Abstract:
RESUMO: A arquitetura de microsserviços utiliza a habilidade de virtualização para adotar uma
abordagem de arquitetura de software baseada na construção de aplicações compostas
por diversos módulos interdependentes e fracamente acoplados. A tecnologia de NFV
(Network Function Virtualization) é um paradigma que busca melhorar a flexibilidade e a
eficiência dos serviços de rede. A NFV se concentra na virtualização de funções de rede,
permitindo que sejam executadas em hardware genérico, o que separa software e hardware
e permite mais implementações ágeis e escaláveis. Através da NFV surge a SFC (Service
Function Chain), que consiste em uma sequência de VNFs (Virtual Network Functions),
como gateways, firewalls e roteadores, organizados de maneira ordenada. As VNFs podem
ser alocadas dentro de contêineres que se comunicam em uma arquitetura de microsserviços.
No entanto, um desafio crítico enfrentado pela SFC é a sua sensibilidade à latência: o
atraso aumenta à medida que a cadeia de VNFs aumenta, o que pode comprometer a
qualidade do serviço. Minimizar esta latência é crucial para garantir a eficiência dos
sistemas SFC. Além disso, as arquiteturas de microsserviços podem resultar em grandes
custos de energia para alcançarem os níveis necessários de desempenho e disponibilidade.
Este estudo visa o planejamento de arquiteturas SFC energicamente eficientes, utilizando
modelos analíticos, como Stochastic Petri Network (SPN), para avaliar o desempenho de
diferentes arquiteturas. Um modelo de SPN é proposto para para avaliar o desempenho de
diferentes arquiteturas de SFC em um contexto de microsserviços. Além disso, uma revisão
sistemática é realizada sobre o consumo energético em arquiteturas de microsserviços,
identificando lacunas de pesquisa e tendências na área. Os resultados demonstram que a
arquitetura paralela pode trazer ganhos de desempenho e menor consumo energético em
relação às arquiteturas sequencial e híbrida. A otimização da SFC aplicada a microsserviços
é fundamental para garantir a eficiência dos serviços. O objetivo é auxiliar administradores
a planejar e avaliar sistemas SFC com microsserviços, focando em desempenho e eficiência
energética.
ABSTRACT: Microservices architecture uses the ability of virtualization to adopt a software architecture
approach based on building applications composed of several interdependent and loosely
coupled modules. NFV (Network Function Virtualization) technology is a paradigm
that seeks to improve the flexibility and efficiency of network services. NFV focuses
on the virtualization of network functions, allowing them to be executed on generic
hardware, which separates software and hardware and allows for more agile and scalable
implementations. NFV creates a Service Function Chain (SFC), which consists of a
sequence of VNFs (Virtual Network Functions), such as gateways, firewalls and routers,
organized in an orderly manner. VNFs can be placed inside containers that communicate
in a microservices architecture. However, a critical challenge faced by SFC is its sensitivity
to latency: the delay increases as the chain of VNFs grows, which can compromise the
quality of service. Minimizing this latency is crucial to ensure the efficiency of SFC systems.
In addition, microservices architectures can result in large energy costs to achieve the
required levels of performance and availability. This study aims at designing energy-efficient
SFC architectures, using analytical models, such as Stochastic Petri Network (SPN), to
evaluate the performance of different architectures. A SPN model is proposed to evaluate
the performance of different SFC architectures in a microservices context. In addition,
a systematic review on energy consumption in microservices architectures is performed,
identifying research gaps and trends in the area. The results demonstrate that parallel
architecture can bring performance gains and lower energy consumption compared to
sequential and hybrid architectures. Optimizing SFC applied to microservices is essential
to ensure service efficiency. The goal is to help administrators plan and evaluate SFC
systems with microservices, focusing on performance and energy efficiency.