and Distributed Computing (ISPDC) (pp. 149-156). Ieee.
Callou, G., Maciel, P., Tavares, E., Andrade, E., Nogueira, B., Araujo, C., & Cunha, P. (2011). Energy consumption and execution time estimation of embedded system applications. Microprocessors and Microsystems, 35(4), 426-440.
da Silva, A. V. G., de Lima, C. J., & de Almeida Callou, G. R. (2019). Análise de desempenho do ambiente virtual de aprendizagem na nuvem privada apache cloudstack. GESTÃO. Org, 17(8), 120-133.
dos Santos, D. M. L., Vale, K. M. A. C., & de Alencar, F. M. R. (2020). , Nextcloud e Pydio. Brazilian Journal of Development, 6(6), 40549-40566.
Dantas, J. R. (2018). Planejamento de infraestrutura de nuvens computacionais para serviço de VoD streaming considerando desempenho, disponibilidade e custo.
Fe, I., Matos, R., Dantas, J., Melo, C., & Maciel, P. (2017, October). Stochastic model of performance and cost for auto-scaling planning in public cloud. In 2017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) (pp. 2081-2086). IEEE. DOI 10.1109/SMC.2017.8122926
German, R. (2000). Performance analysis of communication systems with non-Markovian stochastic Petri nets. John Wiley & Sons, Inc.
Kumar, R., Jain, K., Maharwal, H., Jain, N., & Dadhich, A. (2014). Apache cloudstack: Open source infrastructure as a service cloud computing platform. Proceedings of the International Journal of advancement in Engineering technology, Management and Applied Science, 111, 116.
Li, Y., Yu, M., & Hu, Y. (2019, July). Modeling and Analysis of Classroom Teaching Evaluation Platform Based on Colored Petri Nets. In 2019 IEEE 9th International Conference on Electronics Information and Emergency Communication (ICEIEC) (pp. 442-445). IEEE.
Lilja, D. J. (2005). Measuring computer performance: a practitioner's guide. Cambridge university press.
Machida, F., Andrade, E., Kim, D. S., & Trivedi, K. S. (2011, October). Candy: Component-based availability modeling framework for cloud service management using sysml. In 2011 IEEE 30th International Symposium on Reliable Distributed Systems (pp. 209-218). IEEE.
Mansur, A. F. U., Gomes, S. S., Lopes, A. D. A., & Biazus, M. C. B. (2010, August). Novos rumos para a Informática na Educação pelo uso da Computação em Nuvem (Cloud Education): Um estudo de Caso do Google Apps. In Foz do Iguaçu: Anais do XVI Congresso Internacional ABED de Educação a Distância (p. 35). sn.
Maron, C. A., Griebler, D., Vogel, A., & Schepke, C. (2014). Avaliaç ao e Comparaç ao do Desempenho das Ferramentas OpenStack e OpenNebula. 12th Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC), 1-5.
Matos, M. A. (1995). Manual operacional para a regressão linear. Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, 63.
Melo Filho, I. J., Carvalho, R. S., Gomes, A. S., da Rocha Perris, P. A., Rodrigues, R. L., & de Oliveira Feliciano, F. D. (2014). Análise comparativa da usabilidade dos ambientes de gestão da aprendizagem Amadeus e Moodle. Revista Brasileira de Informática na Educação, 22(01), 107.
Mendonça Neto, J. R. D. (2015). Modelagem e análise de desempenho e consumo de energia em aplicações móveis (Master's thesis, Universidade Federal de Pernambuco).
Merlin, P., & Farber, D. (1976). Recoverability of communication protocols-implications of a theoretical study. IEEE transactions on Communications, 24(9), 1036-1043.
Moodle. (2020). moodle.org. https://moodle.org/
Murata, T. (1989). Petri nets: Properties, analysis and applications. Proceedings of the IEEE, 77(4), 541-580.
Nist. (2014). Nist cloud computing program. http://www.nsti.gov/itl/cloud/index.cfm
Pauro, L. L. (2016). Auditoria e monitoramento de eventos inconsistentes em instâncias de máquinas virtuais em IaaS no Orquestrador Apache CloudStack.
Peixoto, M. L. M. (2012). Oferecimento de QoS para computação em nuvens por meio de metaescalonamento (Doctoral dissertation, Universidade de São Paulo).
Petri, C. A. (1962). Kommunikation mit automaten.
Rakic, S., Pavlovic, M., Softic, S., Lalic, B., & Marjanovic, U. (2019, November). An evaluation of student performance at e-learning platform. In 2019 17th International Conference on Emerging eLearning Technologies and Applications (ICETA) (pp. 681-686). IEEE.
Ratna, A. A. P., Wirianata, T., Ekadiyanto, F. A., Ibrahim, I., Husna, D., & Purnamasari, P. D. (2017, November). Cloud computing network design for high performance computing implementation on openstack platform. In Proceedings of the 3rd International Conference on Communication and Information Processing (pp. 356-360).
Sabharwal, N., & Shankar, R. (2013). Apache CloudStack cloud computing: leverage the power of CloudStack and learn to extend the CloudStack environment. Packt Publ..
Silva, S. (2012). Acessibilidade digital em ambientes virtuais de aprendizagem. Revista GEINTEC-Gestão, Inovação e Tecnologias, 2(3), 245-254.
Sousa, E., Lins, F., Tavares, E., & Maciel, P. (2017). Cloud infrastructure planning considering different redundancy mechanisms. Computing, 99(9), 841-864.
SOUSA, E. T. G. D. (2015). Modelagem de desempenho, dependabilidade e custo para o planejamento de infraestruturas de nuvens privadas.
Torres, E., Callou, G., Alves, G., Accioly, J., & Gustavo, H. (2016, October). Storage services in private clouds: Analysis, performance and availability modeling. In 2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) (pp. 003288-003293). IEEE.
Torres, E., Callou, G., & Andrade, E. (2018). A hierarchical approach for availability and performance analysis of private cloud storage services. Computing, 100(6), 621-644. https://doi.org/10.1007/s00607-018-0588-7
Vogel, A., Griebler, D., Maron, C. A., Schepke, C., & Fernandes, L. G. (2016, February). Private IaaS clouds: a comparative analysis of OpenNebula, CloudStack and OpenStack. In 2016 24th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing (PDP) (pp. 672-679). IEEE.
Vogel, A., Griebler, D., Schepke, C., & Fernandes, L. G. (2017, March). An intra-cloud networking performance evaluation on cloudstack environment. In 2017 25th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-based Processing (PDP) (pp. 468-472). IEEE.
Vogel, A., Griebler, D., Maron, C. A., Schepke, C., & Fernandes, L. G. (2016, February). Private IaaS clouds: a comparative analysis of OpenNebula, CloudStack and OpenStack. In 2016 24th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing (PDP) (pp. 672-679). IEEE.
Wang, Q., Xu, P., Zhang, Y., & Chu, X. (2017, May). EPPMiner: An extended benchmark suite for energy, power and performance characterization of heterogeneous architecture. In Proceedings of the Eighth International Conference on Future Energy Systems (pp. 23-33).
Zhang, Q., Cheng, L., & Boutaba, R. (2010). Cloud computing: state-of-the-art and research challenges. Journal of internet services and applications, 1(1), 7-18.
Zota, R., & PETRE, I. A. (2014). An Overview of the Most Important Reference Architectures for Cloud Computing. Informatica Economica, 18(4).
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