Trindade, Laize Dariele de Lima2020-08-032020-04-162020-08-032020-08-03https://bibliodigital.unijui.edu.br/items/291df31f-2486-4dd8-b6e8-f4c1c64b4235224 f.Infrastructure-as-a-Service (IaaS) surgiu como uma alternativa para a redução de custos com a infraestrutura de hardware local das empresas, pois disponibiliza diferentes configurações de instâncias de máquinas virtuais (MVs) na nuvem. Entretanto, a grande quantidade de provedores e instâncias, aliado a falta de transparência na compreensão da política de preços oferecida, torna complexa a escolha pela melhor combinação provedor-plano-instância. Além das diferentes configurações disponibilizadas pelos provedores, outro fator pouco explorado pela comunidade científica é a localização física do datacenter e a sua influência na formação do preço final na instância. Diante deste problema, percebe-se a necessidade de um modelo matemático que descreva detalhadamente a forma de cálculo do valor final de cada instância. Com base neste cenário desenvolveu-se um modelo matemático canônico para representação dos provedores líderes do mercado. Primeiramente realizou-se a modelagem individual dos provedores líderes, com vistas a modelar a precificação das instâncias oferecidas pelos provedores de IaaS. A modelagem foi conduzida de modo empírico, inicialmente com a observação dos dados, visando conhecer e explorar as características dos provedores e os fatores que podem influenciar a composição do preço. Na análise do comportamento dos dados observou-se que o custo de uma instância é diretamente proporcional à quantidade de recursos computacionais contratados, isso se deve à especificidade de cada configuração/combinação do plano de instâncias oferecido pelo modelo IaaS. Variáveis qualitativas como o sistema operacional e a localização geográfica do datacenter são recursos que influenciam no preço final da instância. A localização do datacenter, por exemplo, possui regras específicas para cada provedor, pois depende da legislação vigente em cada país no que tange a política de acesso à dados. Já variáveis quantitativas como CPU, memória e meio de armazenamento permitem inúmeras combinações, alterando sistematicamente o valor final de cada instância. As verificações e análises do modelo canônico foram realizadas por meio da comparação entre o preço real e o preço do gerado pelo modelo, como isso foi possível perceber que os valores obtidos representaram as características dos recursos computacionais na composição dos planos de provedores estudados.pt-BRCiências exatas e da terraModelagem matemáticaInfraestrutura como um serviçoComputação em nuvemModelagem matemáticaModelo canônicoDissertação